一种图像渲染方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107545552A(43)申请公布日2018.01.05(21)申请号201710806069.7(22)申请日2017.09.08(71)申请人四川理工学院地址643000四川省自贡市汇兴路学苑街180号(72)发明人刘伟军孙兴波(74)专利代理机构北京众合诚成知识产权代理有限公司11246代理人夏艳(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称一种图像渲染方法(57)摘要本发明提供一种图像渲染方法，包括：步骤1：原图像乘以对应的原图像的渲染增强系数，给予视觉突出区域较高的增强调整系数，而给予非突出区相对较低的渲染增强调整系数；步骤2：将渲染后的图像进行指数灰度拉伸得到最终效果图像。本发明是将视觉突出区域引入渲染中，在场景渲染时差别对待视觉突出区与非突出区，给予视觉突出区域较高的增强调整系数，而给予非突出区较低的渲染增强调整系数，从而在保证渲染结果能够被观察者接受的情况下，最大限度地降低渲染过程的计算量，从而提高渲染速度。CN107545552ACN107545552A权利要求书1/2页1.一种图像渲染方法，其特征在于，包括：步骤1：原图像乘以对应的原图像的渲染增强系数，给予视觉突出区域较高的增强调整系数，而给予非突出区相对较低的渲染增强调整系数；步骤2：将渲染后的图像进行指数灰度拉伸得到最终效果图像；所述渲染增强系数通过对处理后的视觉突出特征图象进行非线性映射处理得到，非线性曲线函数为：S(x)＝|x|p其中x(0＜x＜1)是归一化且高斯平滑后的图象视觉突出特征值，p为调整系数，S(x)为非线性处理后的图像基于视觉突出特征的图像渲染增强系数，p选择越大，增强幅度越小，反之，p选择越小，增强幅度越大，当p＝1时，不进行增强调整。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，视觉突出特征图象的处理包括以下步骤：步骤1：将原图像转换为HSI格式，分解为亮度图像、色调图像和色饱和图像，并进行Gabor滤波提取特征；步骤2：对Gabor滤波结果进行高斯金字塔分解，得到一系列不同尺度的特征表示图；步骤3：将所述不同尺度的特征表示图拉伸放大到与原图分辨率尺度相同大小，并对之进行差值操作以及归一化处理得到色调视觉突出特征图、亮度视觉突出特征图以及色饱和度视觉突出特征图；步骤4：对所述视觉突出特征图进行高斯平滑滤波处理。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中，所述Gabor滤波提取特征包括：滤波器对分别对亮度图像、色调图像和色饱和图像进行滤波，设F(θ)为Gabor滤波器，θ∈{0°,45°,90°,135°}，在同一尺度上将获得4幅方向特征表示图DH(θ)＝F(θ)*HDS(θ)＝F(θ)*SDI(θ)＝F(θ)*I。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中，所述Gabor滤波提取特征包括：步骤2中，所述对Gabor滤波结果进行高斯金字塔分解包括：对色调、色饱和度和亮度三个特征通道进行高斯金字塔下采样得到一系列不同尺度的特征表示图，这里进行8级下采样总共获得9个尺度的图像，尺度大小为1:1到1:256，令σ为尺度编号，则尺度取值为σ∈[0,8]。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤3中所述差值操作包括：运用金字塔各层相减取绝对值，令金字塔中心层c,s∈{1,2,3,4,5,6,7,8}，运算后得到色调、色饱和度及亮度的差值特征图像Hv(θ,c,s)、Sv(θ,c,s)、Iv(θ,c,s)Iv(θ,c,s)＝|DI(θ,c)-DI(θ,s)|Hv(θ,c,s)＝|DH(θ,c)-DH(θ,s)|Sv(θ,c,s)＝|DS(θ,c)-DS(θ,s)|分别对不同尺度不同方向的色调、亮度、色饱和度的差值特征图像取最大值和最小值之差，得到色调、亮度、色饱和度各自的视觉突出特征图像Ht、St和It2CN107545552A权利要求书2/2页所述归一化处理包括：对差值处理后的色调、色饱和度和亮度视觉突出特征图像进行归一化计算，计算如下：U(x,y)＝G(N(B(x,y)))B(x,y)代表色调、色饱和度和亮度视觉突出特征图像(Ht、St和It)在点(x,y)的值，N()和G()分别代表对数据进行规格化和归一化处理；min(B:)和max(B:)分别代表原始数据矩阵B最小值和最大值；B(x,y)代表原始图像在点(x,y)的灰度值，G(B(x,y))代表规格化后的图像在点(x,y)的灰度值，μ和σ分别代表原始指纹图像的均值和方差，μ0和σ0分别代表期望得到的均值和方差。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤4中高斯平滑滤波处理包括：采用二维高斯分布：σ