劉亞明，寧可可，趙旭

（1.北京師范大學(xué) 未來(lái)設(shè)計(jì)學(xué)院，廣東 珠海 519087；2.北京師范大學(xué)珠海分校 設(shè)計(jì)學(xué)院，廣東 珠海 519087）

0 引言

為了提高用戶體驗(yàn)和工作效率，降低使用成本和維護(hù)成本，嵌入式圖形用戶界面應(yīng)運(yùn)而生，其可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如智能家居、醫(yī)療設(shè)備、工業(yè)控制等，可以使人機(jī)交互更加方便、快捷、直觀，提高了用戶的工作效率和生活質(zhì)量。同時(shí)，研究人機(jī)交互嵌入式圖形用戶界面視覺(jué)增強(qiáng)還可以促進(jìn)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的進(jìn)步。然而，現(xiàn)有的圖像處理方法存在著噪聲大、數(shù)據(jù)質(zhì)量退化等缺陷，極大地制約了其發(fā)展和應(yīng)用。因此，研究一種高效的視覺(jué)增強(qiáng)技術(shù)對(duì)于提高用戶界面質(zhì)量具有重要意義。國(guó)內(nèi)對(duì)于視覺(jué)增強(qiáng)的研究具有較多方法，基于同態(tài)濾波的增強(qiáng)技術(shù)[1]對(duì)HSV 空間中各分量像素概率密度進(jìn)行修正，映射出高光區(qū)和陰影區(qū)概率分布，利用同態(tài)濾波方法保留圖像細(xì)節(jié)信息，結(jié)合自適應(yīng)直方圖均衡化處理，實(shí)現(xiàn)視覺(jué)增強(qiáng)；注意殘差稠密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)技術(shù)[2]在注意循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、殘差稠密網(wǎng)絡(luò)共同作用下，結(jié)合循環(huán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)區(qū)分弱光照區(qū)域。應(yīng)用殘差稠密網(wǎng)絡(luò)為弱光照區(qū)域分配更多資源，學(xué)習(xí)弱光照區(qū)域與強(qiáng)光照區(qū)域映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)視覺(jué)增強(qiáng)。

然而，上述兩種方法容易受到噪聲影響，導(dǎo)致視覺(jué)增強(qiáng)效果不佳。為此，提出了人機(jī)交互嵌入式圖形用戶界面視覺(jué)增強(qiáng)方法。

1 基于視覺(jué)感知的用戶界面分層提取

由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，大量的軟件被用于數(shù)據(jù)采集，特別是對(duì)于手機(jī)APP 的應(yīng)用，除了要滿足用戶對(duì)圖像的需求外[3-4]，還需要滿足界面布局整潔性。為此，研究了基于視覺(jué)感知的用戶界面分層提取方法。針對(duì)每個(gè)局部區(qū)域，為了獲取其邊緣像素集，對(duì)人機(jī)交互嵌入式圖形用戶界面可視傳輸特征圖像實(shí)現(xiàn)傅里葉變換，如下所示：

式中：fa(x,y)表示平緩區(qū)域邊緣像素集，其中f表示圖像外部輪廓；c(x,y,hi)表示平緩區(qū)域圖形化人機(jī)交互界面視覺(jué)圖像高頻分量集，x,y,hi分別表示圖像橫縱坐標(biāo)和第i個(gè)垂直邊緣權(quán)重；fb(x,y)表示非平緩區(qū)域邊緣像素集；G(x,y,ωi)表示非平緩區(qū)域圖形化人機(jī)交互界面視覺(jué)圖像高頻分量集，ωi表示第i個(gè)邊緣權(quán)重。

融合圖形化人機(jī)視覺(jué)圖像特征，并在平緩的區(qū)域?qū)ζ浔砻孓D(zhuǎn)換，從而得到相應(yīng)特征信息[5-7]。假定圖形化人機(jī)視覺(jué)圖像的特征融合矢量符合正態(tài)分布，并將垂直方向視為一個(gè)平緩區(qū)域，平緩區(qū)域特征Ia(i)如下：

式中：V(i)表示第i個(gè)模板的特征信息；d(i)表示第i個(gè)模板與圖像中心點(diǎn)的距離；B表示內(nèi)層窗口特征信息[8]。

在非平緩區(qū)域中，利用表面變換獲取圖形化人機(jī)視覺(jué)圖像的邊界輪廓信息[6，9]，獲取非平緩區(qū)域特征Ib(i)，得到公式如下：

式中：q(x)表示視覺(jué)圖像邊緣輪廓信息分量；M表示圖像塊數(shù)；gi表示局部圖像塊數(shù)；S(xi)表示圖像塊之間相似度；Ji表示圖像尺度信息。

融合平緩區(qū)域、非平緩區(qū)域特征，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互嵌入式圖形用戶界面的視覺(jué)傳達(dá)圖像區(qū)域分層I'(x,y)，由此完成基于視覺(jué)感知的用戶界面分層提取，表示為：

2 基于分層提取用戶界面的視覺(jué)增強(qiáng)處理

2.1 去模糊處理

用戶界面在提取過(guò)程中受大氣環(huán)境等因素影響，極易造成視覺(jué)模糊[10-11]。為此，利用衰減模型與環(huán)境光模型描述大氣環(huán)境等因素對(duì)初始清晰視覺(jué)圖像造成的影響E(x,y)，如式（6）所示：

式中：γ表示大氣散射系數(shù)；d表示景深；λ表示全局大氣光照系數(shù)。將λ(1-e-γd)的值視為環(huán)境光R(x,y)，通過(guò)分析R(x,y)和λ值，實(shí)現(xiàn)對(duì)模糊視覺(jué)圖像區(qū)域模糊處理。

構(gòu)建的空間域?yàn)V波結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 空間域?yàn)V波結(jié)構(gòu)

對(duì)于各個(gè)像素點(diǎn)A(0,0)的定位與B(0,0)的定位相吻合，B(0,0)的定位即為模板中心。依據(jù)圖像特征決定模板形態(tài)及尺寸，利用線性濾波消除部分圖像中的部分噪聲[12]。利用近鄰平均方法建立局部平均值濾波器[13]，能夠消除經(jīng)過(guò)線性濾波處理后圖像中的粒狀噪聲。

在景深逐漸提升的過(guò)程中，該值隨透射率值下降而變小[14]，說(shuō)明視覺(jué)圖像在橫軸處的反射光衰減程度越大，當(dāng)透射率值為1時(shí)，被測(cè)目標(biāo)所反射的光線沒(méi)有任何減弱跡象，因此被測(cè)目標(biāo)呈現(xiàn)出初始清晰的用戶界面。采用均值濾波處理方法分析透射率，獲取處理結(jié)果為：

式中Lmin(x,y) 表示RGB 三通道的下限值。分析λ值時(shí)，調(diào)整視覺(jué)圖像暗通道像素比例，確定該像素下對(duì)應(yīng)的像素灰度上限值。確定環(huán)境光R(x,y)值與λ值后，通過(guò)模糊處理圖像，處理結(jié)果為：

2.2 去模糊圖像的視覺(jué)增強(qiáng)處理

由于單尺度Retinex 對(duì)圖像中 R、G、B 成分實(shí)時(shí)增強(qiáng)時(shí)，存在較大概率引起不同分量間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)變化。通過(guò)Retinex 和小波變換圖像增強(qiáng)方法將去模糊處理后的視覺(jué)彩色可視圖像變換到HSI 空間中，獲取去模糊后的視覺(jué)圖像飽和度η，其表達(dá)式為：

在光照較差條件下，去模糊后視覺(jué)圖像η值較小，因此經(jīng)過(guò)自適應(yīng)拉伸后可得到：

式中表示去模糊后的視覺(jué)圖像飽和度平均值。

圖像的主體特征（如輪廓）是用低頻段表達(dá)，而細(xì)節(jié)特征是用高頻段表達(dá)。小波具有多分辨能力，能夠?qū)⒁环鶊D像分解成不同大小、不同位置、不同方向的各分量。由于邊緣細(xì)節(jié)在小波鄰域所對(duì)應(yīng)的系數(shù)絕對(duì)值具有比較大的特點(diǎn)，因此采用小波分析算法，通過(guò)轉(zhuǎn)換函數(shù)擴(kuò)大小波系數(shù)的范圍，從而增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)高頻信息，并抑制了存在噪聲的小波系數(shù)。非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)Q(k)如下：

式中：k表示小波高頻系數(shù)；?表示去噪聲閾值；?表示調(diào)節(jié)增強(qiáng)幅度；sigm 表示非線性激活函數(shù)。

基于以上計(jì)算獲取去噪處理后視覺(jué)圖像增強(qiáng)后的亮度分量W，以此實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互嵌入式圖形用戶界面的視覺(jué)增強(qiáng)，可表示為：

式中Ti(x,y)表示視覺(jué)圖像反射分量。

3 實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)人機(jī)交互嵌入式圖形用戶界面視覺(jué)增強(qiáng)方法的效果，實(shí)驗(yàn)硬件選擇英特爾推出的高性能處理器酷睿i7-13700K，CPU 主頻為3.4 GHz，支持最大內(nèi)存為128 GB，內(nèi)存類型為DDR4 3 200 MHz；選用Scratch 圖形化開(kāi)發(fā)工具設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)框架如圖2 所示。

圖2 實(shí)驗(yàn)框架

圖形設(shè)備接口是一種以圖形輸出抽象層為基礎(chǔ)，形成的一個(gè)單獨(dú)的繪圖應(yīng)用界面，對(duì)圖像輸出抽象層所提供的界面功能完成更深層次包裝和擴(kuò)展，從而給更高層應(yīng)用程序界面提供了一種操作更加方便的繪圖功能。基于此，通過(guò)上述框架展示理想情況下的圖形用戶界面，如圖3 所示。

圖3 圖形用戶界面的理想可視化效果

3.2 結(jié)果與分析

分別采用基于同態(tài)濾波的增強(qiáng)技術(shù)、注意殘差稠密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)技術(shù)和本文技術(shù)，對(duì)比分析圖像用戶界面展示效果，如圖4 所示。

圖4 不同方法圖像用戶界面展示效果

由圖4 可知，基于同態(tài)濾波的增強(qiáng)技術(shù)、注意殘差稠密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)技術(shù)的圖形用戶界面展示結(jié)果模糊，用戶無(wú)法精準(zhǔn)點(diǎn)擊目標(biāo)模塊，而本文技術(shù)圖形用戶界面展示清晰，與理想情況下的用戶界面展示結(jié)果相同。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文技術(shù)的視覺(jué)增強(qiáng)效果，以噪聲振幅為評(píng)價(jià)指標(biāo)，客觀評(píng)價(jià)本文技術(shù)與其余兩種技術(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象的去模糊化處理效果，所得結(jié)果如圖5 所示。

圖5 不同方法噪聲振幅對(duì)比結(jié)果

由圖5 可知：基于同態(tài)濾波的增強(qiáng)技術(shù)噪聲振幅較大，在-6.0～4.5 dB 范圍內(nèi)波動(dòng)；注意殘差稠密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)技術(shù)噪聲振幅在-4.5～3.0 dB 范圍內(nèi)波動(dòng)；相比于其他兩種方法，本文技術(shù)的噪聲振幅在-1.5～0.8 dB范圍內(nèi)波動(dòng)，波動(dòng)范圍最小、最平穩(wěn)，由此說(shuō)明該技術(shù)抑噪效果最好。

4 結(jié)語(yǔ)

本文研究人機(jī)交互嵌入式圖形用戶界面視覺(jué)增強(qiáng)方法，通過(guò)將區(qū)域特征完成融合，實(shí)現(xiàn)用戶界面分層提取，利用線性濾波消除部分圖像中的部分噪聲，實(shí)現(xiàn)了模糊圖像去模糊處理?；诖耍@取視覺(jué)圖像飽和度，并計(jì)算了視覺(jué)圖像增強(qiáng)后的亮度分量，以此完成對(duì)去模糊處理后圖像增強(qiáng)處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法增強(qiáng)了用戶界面展示效果，有效解決了噪聲振幅較大的問(wèn)題。