0 引　言

3DMAX目前已经广泛应用于机械工程、军事作业、临床医疗、艺术设计等现实影像优化设计中，并为各领域提供了十分宝贵的操作经验。而船舶航行图像优化，作为船舶型号识别中的关键技术，决定了不同船舶的种类和运输方式。随着船舶技术的飞速发展，对船舶航行的质量提出了更高的要求。影像处理是利用电脑装置来调节影像至期望的效果^[1-3]。但在船舶航行的优化中，由于其处理尺度的限制，仅限于对船舶航行平面图的处理。通过3DMAX软件的处理技术，使船舶航行图像得到更好的优化。

1 船舶航行图像优化方法设计 1.1 初始船舶图像解码处理

为保证原始船舶航行图像的完整性，在船舶航行图像传输前要对其进行编码。而船舶航行图像的解码是把图像变换成最小的像素单位。色彩成分单位是一个单一的数据块，它包括编码器或色彩成分中的直流成分和交流成分。

在对船舶航行图像进行编码时，利用离散余弦转换技术，将图像从时间域转换为频域，最后得到图像。利用上述方法对船体图像进行反演，获得了对船舶航行图像的译码^[4-5]。

1.2 3DMAX软件变换船舶航行图像

利用3DMAX处理技术对解码后的输出图像进行投影转换。在与参考坐标系相平行的投射平面中，确定了原点与投射点的对应。特定关系可以表达为：

$ F({{x,y){\rm{cos}}}}\theta = \frac{{F(x,y)G(x,y)}}{{\left| {F(x,y)} \right|}} \text{。} $

通过对F坐标和G坐标的优化，能对船舶航行参考系进行一个投射角度的调整，通过对原船影像中的全部像素进行转换，得到最后的三维转换效果。在船舶导航图的构造中，传统的Unity建模方法是在地图上嵌入精确值，以保证目标物体在地图中的相似度，再依据船舶航行图像的可操作性条件，确定其适用范围。但是，这种算法在实时表示船舶航行图像中空间目标时表现出的性能不佳，无法保证船舶航行图像的真实性。本文研究一种新的船舶航行环境优化算法。通过对3DMAX功能要求和图形要求的分析，依据建筑物线框生成的基本原则，对数据点进行数据的收集和处理，从而得到准确的3DMAX数字状态。此外，船舶航行的图形还采取了独立成分强化的方法，即将RGB格式的船舶航行的图形转化为HSI格式，然后利用灰度图像强化方法，对单色影像进行强化反演，获得RGB格式的彩色影像强化效果。

1.3 实现船舶航行图像优化

图形优化仅仅是一种需求，而在船舶图形优化模型建立后，要对其进行材质的调整，是一项技术上的难点。一般情况下，应该有充分的技术参数，使材料的调节变得简单，加入背景也很容易。真正的船舶航行效果图要设定一个水波的参数，然后用噪声工具调节。在此，可以很好地利用3DMAX特性来呈现，比如某些船舶的导航效果，通过这些参数的设定，可以让影像的效果更真实。船舶航行图像的光强度应该包含光强度的衰减和环境光强度。从而，可以用下式来表达雾天船只图像的总体物理模型：

$ \left\{ \begin{gathered} E(d,\lambda ) = Dd(\lambda ) + Ad(\lambda )，\\ Dd(\lambda ) = {D_0}(\lambda ){e^{ - \beta (\lambda )d}} ，\\ Ad(\lambda ) = {A_\infty }(\lambda )(1 - {e^{ - \beta (\lambda )d}})。\\ \end{gathered} \right. $

式中：Dd（λ）和Ad（λ）分别为2种不同的场景强度，d为船与船的位置与航拍位置的距离；λ为光波波长，β为大气散射；β（λ）d为光的厚度；D₀为实际船位发射的光线强度，该影像获取了周边光线的总亮度。转换不受波长的影响，得到以下关系：

$ I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x)) \text{。} $

可知：x为一艘船的任意坐标，其中参数A为基于船舶航行的点位亮度与色谱，由此借助其色彩而进行的航行定位。该式通过对光的传输系数进行分析，得出消除雾的目标是使其数值相等，也就是说，最大限度地将其控制在1，然后通过计算其折射率，得出要还原的无雾影像。在这次的船舶影像优化中，采用平均滤波的方法进行降噪。将被处理的船舶图像定义为具有 m×n的地面 f (x, y)，那么过滤图像噪声的函数可以表达为：

$ {S_{xy}}=\frac{1}{{m{n_{(x,y)}}}}\sum\limits_{e(m,n)} {f(x,y)} \text{。} $

相关面积可以按实际需求而定，一般为1/4或1/8。为了减小噪波，采用中间算法对图像进行处理，会造成图像的模糊，尤其是边缘细节。

2 船舶航行图像优化需求分析

船舶航行图像优化自动化建模要求3个角色：管理员、执行者和参与者，每个角色的权限和作用各不相同。其中，系统管理员能够对整个航行环境进行独立的控制，并对各子系统的用户对象进行统一的规划与管理。作为模型系统的第二级执行目标，引导器能够通过具体的功能要求，实现对主机真实航速的控制，从而有效地防止航向数据在平面和空间上的误差。作为模型的下一个实施目标，参与者能够在一定的时间内，感知到船舶在特定数值上的变化，从而为以后的船舶航行图像优化做好准备。

2.1 数据采集分析

3DMAX技术可以获取航海环境中的特征点坐标，并将其用于建立航海环境的三维地图，在此基础上，各特征点的座标必须是特定坐标系下的实际坐标，建立一个真实的三维模型，才能更精确地模拟出船舶的航行环境。船舶航行环境模型数据的采集分为以下阶段：

首先，船舶航行环境调查的目的是观察周围的环境，了解其总体发展趋势，并从中获取有用的观测资料。其次，在已知数据点的基础上，布置船舶导航数据点时，应确保有较好的通视性，即每个数据点与2个邻近数据点之间的互连关系。控制测量是在全船航行区域中建立模型数据点，根据这些数据建立起一个稳定的网络连接结构。

利用精密的测量工具，对模型数据进行测量，同时还可以基于多个平面图形进行对应。若能清楚地阅读相关船舶航行图，在建立模型时将会容易许多，特别是前部形状、甲板形状、是否有外廊等。将主体结构与上部结构相结合，必须在渲染完成后，主体与上部舷墙之间不存在间隙，从而保证了模型图像的完整和真实。在建模时门、窗、柱等都要用到导圆角的功能，在这里点击鼠标右键切换成可编辑多边形，再在右键上按几次功能键，看看会有什么改变。最后，利用全站仪器与平面棱镜相结合，实现对地标景观目标的角点测量。

2.2 船舶航行图片处理

3DMAX的灯光设计涉及的内容较为全面，可以模仿自然界的各种打光与色谱，尤其是其中的插件Vary在对灯光设计进行渲染时，可以基于几何光学对建模的表面贴图进行自然仿生的衍射与偏振，从而实现模型映射到现实的目的。据此，在本次关于3DMAX应用于船舶的进程中，借助Vary插件对船舶航行图片加以分析。

需要指出的是，同样的模型步骤，由于人们审美和工作的习惯，模型的结果也会有很大的差别。如图1所示，3DMAX软件本身没有什么难度，如果只使用一个特性，就可以很容易地使用。难点是，必须熟悉不同的技巧，通过分析和思考来建立一个综合应用的技能。3DMAX的科技远超想象，可以用它来建造几乎所有能想到的模型。船舶航行位置确定流程图如图2所示。

3 实验优化分析

通过比较实验，检验三维图像的优化效果，并依据Matlab的球渲染进行环境测试。在具体操作过程中，待安装调试完毕后，Matlab的操作界面仍保持不变。本文所提出的船用图像优化算法，将其转化成电脑可直接辨识的程式码，并将其嵌入典型的实验软体内，以保证该方案在实际的测试环境下工作。在SAR图像数据集中，截取部分舰船航行的透视效果，将其相关数据录入Matlab，前中后期优化照片如图3所示。

将图像的清晰度、信噪比设定为2项指标，以反映不同方法得到的影像最佳化品质。可以用下式表达清晰指数的数字结果：

$ D(f) = {\sum\limits_y {\sum\limits_x {\left| {\lambda (x + 2,y) - \lambda (x,y)} \right|} } ^2} \text{。} $

可知，λ（x+2,y）为影像相对应的像素点（x+2，y）的灰度值。可知，高分辨率、高信噪比的图像品质较好。将与图像有关的参数抽取出来，并将其转化为相应的表达式，利用多幅船用图像样品进行处理。航行轨迹优化流程图如图4所示。

通过上述操作，最终整理出了不同图像处理的最佳渲染方法，能够有效提高船舶航行的分辨率与信噪比。由此可以看出，与其他2种常规渲染方法比较，借助Matlab球所渲染得到的船用图像处理结果具有较高的信噪比和清晰度，也就是说，具有较高的质量和较好的优化效果。建模中的模型越真实，发现的问题就越多，从而为未来的设计提供更多的思路。此外，一些常见的设备可以在模型库中构建，例如舵叶、螺旋桨、缆绳、吊车、电力设备的灯具、桅杆、雷达等。在出图时，将已有的船模并入，再进行渲染设定，使成型速度大为加快。

4 结　语

图像处理对船舶航行的设计有很大影响。利用3DMAX进行数据处理，突破了以往的3DMAX数据处理方式的限制，使图像质量得到极大的改善。但是随着3DMAX处理技术的不断发展，类似Vary和Matlab这类的插件能否与时俱进，进而通过使用3DMAX图像处理程序，可以针对图像的维数和像素数目进一步提高，在船舶等行业对高像素图片需要日益增长的当下，本文研究可以为今后的图片成像带来一定的参考。