摘要：图像重建一直是图像领域的一个重要研究方向，当前图像重建方法无法获得高精度的重建结果，存在图像重建错误大，时间长等不足，为了获得更加理想的图像重建结果，提出了基于虚拟现实技术的图像重建方法。首先分析当前图像重建的国内外研究进展，找到不同图像重建方法的局限性，然后采集原始图像，引入虚拟现实技术对原始图像进行增强处理，然后提取图像重建特征，并采用支持向量机根据特征进行图像重建，并与其他图像重建方法进行了对比实验，结果表明，该图像重建精度超过了95%，图像重建时间控制在3秒以内，不仅可以满足图像在线重建要求，而且图像重建综合性能要明显优于对比方法，为图像后续处理打下了良好的基础，具有十分重要的实际应用价值。
关键词：图像质量;虚拟现实技术;提取特征;支持向量机;原始图像;重建精度
0引言
随着人们生活水平的不断提高，人们拍照的频率不断提升，同时由于智能手机、多媒体技术、图像处理技术的不断融合，每天会产生大量的图像，图像在视频监控、医学诊疗等领域得到了广泛、成功的应用[1-3]。在图像的实际应用中，由于成像设备自身条件的限制，以及外界环境的影响，得到图像有时不太理想，如清晰度不够，边缘不连续，分辨率低等，这样会影响图像的实际应用价值。图像重建可以从低分辨的图像得到高分辨率的图像，因此成为当前研究的热点[4-6]。
相关期刊推荐：《微型电脑应用》(月刊)创刊于1986年，是由上海市微型电脑应用学会主办，上海交通大学等单位协办，并经国家科技部和国家新闻出版署正式批准的计算机应用科技期刊。设有：专题、研究与设计、开发应用、技术交流、学习园地等栏目。
针对图像重建问题，国内外学者进行了大量、深入研究，尤其是一些发达国家，图像重建研究的历史长，图像重建技术相当的成熟，而国内对图像重建的研究历史比较短，但是由于近年来投入的人才、财力比较大，图像重建发展速度快，也出现许多效果良好的图像重建方法[7-9]。当前图像重建技术可以划分为两类，一类是基于硬件的图像重建技术，该类技术图像重建质量好，并且图像重建速度快，但是图像重建的成本相当高，无法大面积推广，而基于软件的图像重建技术由于成本低，成为当前主要的图像重建研究方向[10]。如基于双线性插值的图像重建方法，基于超分辨率的图像重建方法，神经网络的图像重建方法，基于马尔科夫随机场模型的图像重建方法，基于邻域嵌入方法的图像重建方法等[11-13]，但是这些方法在实际中，都存在各自的缺陷和不足，如无法获得高精度的重建结果，存在图像重建错误大，时间长等不足，图像重建有待进一步研究[14-15]。
为了获得更加理想的图像重建结果，提出了基于虚拟现实技术的图像重建方法。首先采集原始图像，采用虚拟现实技术对图像进行处理，提高图像的信噪比，然后提取图像重建的特征，支持向量机根据特征进行图像重建，并与其他图像重建方法进行了对比实验，结果表明，本文方法的图像重建精度和重建效率均优于其他方法，有利于后续的图像处理研究。
1基于虚拟现实技术的图像重建方法
1.1虚拟现实技术对图像进行增强处理
由于采集的原始图像的清晰度不够，因此本文引入了虚拟现实技术中的滤波技术对原始图像进行处理，具体思想为：首先对原始图像进行低通滤波操作，可以对一些无用的信息进行去除，如噪声等，这样提高了图像质量，保留了边缘和细节，然后采用形态学滤波对去噪后的图像进行增强处理，提高图像的清晰度，便于后续图像特征提取操作，最终提升图像重建精度。
2仿真实验
2.1实验环境
为了分析基于虚拟现实技术的图像重建方法的性能，对其进行仿真实验，采用实验环境，如表1所示。
2.2实验图像
为增强虚拟现实技术的图像重建结果的说服力，选择女孩、花作为研究对象进行仿真测试，如图1所示。
2.3实验结果分析
2.3.1图像重建结果对比采用两种方法对图1中的图像进行重建，得出重建图像，如图2、图3所示。
对图2和图3的图像重建实验结果进行对比和分析可以发现，对比方法重建模图像的轮廓不清楚、模糊，并且图像边缘不连续、不光滑，有明显的瑕疵点，图像重建效果不理想，而本文方法的重建模图像的轮廓十分清晰，获得了比对方法更优的图像重建结果，这主要是本文方法引入了虚拟现实技术对图像进行了预处理，有利于后续的图像重建。
2.3.2图像重建后的信噪比对比
为了更好地对图像重建结果进行评价，选择信噪比对图像重建结果进行分析，统计两种方法的2类图像重建后的信噪比，如表2所示。
从图2可以看出，相对于对比方法，本文方法重建后图像信噪比更高，丰富了图像信息，重建后图像的质量更高。
2.3.3图像重建精度
为了进一步分析虚拟现实技术的重建图像的质量，统计本文方法、对比方法图像重建精度和时间，如图4、图5所示。
从图4、图5的图像重建实验结果可以看出，在重建图像精度方面，本文方法重建图像的精度最高在98%左右，高于对比方法的精度;此外对比重建图像所用的时间，本文方法所用时间明显短于对比方法，加快了重建图像速度，可以满足海量图像重建的实时性要求，实际应用范围更加广泛。
3总结
为了提高图像重建精度，提出了基于虚拟现实技术的图像重建方法，通过引入虚拟现实技术提取图像重建特征，采用支持向量机拟合图像特征之间的映射实现图像重建，对比测试结果表明，本文方法的图像重建精度高，重建时间短，图像重建综合性能要明显优于对比方法，获得了理想的图像结果。——论文作者：王云江
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