一种三维动画场景帧评分模型确定方法及评分系统技术方案

本发明专利技术涉及一种场景评分的技术领域，公开了一种三维动画场景帧评分模型确定方法，包括：采集大量三维动画视频，形成三维动画帧图像数据集，并对每一帧图像进行主观评分，分别得到每一帧动画帧的视觉舒适度和立体感的评分；对三维动画帧图像进行灰度化处理，利用中值滤波方法对灰度图进行降噪处理，得到降噪后的三维动画帧灰度图；利用迭代法对降噪后的灰度图进行二值化处理；利用特征提取算法提取二值化图像的视觉舒适度特征和立体感特征；利用SVR算法分别建立主观评分与图像视觉舒适度特征和立体感特征之间的映射关系，形成三维动画场景帧评分模型。本发明专利技术还提供了一种评分系统。本发明专利技术实现了三维动画的帧评分。本发明专利技术实现了三维动画的帧评分。本发明专利技术实现了三维动画的帧评分。

【技术实现步骤摘要】
一种三维动画场景帧评分模型确定方法及评分系统


[0001]本专利技术涉及场景评分的
，尤其涉及一种三维动画场景帧评分模型确定方法及评分系统。

技术介绍

[0002]三维动画技术被广泛应用于电影、游戏、教育和其他可视化展示领域。与其他立体内容生成方式相比，使用三维动画技术，可以确保其制作流程的各个环节和立体参数调节时不受设备、场地和其他制作环境因素的影响，全部实现人工调控，在内容的最终视觉效果呈现方面具有无可比拟的天然优势。
[0003]当前三维动画制作过程中对立体视觉效果评价主要是基于制作人员的主观判断，评价标准受制作人员主观因素影响较大，大部分依靠制作人员的经验知识积累；其次，评价过程容易受当时测试环境和显示设备的影响，工作量大，效率不高。
[0004]鉴于此，如何获得三维动画场景帧评分模型，从而利用三维动画场景帧评分模型进行动画场景评分，成为本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种三维动画场景帧评分模型确定方法，通过利用中值滤波方法对三维动画帧图像进行降噪处理，并利用迭代法对降噪后的图像进行二值化处理，从二值化图像中提取动画场景特征；同时采集大量三维动画图像数据，形成三维动画帧数据集，并对每一帧图像进行主观评分，分别得到每一帧动画帧的视觉舒适度和立体感的评分；利用SVR算法分别建立主观评分与图像视觉舒适度特征和立体感特征之间的映射关系，形成三维动画场景帧评分模型。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供的一种三维动画场景帧评分模型确定方法，包括：
[0007]采集大量三维动画视频，形成三维动画帧图像数据集，并对每一帧图像进行主观评分，分别得到每一帧动画帧的视觉舒适度和立体感的评分；
[0008]对三维动画帧图像进行灰度化处理，得到三维动画帧的灰度图，利用中值滤波方法对灰度图进行降噪处理，得到降噪后的三维动画帧灰度图；
[0009]利用迭代法对降噪后的灰度图进行二值化处理，得到三维动画帧图像的二值化图像；
[0010]利用特征提取算法提取二值化图像的视觉舒适度特征和立体感特征；
[0011]利用SVR算法分别建立主观评分与图像视觉舒适度特征和立体感特征之间的映射关系，形成三维动画场景帧评分模型。
[0012]可选地，所述对每一帧图像进行主观评分，包括：
[0013]采集大量三维动画视频，并对三维动画视频进行分帧处理，形成三维动画帧图像数据集；
[0014]对每帧图像进行主观评分，分别得到每一帧动画帧的视觉舒适度和立体感的评
分。
[0015]可选地，所述利用中值滤波方法对灰度图进行降噪处理，包括：
[0016]1)使用窗口G(x,y)在灰度图上按照行和列二维扫描，即依次用窗口去选取图像中的数据，所述窗口G(x,y)的公式为：
[0017]G(x,y)＝median(I(x,y))
[0018]其中：
[0019]G(x,y)为窗口中心；
[0020]I(x,y)为窗口内的图像灰度值；
[0021]median为中值函数；
[0022]2)读取窗口内所有的像素数值；
[0023]3)对数据按从小到大的方式排序；
[0024]4)取数据序列的中位数作为窗口中心位置的像素值。
[0025]可选地，所述利用迭代法对降噪后的灰度图进行二值化处理，包括：
[0026]1)获取灰度图的最大灰度值Z
max
和最小灰度值Z
min
，取初始阈值为t；
[0027]2)利用t把灰度图划分为前景和背景，然后计算前景和背景的平均灰度值μ0和μ1；
[0028]3)计算新阈值t1：
[0029][0030]4)若T≤|t1‑
t|，则将t1的值赋给t，并转到2)，循环迭代计算直到|t1‑
t|≤T，则迭代结束，所得t即为最佳阈值，并根据最佳阈值进行图像的分割处理，得到三维动画帧图像的二值化图像，其中T为灰度阈值的允许误差。
[0031]可选地，所述特征提取算法的流程为：
[0032]1)利用投影原理将三维二值化图像转化为二维图像，所述投影原理的公式为：
[0033]x
′
＝x
×
(X/Z)+b
x
,y
′
＝y
×
(Y/Z)+b
y
[0034]其中：
[0035]x,y表示三维二值化图像的横纵坐标；
[0036]b
x
,b
y
表示三维二值化图像的横纵坐标偏移量；
[0037]X,Y,Z表示三维二值化图像顶点的X轴、Y轴、Z轴坐标；
[0038]转化后的二维图像为G(x,y)；
[0039]x
′
,y
′
表示转化后二维图像的横纵坐标；
[0040]2)计算二维图像的视觉舒适度特征：
[0041][0042]其中：
[0043]M
×
N表示二维图像的像素大小；
[0044]s表示人眼瞳距；
[0045]h表示观看距离；
[0046]v
l
表示视觉舒适区离人眼的最近距离；
[0047]v
r
表示视觉舒适区离人眼的最远距离；
[0048]3)计算二维图像的立体感特征：
[0049][0050]其中：X表示二维图像中双目视差图各像素点组成的向量；
[0051]N表示向量的像素点数量；ΔX
j
表示双目视差图经过拉普拉斯变换后得到的视差梯度向量的第j个元素；4)将视觉舒适度特征FV1以及立体感特征FV2作为三维动画场景帧图像的特征F＝[FV1,FV2]。
[0052]可选地，所述利用SVR算法分别建立主观评分与图像视觉舒适度特征和立体感特征之间的映射关系，包括：
[0053]利用SVR算法分别建立主观评分与图像视觉舒适度特征和立体感特征之间的映射关系：
[0054][0055]其中：
[0056]y
i
表示第i帧三维动画场景的主观评分，y
i
的值为1/2视觉舒适度评分+1/2立体感评分；
[0057]F
i
＝[F
i
V1,F
i
V2]表示第i帧三维动画场景的特征，其中F
i
V1表示视觉舒适度特征，F
i
V2表示立体感特征；
[0058]w表示超平面wF+b的线性权重；
[0059]b表示超平面wF+b的偏置值；
[0060]L表示主观评分y
i
的满分分值，将其设置为100；
[0061]将上述映射关系转换为目标函数模型：
[0062][0063]即通过寻找满足映射关系的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维动画场景帧评分模型确定方法，其特征在于，所述方法包括：采集大量三维动画视频，形成三维动画帧图像数据集，并对每一帧图像进行主观评分，分别得到每一帧动画帧的视觉舒适度和立体感的评分；对三维动画帧图像进行灰度化处理，得到三维动画帧的灰度图，利用中值滤波方法对灰度图进行降噪处理，得到降噪后的三维动画帧灰度图；利用迭代法对降噪后的灰度图进行二值化处理，得到三维动画帧图像的二值化图像；利用特征提取算法提取二值化图像的视觉舒适度特征和立体感特征；利用SVR算法分别建立主观评分与图像视觉舒适度特征和立体感特征之间的映射关系，形成三维动画场景帧评分模型。2.如权利要求1所述的一种三维动画场景帧评分模型确定方法，其特征在于，所述对每一帧图像进行主观评分，包括：采集大量三维动画视频，并对三维动画视频进行分帧处理，形成三维动画帧图像数据集；对每帧图像进行主观评分，分别得到每一帧动画帧的视觉舒适度和立体感的评分。3.如权利要求2所述的一种三维动画场景帧评分模型确定方法，其特征在于，所述利用中值滤波方法对灰度图进行降噪处理，包括：1)使用窗口G(x，y)在灰度图上按照行和列二维扫描，即依次用窗口去选取图像中的数据，所述窗口G(x，y)的公式为：G(x，y)＝median(I(x，y))其中：G(x，y)为窗口中心；I(x，y)为窗口内的图像灰度值；median为中值函数；2)读取窗口内所有的像素数值；3)对数据按从小到大的方式排序；4)取数据序列的中位数作为窗口中心位置的像素值。4.如权利要求3所述的一种三维动画场景帧评分模型确定方法，其特征在于，所述利用迭代法对降噪后的灰度图进行二值化处理，包括：1)获取灰度图的最大灰度值Z
max
和最小灰度值Z
min
，取初始阈值为t；2)利用t把灰度图划分为前景和背景，然后计算前景和背景的平均灰度值μ0和μ1；3)计算新阈值t1：4)若T≤|t1‑
t|，则将t1的值赋给t，并转到2)，循环迭代计算直到|t1‑
t|≤T，则迭代结束，所得t即为最佳阈值，并根据最佳阈值进行图像的分割处理，得到三维动画帧图像的二值化图像，其中T为灰度阈值的允许误差。5.如权利要求4所述的一种三维动画场景帧评分模型确定方法，其特征在于，所述特征提取算法的流程为：1)利用投影原理将三维二值化图像转化为二维图像，所述投影原理的公式为：
x
′
＝x
×
(X/Z)+b
x
，y
′
＝y
×
(Y/Z)+b
y
其中：x，y表示三维二值化图像的横纵坐标；b
x
，b
y
表示三维二值化图像的横纵坐标偏移量；X，Y，Z表示三维二值化图像顶点的X轴、Y轴、Z轴坐标；转化后的二维图像为G(x，y)；x
′
，y
′
表示转化后二维图像的横纵坐标；2)计算二维图像的视觉舒适度特征：其中：M
×
N表示二维图像的像素大小；s表示人眼瞳距；h表示观看距离；v
l
表示视觉舒适区离人眼的最近距离；v
r
表示视觉舒适区离人眼的最远距离；3)计算二维图像的立体感特征：其中：X表示二维图像中双目视差图各像素点组成的向量；N表示向量的像素点数量；ΔX
j
表示双目视差图经过拉普拉斯变换后得到的视差梯度向量的第j个元素；4)将视觉舒适度特征FV1以及立体感特征FV2作为三维动画场景帧图像的特征F＝[FV1，FV2]。6.如权利要求5所述的一种三维动画场景帧...

【专利技术属性】
技术研发人员：李帮音，
申请(专利权)人：李帮音，
类型：发明
国别省市：