虛擬圖像生成
內容簡介
虛擬圖像從“最亮”到“最暗”按照灰度劃分等級數的，動態範圍越大，所能表示的層次越豐富，所包含的色彩空間也就越廣。
在計算機技術迅速發展的今天，不論是軟體還是硬體都已經發展到一個很高的水平．但對於追求更高質量的用戶來說，計算機的發展是無止境的．尤其是對圖像質量的要求。對生產廠商和開發商來說，更好的計算機性能、更快的處理速度、更優越的圖像質量就意味著更多的用戶和更大的利益。在這種情勢下，一些生產廠商和開發商就針對圖像質量的提高而採用了HDR技術。而HDR就是從最亮到最暗可以達到的非常高的比值。HDR技術在改善虛擬圖像某些方面的質量上能儘可能使其逼近真實環境。物體受到光照效果的影響，會出現“高光”區、“泛光”區，真實地表現出這些區域，使其更有立體感，更有真實性。
具體處理過程
計算機要想實現HDR圖像，並不是只要有支持HDR技術的硬體就可以了，也不是只靠軟體就可以生成HDR網像，而是要兩者相互結合。HDR圖像的實現基本上可以分為以下兩大部：
(1)計算部分。GPU採用浮點數進行著色、混合、濾波以及貼網等，並且將數據以原有精度儲存以保證浮點數據的對數特性。
(2)轉換部分。將HDRI畫面轉換為顯示器所支持的低動態值得畫面，並且進行顏色等校正後傳到顯示器。在這個過程中最重要的一環就是Tone Mapping(調和映射)。調和映射就是調高環境亮度。將原來黑暗處的物體細節展現出來。並且沒有產生圖片黑變灰的現象。在當前顯示器最大只能顯示32bit像素數據的情況下，調和映射將浮點的亮度和色彩轉換成顯示器可以顯示的亮度和色彩。在儘可能的程度上以滿足人眼的動態範圍。
HDR技術在計算機中大致流程左圖為一個簡單的HDR處理流程圖。在這裡要說明的是，在計算部分中一般用來儲存的32位暫存器肯定不能滿足需求，因此需要更大的非標準暫存器來存儲顏色數據。而在轉換部分中由於要把浮點格式的數據轉換為整數格式的．必定會產生偏差，但因為在計算部分中所的高精度，使得這些偏差完全在可以接受的範圍之內。
圖像掃描設備
虛擬圖像掃描設備是利用TWAIN 標準實現的。TWAIN 標準是由美國5 家公司研製成功的,是圖像掃描設備與應用程式之間的信息交換協定。生產掃描設備的廠家遵循TWAIN 標準編寫設備驅動程式, 信息系統的開發者採用TWAIN 標準進行應用程式的設計。因此, TWAIN 標準實際上是圖像掃描設備的虛擬設備, 圖像掃描設備與應用程式之間通過它實現信息交換。
參考以上TWAIN 結構及協定, 我們採用面向對象的程式設計方法, 用Borland C ++實現了一個虛擬圖像掃描設備, 作為其他信息系統的子集, 實現對圖像的掃描處理。算法如下(具體實現過程從略):
開始:
if 源管理未安裝 then
安裝源管理;
打開源管理;
選擇源;
打開源;
設定源的特性;
sw it ch 源的傳輸模式of
case0 : ∥普通模式傳輸
請求源傳輸數據;
if 源準備好then
開始傳輸;
if 傳輸成功then
獲取圖像句柄;
else
出錯信息;
break ;
case1 : ∥磁碟檔案模式傳輸
設定磁碟檔案傳輸模式;
確定源支持的檔案格式;
創建檔案名稱及模式;
傳輸數據進檔案;
if 傳輸失敗then
出錯信息;
break ;
case2 : ∥緩衝區存儲模式傳輸
設定緩衝區存儲模式;
確定源使用的緩中區大小;
分配一個或多個緩衝區;
確定圖像屬性;
do {
傳輸開始;
if 傳輸成功then
查詢緩衝區信息,保存數據;
}w hile(傳輸未結束&& 傳輸成功);
確認傳輸結束;
釋放記憶體;
break ;
關閉源;
關閉源管理;
結束。
主要審美特性
多維性
菲利浦·凱奧曾說:“以前圖像可以說只是形象的再現:它是平面的,可能很逼真,但本質上是二維的。隨著虛擬圖像的出現,人們可以在裡面探尋,與別的人相遇,有虛擬的經歷。虛擬圖像可以提供一個多維的空間,這完全不同於二維的平面。以前的圖像你只能去欣賞而不能去切身的經歷。在虛擬的圖像裡面,你將能夠通過自身的體驗來享受到現實中可能無法實現的經歷。隨著虛擬實在技術的進一步發展,其立體顯示圖像的清晰度大大超過了從前的平面圖像;開發並研製出高性能的頭盔和新型的感測手套,這些先進的裝置使我們可以“看到”平時難以想像的畫面,甚至還可以用手去“觸摸”它們。逼真的多維縱深空間、高清晰度的圖像和可以觸摸的色彩會使我們有身臨其境的感覺。
潛在性
虛擬圖像基本上是潛在的,永遠是可能的,在這裡借用了亞里士多德的術語。它從來就不是可以一目了然的,與普通的圖像(照片、影片、錄像) 完全不同,普通的圖像讓人對自己的一切一覽無遺———從來就沒有什麼東西隱藏在圖像後面———而在虛擬圖像中,原型和圖像間有一種辯證關係:在‘原型’的圖像之外總有另一些東西,它們通過同這個虛擬圖像的相互作用不斷地展示自己,總是準備向我們揭示隱藏在這一圖像背後的別的什麼東西。”正是虛擬圖像的這種潛在性為審美主體拓展了想像的空間,人們可以體會那種“象外之象”的東西。多媒體文學利用這種圖像的潛在性,使得欣賞者能體會到圖像背後的東西,也就是說,能從“在場”的東西中體會到“不在場”的東西。
多變性
虛擬圖像沒有一處是一目了然的。在它們存在的某一特定時刻,它們確實通過一個視準儀或虛擬顯示器出現在你的螢幕或視網膜上,但此時出現的圖像,只是還在不斷變化的圖像中的一個。虛擬圖像不但潛伏在原型中,而且還潛伏在你可以與這個原型不斷進行的相互影響中。而原型本身也要不斷變化。處在不斷變化中的虛擬圖像,給欣賞者帶來更豐富的審美感受。這種虛擬圖像的多變性恰好能給人帶來遊戲般的變化,人可以從中找到一種生活的情趣。
仿真性
虛擬圖像與現實是相對的,但與真實卻是不矛盾的。虛擬圖像從本質上說是由知識和數字形式構成的。這些形式是真實的。以前我們常說虛擬取材於現實,而現在也可以這樣說:人們利用虛擬圖像和模型來試圖了解自然界並且重新認識自然的複雜性。傳統的數學方法沒法理解的複雜性,今天通過圖像模型可以進行研究。例如,植物的生長,波濤的原動力。所以莫尼克·西卡爾說:“數字圖像的出現拉近了人們與真實之間的距離”“, 一種新的視覺思考形式或許正在科學界內部誕生”。凱奧也說:“我想說的是這些虛擬圖像中可能隱含的東西或許會讓我們相信它們比以往任何時候都更真實。我們所面臨的最大危險是21 世紀將越來越受制於世界的數位化。”正是在這層意義上我們說,這種虛擬的圖像也具有真實性的一面。為此,我們可以重新思考亞里士多德的觀點,文學是要描寫根據可然律或必然律可能發生的事情。那么虛擬圖像也是模擬將來可能發生的事情。多媒體文學正試圖利用詩、畫、聲等媒介來穿透既有的現實,達到虛擬的真實性。
虛擬圖像套用
虛擬圖像從想像中的物體到想像中的光照、想像中的攝像機等，都是採用數學建模的方式，利用成像幾何原理，在計算機上製作的。例如，在現在電影中，所合成的災難場面、歷史場面等，給提升電影的感染力發揮了很好的作用。虛擬圖像的一個最大問題是，因為是在數學模型下生成的圖像，所以在與實際拍攝的圖像進行合成時，其真實感是否可以得到很好的保持，是一個比較關鍵的問題。例如，實際拍攝的圖像，一定存在塵埃對畫面的影響，存在攝像設備本身的固有噪聲等，而虛擬圖像是仿佛在真空中拍攝的圖像，所有實際的干擾都不存在。這種現象會導致一定程度地降低了圖像的真實感。
人臉識別
在通常情況下，獲得一個人的單幅標準人臉圖像(正面正常表情)是完全有可能的。人臉識別模型流程可分為訓練和識別2個過程。訓練過程流程描述如下：
(1)對訓練集中的每張圖像按擴張方法來擴張訓練集。
人臉識別模型流程(2)將擴張訓練集圖像進行兩層二維離散小波變換，取兩層分解後的低頻信息組成“低頻臉”訓練集，而達到降維、消除表情和遮掩帶來的高頻信息的目的。
(3)求取“低頻臉”訓練集的2DPCA投影矩陣 ，並對“低頻臉”圖像矩陣進行2DPCA變換得到“特徵臉”矩陣，而達到特徵抽取、降維的目的。
識別過程流程描述如下：
(1)將待識別人臉圖像進行兩層二維離散小波變換，得到“低頻臉”圖像矩陣。
(2)根據訓練過程中得到的2DPCA投影矩陣 對“低頻臉”進行特徵抽取，得到“特徵臉”矩陣。
(3)將待測“特徵臉”輸入到最近鄰分類器，與訓練“特徵臉” 集進行距離比較，得到識別
結果。
