张明遥 干彬 四川传媒学院

虚拟现实的图像复原真实性优化仿真研究

张明遥 干彬 四川传媒学院

对虚拟现实中图像复原的真实性进行研究，能够大大增加虚拟现实图像的真实感。传统方法主要利用规则化约束项，却没有考虑图像要素间的权重，造成复原效果不佳。本文首先对当前虚拟现实图像复原的主要方法进行分析，并与基于非局部均值理论的虚拟现实图像复原方法进行对比，总结出依据基于非局部均值理论虚拟现实图像复原方法，在像的纹理细节信息处理上更完善，复原效果更好。

虚拟现实 图像复原 非局部均值理论

1 当前虚拟现实图像复原的主要方法

随着科技的发展，虚拟现实图像复原技术也得到了飞速发展，而当前阶段，针对虚拟现实图像复原的方法主要包括以下几种：

1.1 图像区域分划理论的虚拟现实图像复原

这种方法是一种将虚拟现实图像进行区域划分为主导思想的复原方法。它主要根据图像的噪声对虚拟现实图像进行区域划分，主要将虚拟现实图像细分成三个部分，分别是图像边缘区、平坦区、纹理区，然后分区域对虚拟现实图像边缘区与平坦区在进行复原前后局部方差的平均变化量进行计算，并最终得到复原图像的评价值，该方法可以有效增强图像复原效果，但其可扩展性相对较差。

1.2 基于小波分析的虚拟现实图像复原

基于小波分析的虚拟现实图像复原方法首先对虚拟现实图像中的噪声分布情况进行分析，进而对虚拟现实图像局部规则化参数进行自适应计算，并对图像噪声及图像的边缘进行确定，通过对两个不同的虚拟现实图像规则化约束项进行设置，有效推断虚拟现实图像降质点的扩散规律，从而实现虚拟现实图像的复原。该方法与区域分划图像复原技术相比效果较好，但是其它的计算过于复杂，虚拟现实图像复原效率偏低。

1.3 最大似然理论的虚拟现实图像复原

该方法在虚拟现实观测成像的角度下，结合奇异值分解理论估计虚拟现实成像结构的扩展函数以及图像之间的亚像素级平动，在此基础上融合于统计过程特細方法估计虚拟现实图像噪声方差。这种方法图像复原效果相对较好，但是具有实时性不佳的问题。

2 基于非局部均值理论的图像复原真实性优化方法

针对当前存在的虚拟现实图像复原问题，本文通过分析研究提出了一种新理论—基于非局部均值理论，利用该理论来解决虚拟现实图像复原中的问题，该方法可以做到将虚拟现实图像的微小细节得以保留，同时也具有非常好的复原效果。

2.1 虚拟现实图像复原原理

虚拟现实图像复原第一步是组建虚拟现实图像采样结构的成像模型，这个过程是通过将非局部均值理论和整体变差虚拟图像复原结构进行结合，第二步是将规则的取样点进行随机的概率化偏移，进而得到由不规则的取样及插值计算得到相应的虚拟现实图像；第三部是在虚拟现实图像的基础上，对图像进行后期的加工处理，从而得到相应的虚拟现实图像信号，实现虚拟现实图像的复原。

2.2 虚拟现实图像片的匹配

要实现虚拟现实图的复原，首先是要对虚拟现实图像片进行匹配，进而选取恰当的参考基准面，然后进行计算得到所有图像片与参考基准面的对应矩阵，并使用最小化距离插值法来对图像片间的矩阵进行调整，利用双线插值方法将匹配区的两个虚拟图像片进行转化，使它们同处一个平面内实现拼接，同时对重叠区的虚拟现实拼接图像的灰度值进行计算，最终得到复原区域的灰度值，实现虚拟现实图像的匹配。

2.3 建立虚拟现实图像复原模型

在实现虚拟现实图像片匹配的基础上，构建虚拟图像复原模型，首先将虚拟现实图像的非局部数字信息和前期匹配的图像的稀疏表示进行融合，进而通过计算机计算得到虚拟现实图像的退化模型。在此基础上，利用在虚拟图像局部结构化信息，对未复原的图像进行结构化约束，并结合非局部均值原理来对虚拟图像进行去噪处理，并最终建立虚拟图像复原模型。

应用该方法对虚拟现实的图像复原达到了很好的效果，明显优于传统的复原方法，传统方法在处理退化程度较高的虚拟现实图像时，细节信息不能很好的恢复，另外噪声处理效果也不是很好，从而造成复原效果不佳的现象；而非局部均值方法应用非结构约束技术，实现了细节信息逼真复原的效果，同时也可以使得虚拟现实图像的原有结构不被破坏。

3 结论

当前随着科技的日新月异，虚拟现实图像复原技术也得到了快速发展，但是由于设备、操作、环境等多方面的影响，一些虚拟现实图像复原技术在图像复原中存在许多问题，导致复原的图像质量相对不高。而基于非局部均值理论的虚拟图像复原技术很大程度上提高了复原图像的质量，既解决了纹理不能有效保存的问题，也保证了虚拟现实图像很好的复原效果。

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通讯作者：干彬，四川传媒学院。