确定清晰度级别的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供应用于虚拟现实中的确定清晰度级别方法及装置，属于虚拟现实技术领域。所述方法包括：解析接收的图像数据，获得所述图像数据的梯度数值；根据所述图像数据的梯度数值，确定所述图像数据的清晰度级别。本申请实施例在虚拟现实中可量化地确定出清晰度级别，提高了确定清晰度级别的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及虚拟现实
，尤其涉及一种确定清晰度级别方法及装置。
技术介绍
虚拟现实技术综合了计算机图形技术、计算机仿真技术、传感器技术、显示技术等多种科学技术，它在多维信息空间上创建一个虚拟信息环境，能使用户具有身临其境的沉浸感，具有与环境完善的交互作用能力，并有助于启发构思。在虚拟现实的应用领域中,透镜成像的效果是影响用户体验的一个关键因素。专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：当形成图像数据的光线穿过透镜后，在形成图像的时候，会出现图像模糊、图像畸变的现象，在种现象在光学上属于像差。引起这种现象的主要原因为光线的折射现象，即光线从一种透明介质斜射入另一种透明介质时，光的传播方向会发生改变。光学上的象差会使透镜成像的清晰度变低，并且不同材质的透镜在成像时的清晰度也不同，目前测评图像清晰度度的标准主要通过人眼识别，通过眼睛观察，直观的去判断透镜成像的清晰度，但当透镜成像的清晰度比较相近的情况时，人眼识别无法量化地、准确地确定清晰度级别。因此，如何量化地、准确地测评虚拟现实中透镜成像的清晰度，成为现有技术中亟需解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请解决的技术问题之一在于提供应用于虚拟现实中确定清晰度级别的方法及装置，用以克服现有技术中无法量化地、准确地确定清晰度级别的问题。本申请实施例提供应用于虚拟现实中的一种确定清晰度级别的方法，包括：解析接收的图像数据，获得所述图像数据的梯度数值；根据所述图像数据的梯度数值，确定所述图像数据的清晰度级别。可选地，在本申请一具体实施例中，所述解析接收的图像数据，获得所述图像数据的梯度数值包括：解析所述接收的图像数据，确定所述图像数据的边缘区域；获得所述边缘区域的梯度数值，以将所述边缘区域的梯度数值作为所述图像数据的梯度数值。可选地，在本申请一具体实施例中，所述获得所述边缘区域的梯度数值，以将所述边缘区域的梯度数值作为所述图像数据的梯度数值包括：获得所述边缘区域中像素点对应的色值，根据所述色值确定所述像素点对应的梯度信息；根据所述像素点对应的梯度信息计算获得所述边缘区域的梯度数值，以将所述边缘区域的梯度数值作为所述图像数据的梯度数值。可选地，在本申请一具体实施例中，所述边缘区域的梯度数值具体为：所述边缘区域中每个像素点对应梯度数值的平均值。可选地，在本申请一具体实施例中，所述根据所述图像数据的梯度数值，确定所述图像数据的清晰度级别包括：将所述梯度数值与预设的清晰度级别对应的梯度数值范围进行比较，获得所述梯度数值所落入的梯度数值范围；将所述梯度数值所落入的梯度数值范围对应的清晰度级别作为所述图像数据的清晰度级别。本申请实施例提供应用于虚拟现实中的一种确定清晰度级别的装置，包括：图像解析模块，用于解析接收的图像数据，获得所述图像数据的梯度数值；级别确定模块，用于根据所述图像数据的梯度数值，确定所述图像数据的清晰度级别。可选地，在本申请一具体实施例中，数值获得模块包括：边缘确定单元，用于解析所述图像数据，确定所述图像数据的边缘区域；数值设置单元，用于获得所述边缘区域的梯度数值，以将所述边缘区域的梯度数值作为所述图像数据的梯度数值。可选地，在本申请一具体实施例中，所述数值设置单元包括：色值计算子单元，用于获得所述边缘区域中像素点对应的色值，根据所述色值确定所述像素点对应的梯度信息；梯度确定子单元，用于根据所述像素点对应的梯度信息计算获得所述边缘区域的梯度数值，以将所述边缘区域的梯度数值作为所述图像数据的梯度数值。可选地，在本申请一具体实施例中，所述边缘区域的梯度数值具体为：所述边缘区域中每个像素点对应梯度数值的平均值。可选地，在本申请一具体实施例中，所述级别确定模块包括：数值比较单元，将所述梯度数值与预设的清晰度级别对应的梯度数值范围进行比较，获得所述梯度数值所落入的梯度数值范围；级别对应单元，将所述梯度数值所落入的梯度数值范围对应的清晰度级别作为所述图像数据的清晰度级别。由以上技术方案可见，本申请实施例获得光线穿过所述透镜后形成的图像数据；解析所述图像数据，获得所述图像数据的梯度数值；根据所述图像数据的梯度数值，确定所述图像数据的清晰度级别，通过以上方法可在虚拟现实中量化地确定出清晰度级别，提高了确定清晰度级别的准确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请一种虚拟现实中确定清晰度级别方法一实施例的流程图；图2是本申请一种虚拟现实中确定清晰度级别方法另一实施例的流程图；图3是本申请一种虚拟现实中确定清晰度级别方法另一实施例的流程图；图4是本申请一种虚拟现实中确定清晰度级别方法另一实施例的流程图；图5是本申请一种虚拟现实中确定清晰度级别装置一实施例的结构图；图6是本申请一种虚拟现实中确定清晰度级别装置中图像解析模块的结构图；图7是本申请一种虚拟现实中确定清晰度级别装置中数值设置单元的结构图；图8是本申请一种虚拟现实中确定清晰度级别装置中级别确定模块的结构图；图9是本申请执行虚拟现实中确定清晰度级别的一些电子设备的硬件结构示意图。具体实施方式本申请实施例解析接收到的图像数据，获得所述图像数据的梯度数值；并根据所述图像数据的梯度数值，确定所述图像数据的清晰度级别。本申请实施例在虚拟现实中量化地确定清晰度级别，提高了确定清晰度级别的准确性。当然，实施本专利技术实施例的任一技术方案必不一定需要同时达到以上的所有优点。为了使本领域的人员更好地理解本专利技术实施例中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术实施例保护的范围。下面结合本专利技术实施例附图进一步说明本专利技术实施例具体实现。实施例一如图1所示，本申请提供一种虚拟现实中确定清晰度级别的方法，包括：S1、解析接收的图像数据，获得所述图像数据的梯度数值；本实施例中，所述接收的图像数据可以是将形成图像数据的光线穿过虚拟现实中透镜后获得的图像数据。具体地，本实施例中，所述接收的图像数据可以是对原始图像进行模糊处理(Blurring)后的图像数据，所述模糊处理也称为平滑处理(Smoothing)。所述模糊处理包括光学手段和软件手段，通过光学手段，即将形成图像数据的光线穿过虚拟现实中透镜，以获得的穿过透镜的图像数据；通过软件手段，例如，使用PhotoShop中的滤镜功能，可以对图像进行模糊处理；当然，还可使用模糊处理算法对原始图像进行模糊处理，例如，可使用均值滤波算法(SimpleBlurring)或高斯滤波算法(GaussianBlurring)处理原始图像数据。具体地，在本实施例中，可使用感光设备接收所述图像数据，例如，使用照相机或摄像机拍摄获得光线穿过透镜后形成的图像数据。本实施例中，所述梯度是指像素点相对于相邻像素点的像素变化程度。所述梯度的属性具体可由梯度信息确定。所述梯度信息可包括梯度幅值和梯本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种虚拟现实中确定清晰度级别的方法，其特征在于，包括：解析接收的图像数据，获得所述图像数据的梯度数值；根据所述图像数据的梯度数值，确定所述图像数据的清晰度级别。

【技术特征摘要】
1.一种虚拟现实中确定清晰度级别的方法，其特征在于，包括：解析接收的图像数据，获得所述图像数据的梯度数值；根据所述图像数据的梯度数值，确定所述图像数据的清晰度级别。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析接收的图像数据，获得所述图像数据的梯度数值包括：解析所述接收的图像数据，确定所述图像数据的边缘区域；获得所述边缘区域的梯度数值，以将所述边缘区域的梯度数值作为所述图像数据的梯度数值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得所述边缘区域的梯度数值，以将所述边缘区域的梯度数值作为所述图像数据的梯度数值包括：获得所述边缘区域中像素点对应的色值，根据所述色值确定所述像素点对应的梯度信息；根据所述像素点对应的梯度信息计算获得所述边缘区域的梯度数值，以将所述边缘区域的梯度数值作为所述图像数据的梯度数值。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边缘区域的梯度数值具体为：所述边缘区域中每个像素点对应梯度数值的平均值。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像数据的梯度数值，确定所述图像数据的清晰度级别包括：将所述梯度数值与预设的清晰度级别对应的梯度数值范围进行比较，获得所述梯度数值所落入的梯度数值范围；将所述梯度数值所落入的梯度数值范围对应的清晰度级别作为所述图像数据的清晰度级...

【专利技术属性】
技术研发人员：张修宝，
申请(专利权)人：乐视控股北京有限公司，乐视致新电子科技天津有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11