昆虫器官的三维演示仿真技术研究

高 晶

(青岛农业大学，山东 青岛 266109)

1 引言

昆虫器官图像三维重建是科学可视化技术中研究的重点问题之一，是图像处理技术在生物学工程中的主要应用[1]。但现阶段昆虫图像三维重构方法，普遍存在着三维重建效果不理想、精度较低等问题[2-3]。针对这种情况，如何提出一种具有较高重建精度的方法成为当今社会亟待解决的问题[4-5]。

目前很多专家学者们对其进行了研究，也得到了一些成果。例如，基于Web模式的昆虫器官图像三维重建方法。该方法采用超高速CT扫描获取昆虫器官的二维图像，利用体绘制法来完成昆虫器官二维图像三维重建。该方法重建后的三维图像能够清晰显示昆虫器官的解剖结构，但是会存在一定的误差。基于移动立方体的昆虫器官图像三维重建方法。该方法利用昆虫器官连通性原理，选择出昆虫器官种子体元，利用它来得到衍生出的整个昆虫器官的等值面，然后利用中值法来求出向量和等值点坐标，以此来完成昆虫器官图像三维重建。该方法具有较高的执行效率较高，但是重建精度较低。

针对这种情况，文章中对昆虫器官图像三维重建的研究内容主要包括对昆虫器官图像的预处理，分割和重建。提出基于改进光线投影的昆虫器官三维立体演示方法。实验结果表明，所提方法昆虫器官图像三维重建效果较为理想并且精度较高。

2 昆虫器官的三维立体演示

2.1 基于平滑窗口的昆虫器官图像去噪及锐化

通过对昆虫器官图像进行分析，采用均值滤波对昆虫器官图像中的噪声进行抑制，对去噪后的昆虫器官图像进行锐化处理，以此来增强昆虫器官图像中被模糊的细节，具体过程如下所述。

在昆虫器官图像获取的过程中，由于摄像机等电子设备的运动，导致昆虫器官图像中会存在一定的噪声，因此昆虫器官图像中存在局部失真，会妨碍人们的视觉感知，在这种情况下，文中将采用均值滤波法来对昆虫器官图像进行去噪处理。

均值滤波方法[6]其实就是利用加权均值来代替原始昆虫器官图像中的各个像素值。对于昆虫器官图像中每一个像素值，分别取它的中心点区域，根据该区域中各个点像素灰度值的加权平均值来代替这个像素的灰度值。

假设，f(i，j)代表待平滑处理的昆虫器官图像，其平滑窗口W的大小设定为(2N+1)×(2N+1)，则平滑处理后的昆虫器官图像表示为

(1)

式中，wuv代表权值，u代表平滑窗口W横向中的某一像素值，v代表平滑窗口W纵向中的某一像素值。文中考虑到昆虫器官图像分别的平衡性，将窗口大小一般情况下设定为3×3，将待处理的昆虫器官图像像素放在该窗口的中心处，为了使处理后的昆虫器官图像输出像素值能够保证在原来的像素灰度范围内，这时就要将平滑窗口的权值总和设定成1，即

(2)

以通常情况下，平滑窗口越大就说明对昆虫器官图像平滑能力就越强。但是昆虫器官图像中的噪声去除程度和昆虫器官图像中原有信号的衰减程度和平滑窗口的大小是成正比的，为此，也不一定非得平滑窗口越大就越好，并且模板可以利用矩阵的形式进行描述，利用下式给出3×3的均值滤波器为：

(3)

利用式(4)给出经过滤波处理后的昆虫器官图像为

(4)

式中，x代表图像在滤波器中的横向像素值，y代表图像在滤波器中的纵向像素值。利用均值滤波方法抑制昆虫器官图像中的噪声计算速度较快，去噪效果较好。

对去噪后的昆虫器官图像采用微分算子[7]来进行锐化处理，利用一阶微分算子和二阶微分算子来进行昆虫器官图像细节增强，在通常情况下，一阶微分算子来得到昆虫器官图像较粗的边缘，而二阶微分算子来得到昆虫器官图像较细的边缘[8]。

因为处理的昆虫器官图像数据是离散的，所以在一般情况下利用一阶微分算子来进行处理，其表达式

∇f(t)=f(t+1)-f(t)

(5)

式中，t代表图像边缘的一阶数据。二阶微分有着比式(5)更加敏感的特性，利用它得到的昆虫器官图像的细节要比式(5)得到的昆虫器官图像细节要多很多，最简单的就是拉普拉斯微分算子[9]，昆虫器官图像f(x，y)拉普拉斯定义为

(6)

=[f(x，y)-f(x-1，y)]-[f(x+1，y)-f(x，y)]

(7)

将式(7)代入到式(6)中，可得

∇2f=4f(x，y)-f(x-1，y)-

f(x+1，y)-f(x，y-1)-f(x，y+1)

(8)

将式(8)改写成昆虫器官图像处理运算模板形式为

(9)

由于拉帕拉斯算子是二阶微分算子，它可以增强昆虫器官图像中灰度降低的区域，把昆虫器官图像中浅灰色边缘和突变点一起叠加到较暗的背景中的图像，将原始的昆虫器官图像和拉普拉斯图像有效的结合起来，这个方法可以提高昆虫器官图像锐化的效果，与此同时还能够恢复昆虫器官图像的背景信息。

假设，原始昆虫器官图像为f(x，y)，锐化处理后的昆虫器官图像为g(x，y)，则

g(x，y)=f(x，y)+∇f(x，y)

(10)

利用这个方法所得到锐化后的昆虫器官图像，它的表面纹理比原始图像更加的清晰。

2.2 基于改进光线投影的昆虫器官三维立体演示

光线投影方法是一种常用的三维图像重建方法，但是它存在渲染速度慢、图像模糊等问题，为此需要对光线投影方法进行改进，文中将从昆虫器官图像采样频率和昆虫器官图像合成算子两个方面来进行改进。

在传统方法中，在三维场景中的昆虫器官图像每一条射线的采样频域是相同的，采样点也是一样的，在一定的时间范围内计算量较大，则昆虫器官图像渲染速度较慢，根据人的视觉特征，利用层次细节模型[10]在昆虫器官图像绘制过程中来对采样频率进行调节，当昆虫器官图像距离视点较近时，利用细致模型来进行体现，当昆虫器官图像距离视点较远时，则利用粗糙的模型来体现，以此来提高图像渲染速度。

根据图1，从人的视觉视点S处放射出两条视线，分别为A和B，假设，人的视觉视线A与昆虫器官三维立体曲面Z上边缘相切，视觉视线B透过S到昆虫器官三维立体曲面距离最短的点P，这时昆虫器官三维立体曲面Z和截面法线在视觉视线A处的交点M0(x0，y0，z0)上存在偏导数z=f′x(x0，y0)，利用下式给出其表达式

图1 光线投影方法演示图

(11)

式(11)中视点视线A相对于x坐标轴的斜率k0，由此可知，当点P处平面与z坐标轴斜率k0值是最大的。文中定义M0和斜率k0为

k0=|f′x(x0，y0)|≤1

(12)

视觉视点S到M0之间的距离为|SM0|，其表达式为

(13)

利用式(14)给出M0点采样频率为

(14)

由此可知，昆虫器官图像切点斜率越大时，人类视觉视点到切点距离越小，则采样率就越高，投影在屏幕上的昆虫器官图像的像素就越清晰，反之，则昆虫器官图像的像素就越模糊。因此，调节采样率能够有效地提高昆虫器官图像渲染速度。

在选取好昆虫器官图像采样点之后，利用光线阻止法围着这个采样点和它具有同样距离八个图像像素点的不透明度和颜色值进行昆虫器官图像合成，利用下式给出这个采样点昆虫器官图像合成算子为

P″i×Q″i=Pi×Qi×(1-Gi)+P′i×Q′i

(15)

式中，P″i代表图像横向合成像素点的不透明度，Q″i代表图像纵向合成像素点的不透明度，Gi代表图像像素点的颜色值，P′i代表图像横向像素点第一次光线阻止后的不透明度，Q′i代表图像纵向像素点第一次光线阻止后的不透明度，Pi代表图像原始横向像素点的不透明度，Qi代表图像原始纵向像素点的不透明度。不是所有的光线都可以最后到达屏幕上形成图像，为此将昆虫器官图像合成算子简化为

(16)

利用式(16)改进的昆虫器官图像合成算子[11]可以有效提高昆虫器官图像渲染速度，并且可以加强图像显示的质量，避免出现伪影的现象。

文中利用光线投影方法[12]进行昆虫器官图像三维重建，根据三维重建结果来实现昆虫器官三维立体演示，其重构流程如图2所示。

图2 昆虫器官图像重建方法流程

综上所述，完成了基于改进光线投影的昆虫器官三维立体演示。

3 实验与仿真证明

为了验证所提出基于改进光线投影的昆虫器官三维立体演示方法的综合有效性，需要进行一次实验，实验配置为：Dell商用计算机，WindowsXP操作系统，Pentium Dual E2200 2.20GHz，2GB内存，VC++2008开发环境，以玉米象成虫口器为例进行实验。实验结果如图3所示。

图3 昆虫器官三维重建效果

其中，A表示口器的腹面观；B表示口器的前背观；C表示口器的前腹观；D表示口器的背面观。而Act表示关节窝；Ept表示口上板；Es.m表示食管膜；Lb表示下唇；Lbr表示上唇；Md表示上颚；Mx表示下颚；Pge表示前颊。分析图3可以看出，所提方法对昆虫器官图像三维重建后的效果较为清晰，通过图片显示内容可知，本文方法在进行昆虫器官演示仿真时，能够深入构建昆虫器官的细节部分，如图3B所示，本文方法能够将玉米虫口器上下颚间的绒毛展现出来，且颚间与唇间的界限分明，便于生物学者的观察与应用，故所提方法对昆虫器官三维重建效果最好，且演示的效果最佳。这是由于本文方法对昆虫器官图像进行平滑处理，在考虑图像像素平衡性的同时，使平滑处理后的昆虫器官图像输出像素值保证在原来的像素灰度范围内，以提高三维仿真的清晰度。

将所提方法与基于Web模式的昆虫器官图像三维重建方法和基于移动立方体的昆虫器官图像三维重建方法进行重建耗时(s)对比实验，实验结果如表1所示。

表1 不同方法重建耗时对比实验

分析表1可知，3种方法随着迭代次数不断的增加，重建耗时也都随着发生了一定的增加。通过对比能够看出，所提方法重建耗时明显低于基于Web模式的昆虫器官图像三维重建方法和基于移动立方体的昆虫器官图像三维重建方法重建耗时，这是由于本文方法将从昆虫器官图像采样频率和昆虫器官图像合成算子两个方面来进行改进，提高了重建效率，具有较高的重建效率，验证所提方法具有一定的应用价值。

将上述三种方法进行重建精度(%)对比实验，实验结果如图4所示，方法1代表基于Web模式的昆虫器官图像三维重建方法；方法2代表基于移动立方体的昆虫器官图像三维重建方法；方法3代表所提方法。

图4 不同方法重建精度对比实验

分析图4可知，随着样本数量的不断增加，这三种方法重建误差也都发生不同程度的变化，所提方法重建精度明显低于其它两种三维重建方法重建精度，原因在于，所提方法采用均值滤波对昆虫器官图像中的噪声进行抑制，对去噪后的昆虫器官图像进行锐化处理，以此来提高了重建精度。

4 结束语

本文提出了一种基于改进光线投影的昆虫器官三维立体演示方法。

该方法首先对昆虫器官图像进行去噪处理；然后对去噪处理后的昆虫器官图像进行锐化；最后，利用光线投影方法对昆虫器官图像进行三维重建，以此来实现昆虫器官三维立体演示。实验结果表明，所提方法昆虫器官图像三维重建效果较为理想并且精度较高，有效避免了伪影的产生，改善了昆虫器官图像三维立体演示的质量。