48、高动态范围图像多尺度分解与氧化塘可持续废水管理

高动态范围图像多尺度分解与氧化塘可持续废水管理

1. 高动态范围图像多尺度分解

在图像处理领域，高动态范围（HDR）图像的处理一直是研究的热点。为了更好地处理HDR图像，多尺度分解是一种有效的方法，其中边缘保留滤波器起着关键作用。

1.1 不同滤波器及其效果

参考文献编号	论文标题	成果
[30]	用于锐度增强和去噪的自适应双边滤波器	自适应双边滤波器在不产生过冲或下冲的情况下提高边缘斜率，从而锐化图像
[31]	内容自适应双边滤波	与现有双边滤波器相比，能更好地保留边缘，同时更好地平滑平坦区域
[33]	通过迭代全局优化实现尺度感知的边缘保留图像滤波	可通过迭代全局优化（IGO）进行滤波，提供尺度感知并保留HDR图像的边缘；使用IGO方法结合尺度感知测量，可抑制小尺度特征上的梯度，并保留强度变化；但在处理复杂结构图像时，保留边缘的效果不佳
[34]	将双边滤波器嵌入最小二乘法以实现高效的边缘保留图像平滑	将局部和全局优化滤波器的优点结合，作为嵌入最小二乘法的双边滤波器；避免光晕伪影和梯度反转，更好地保留HDR图像的边缘；该滤波器比加权最小二乘滤波器快近十倍；在色调映射中，能正确消除伪影，结果与WLS相当
[35]	用于实时高维滤波的自适应流形	提出了一种实时计算高维滤波的强大方法；速度更快，存储所需内存更少

1.2 多尺度分解方法

使用边缘保留滤波器对HDR图像进行多尺度分解的流程如下：

graph LR
    A[输入HDR图像] --> B[边缘保留滤波器]
    B --> C[基础层]
    A --> D[与基础层求差]
    D --> E[细节层]
    C --> F[多尺度平滑（使用边缘保留滤波器3次）]
    F --> G[最终基础层]
    E --> H[增强细节层]
    G --> I[与增强细节层相加]
    H --> I
    I --> J[输出HDR图像]

具体步骤为：
1. 将高动态范围图像输入到边缘保留滤波器（如双边滤波器、引导滤波器和加权最小二乘滤波器）中。
2. 边缘保留滤波器在保留边缘的同时平滑HDR图像，其输出作为基础层。
3. 输入图像与基础层的差值得到细节层，该层保留边缘细节。
4. 对基础层使用边缘保留滤波器进行三次多尺度平滑。
5. 将平滑后的图像（最终基础层）与增强后的细节层相加，得到输出HDR图像，这样在保留边缘信息的同时减小了内存大小。

1.3 评估指标

为了比较边缘保留滤波器的输出效果，采用了以下指标：
- 峰值信噪比（PSNR） ：是信号处理中衡量信号质量的指标，通过计算原始信号与噪声信号的比率来评估图像质量。PSNR值越高，图像质量越好。其计算公式如下：
- 均方误差（MSE）：$MSE = \frac{1}{mn} \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} (x_{ij} - y_{ij})^2$，其中$m$为覆盖图像的行数，$n$为覆盖图像的列数，$x_{ij}$为覆盖图像的像素值，$y_{ij}$为隐写图像的像素值。
- PSNR：$PSNR(x, y) = 10 \log_{10} \frac{[\max(\max(x), \max(y))]^2}{|x - y|^2}$
- mPSNR ：主要用于计算HDR图像的PSNR。它需要输入参考图像、失真图像、计算mPSNR的最小曝光和最大曝光。输出包括多曝光PSNR值（mpsnr）、计算mPSNR的最大曝光（eMax）和最小曝光（eMin）。值越高，图像质量越好。
- HDR - VDP - 3 ：用于计算图像对之间的视觉显著差异。输入参数包括任务、待测试图像、参考图像、颜色编码和图像的视觉分辨率。输出包括每个像素的检测概率矩阵（Pmap）、单值检测概率（Pdet）、阈值归一化对比度图（Cmap）、最大阈值归一化对比度（Cmax）、质量相关值（Q）和以刚好可察觉差异为单位的质量相关值（QJOD）。

1.4 实验结果

在Matlab R2020a上使用双边滤波器、引导滤波器和WLS滤波器对HDR图像进行多尺度分解，并使用psnr、mPSNR和HDRVDP3指标进行比较。以下是部分实验结果：
- “smallOffice.hdr”基础层3
| 滤波器方法 | HDR VDP3（Pmap） | PSNR | mPSNR | SMax | Pdet | Cmax | Cmap | Q | QJOD |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 双边滤波器 | [525 × 800 double] | 1.69 | 0.6 | 2.17 | [525 × 800 double] | 9.49 | 9.78 | 32.67 | 14.93 |
| 引导滤波器 | [525 × 800 double] | 7.8087 | 0.9715 | 8.7098 | [525 × 800 double] | 8.89 | 9.41 | 29.60 | 11.87 |
| WLS滤波器 | [525 × 800 double] | 546.0878 | 0.9999 | 582.897 | [525 × 800 double] | 3.60 | 4.39 | -31.95 | -4.67 |
- “smallOffice.hdr”细节层
| 滤波器方法 | HDR VDP3（Pmap） | PSNR | mPSNR | SMax | Pdet | Cmax | Cmap | Q | QJOD |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 双边滤波器 | [525 × 800 double] | 9661.10 | 0.99 | 12126.00 | [525 × 800 double] | 3.00 | 3.71 | -2.91 | -5.19 |
| 引导滤波器 | [525 × 800 double] | 4827.70 | 1.00 | 5846.70 | [525 × 800 double] | 3.05 | 3.76 | -2.89 | -5.00 |
| WLS滤波器 | [525 × 800 double] | 11044.00 | 1.00 | 12201.00 | [525 × 800 double] | 1.98 | 2.51 | -32.25 | -5.97 |

从这些结果可以看出，WLS滤波器在细节层的质量表现较好。

2. 氧化塘可持续废水管理

在废水处理领域，氧化塘利用微生物（如细菌和藻类）进行处理，是一种自然且可持续的方法。

2.1 氧化塘的优势

氧化塘处理废水具有以下主要优势：
- 除土地外，资本需求低，运营和维护成本低。
- 能够处理波动的有机和水力负荷。
- 在像印度这样的温暖国家具有气候优势。
- 操作简单，无需特殊设备和专业技能，能有效去除高生化需氧量（BOD）。
- 可作为灌溉和养鱼的水库。

氧化塘是地面上挖掘的开放浅盆地，用于废水的二级处理。液体废物在塘中停留15 - 30天，塘中的耗氧细菌和产氧藻类将有机和无机废物转化为稳定的二级出水，可排放到受纳水体中。其好氧生物降解过程可用以下通用方程表示：$OC_xH_y + H_y +$（微生物/营养物质）$\rightarrow H_2O + CO_2 +$ 生物量

2.2 藻类的生态作用

藻类在氧化塘的功能中起着双重作用，既提供氧合作用，又稳定废物。通过确定氧化塘中更丰富藻类的种类和数量，可以作为废物氧化进展的可靠指标。

在调查过程中，共记录了99个分类单元，包括绿藻门（46种）、蓝藻门（30种）、硅藻门（16种）和眼虫门（7种）。各类的百分比组成和相对丰度如下：
| 类别 | 属数 | 种数 | 百分比 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 绿藻门 | 25 | 46 | 46.5 |
| 蓝藻门 | 11 | 30 | 30.33 |
| 硅藻门 | 8 | 16 | 16.1 |
| 眼虫门 | 3 | 7 | 7.07 |

可以看出，绿藻门最为丰富，其次是蓝藻和硅藻，眼虫类的代表性较差。

在混合点记录了16种藻类，其中蓝藻门的两种（ Oscillatoria subbrevis 和 Phormidium luridum）和眼虫属的一种（Phacus longicauda）仅在混合点记录到。

氧化塘中常见的四类藻类代表如下：
1. 绿藻门：Ankistrodesmus、Chlorella和Scenedesmus。
2. 蓝藻门：Spirulina、Oscillatoria和Rivularia。
3. 硅藻门：Fragilaria、Eunotia和Navicula。
4. 眼虫门：Phacus和Lepocinclis。

此外，还记录了一些在氧化塘中不常见的藻类，如Pediastrum、Microspora、Oedogonium、Spirogyra、Gonium、Lyngbya和Fragilaria。

混合点藻类数量和种类的急剧减少是由于藻类受到污水污染压力。在这种情况下，敏感物种消失，留下的耐受形式可作为污水污染的指标。

2.3 藻类波动与生产力

了解氧化塘中藻类的波动对于其合理管理至关重要。氧化塘的浮游植物种群呈现双峰波动模式，在季风和夏季达到最大值。绿藻的波动模式不规则，这表明它们对营养物质的需求范围较广，营养物质状态直接影响水体的生产力。

氧化塘含有混合的藻类群落，没有明显的优势物种，这表明该塘可以处理更重的负荷。大多数常见的氧化塘藻类是浮游性的，不会在水面形成藻垫或水华。

特定水体的初级生产力提供了支持系统生物活性的能量定量信息。氧化塘的总初级生产力范围为1.13 - 4.01 gC/m²/d，6月至9月达到峰值，呈现明显的双峰变化模式。净生产力结果在0.35 - 2.65 gC/m²/d之间。浮游植物生物量与生产力值之间存在正相关关系。

水文因素之间的适当平衡可以促进浮游植物的更好生长。即使其中一个因素稍有变化，也会导致生物群落的重大变化。在本研究中，大多数因素在一定范围内对浮游生物的丰度有显著影响。

从以上分析可以得出，所研究的氧化塘可以进行科学管理，应用生物学原理有望提高氧化稳定塘废水处理的效率。

高动态范围图像多尺度分解与氧化塘可持续废水管理（续）

3. 高动态范围图像多尺度分解的滤波器分析

在高动态范围图像多尺度分解中，不同类型的滤波器有着各自的特点和适用场景。

3.1 滤波器类型及特点

滤波器主要分为两类：
- 基于局部滤波的边缘保留平滑滤波器
- 各向异性滤波器及其变体 ：这类滤波器能在一定程度上保留边缘，但处理速度较慢，并且容易出现阶梯效应。
- 双边滤波器及其变体 ：同样存在处理速度慢的问题，也会受阶梯效应的影响。不过，像自适应双边滤波器能在不产生过冲或下冲的情况下锐化图像，内容自适应双边滤波能更好地保留边缘和平滑平坦区域。
- 引导滤波器及其变体 ：处理速度较快，但和其他局部滤波的边缘保留平滑滤波器一样，会产生光晕效应。例如，引导滤波器虽然在某些指标上有不错的表现，但也存在光晕问题。而AnisGF在现有的引导滤波器基础上增加了各向异性的能力，但仍无法完全避免伪影的形成，并且在密度依赖性方面存在一定限制。
- 基于全局优化的滤波器
- 加权最小二乘（WLS）滤波器 ：在边缘保留和平滑方面表现出色，但计算成本较高。从实验结果来看，WLS滤波器在细节层的质量表现较好，如在“smallOffice.hdr”的细节层中，其PSNR和mPSNR等指标相对更优。
- WGIF和GDGIF ：结合了局部滤波的边缘保留滤波器和全局优化滤波器的优点。它们能更好地保留边缘，并且复杂度与高斯滤波器相当。其中，WGIF的边缘感知因子是单尺度的，而GDGIF是多尺度的，因此GDGIF在保留HDR图像边缘方面表现更好。
- 嵌入式双边滤波器 ：将双边滤波器嵌入最小二乘法，结合了局部和全局优化滤波器的优势。它能避免光晕伪影和梯度反转，更好地保留HDR图像的边缘，并且处理速度比加权最小二乘滤波器快近十倍。

以下是不同滤波器特点的对比表格：
| 滤波器类型 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 各向异性滤波器及其变体 | 能保留边缘 | 速度慢，有阶梯效应 |
| 双边滤波器及其变体 | 部分能锐化图像、保留边缘和平滑区域 | 速度慢，有阶梯效应 |
| 引导滤波器及其变体 | 速度快 | 有光晕效应 |
| 加权最小二乘（WLS）滤波器 | 边缘保留和平滑出色 | 计算成本高 |
| WGIF和GDGIF | 结合局部和全局优点，保留边缘好，复杂度低 | - |
| 嵌入式双边滤波器 | 避免伪影，保留边缘好，速度快 | - |

3.2 滤波器的选择建议

在实际应用中，需要根据具体的需求和场景来选择合适的滤波器：
- 如果对处理速度要求不高，更注重边缘保留和平滑效果，且图像结构不是特别复杂，可以考虑使用WLS滤波器。
- 若需要快速处理，且对光晕效应不太敏感，引导滤波器是一个不错的选择。
- 当希望结合局部和全局的优势，同时避免伪影和提高处理速度时，嵌入式双边滤波器更为合适。

4. 氧化塘可持续废水管理的优化方向

虽然氧化塘在废水处理方面有诸多优势，但为了进一步提高其处理效率和可持续性，还可以从以下几个方面进行优化。

4.1 藻类群落的优化

• 选择合适的藻类种类 ：根据氧化塘的具体情况和处理目标，选择更适合的藻类种类。例如，绿藻门在氧化塘中较为丰富且具有一定的优势，可以进一步研究其在不同环境条件下的生长特性，选择性地培养和引入更高效的绿藻品种。
• 控制藻类生长环境 ：通过调节氧化塘的光照、温度、营养物质等环境因素，促进有益藻类的生长，抑制有害藻类的繁殖。例如，合理控制营养物质的输入，避免藻类过度生长形成水华。

4.2 处理工艺的改进

• 增加预处理环节 ：在废水进入氧化塘之前，进行适当的预处理，如去除大颗粒杂质、调节pH值等，以减轻氧化塘的处理负担，提高处理效率。
• 优化水力停留时间 ：根据废水的性质和氧化塘的处理能力，合理调整废水在氧化塘中的停留时间，确保有机和无机废物能够充分被微生物分解。

4.3 资源回收利用

• 藻类生物质的利用 ：氧化塘中的藻类生长过程中会积累大量的生物质，可以将这些生物质进行回收利用，如作为生物燃料、有机肥料等，实现资源的循环利用。
• 出水的再利用 ：经过氧化塘处理后的出水可以进一步进行深度处理，达到更高的水质标准，用于灌溉、景观用水等，提高水资源的利用效率。

5. 总结与展望

高动态范围图像多尺度分解和氧化塘可持续废水管理是两个不同领域但都具有重要意义的研究方向。

在高动态范围图像多尺度分解方面，通过对不同滤波器的研究和分析，我们了解到各滤波器的优缺点。未来的研究可以聚焦于开发一种高效的滤波器，融合局部和全局优化的特点，实现更好的HDR图像分解和色调映射。同时，可以探索新的压缩技术来高效压缩基础层的对比度，并进一步增强细节层以更好地保留边缘信息，设计新的色调映射框架。

在氧化塘可持续废水管理方面，藻类在氧化塘中起着关键作用，通过对藻类群落的研究和处理工艺的改进，可以提高氧化塘的处理效率和可持续性。未来可以进一步深入研究藻类的生态功能和作用机制，优化氧化塘的设计和运行参数，实现废水处理和资源回收的双重目标，为可持续发展做出贡献。

以下是氧化塘可持续废水管理优化流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[废水] --> B[预处理]
    B --> C[氧化塘处理]
    C --> D[藻类群落优化]
    C --> E[处理工艺改进]
    D --> F[资源回收利用（藻类生物质）]
    E --> F
    C --> G[出水]
    G --> H[深度处理]
    H --> I[再利用（灌溉、景观用水等）]

综上所述，这两个领域都有着广阔的发展前景，通过不断的研究和实践，有望在图像处理和废水处理方面取得更大的突破。