对图像中水流区域识别并生成动态水流视频的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种对图像中水流区域识别并生成动态水流视频的方法及装置，包括对神经网络进行训练，得到神经网络参数模型；将神经网络参数模型载入到移动客户端，利用移动客户端获取原始图像，并根据原始图像，确定待处理的图像；将待处理的图像输入神经网络参数模型中，神经网络参数模型将待处理的图像转化为水流区域alpha分割图，得到第一图像；对第一图像进行缩放处理，得到第二图像；对第二图像进行动态化渲染处理，得到第三图像；利用视频编码器和视频合成器对第三图像进行处理，输出具有动态水流效果的视频；本发明专利技术能够提升水流区域识别的准确度和运算速度，同时对现有的静态图片水流区域的动态化进行真实感提升和渲染速度提升的优化。

【技术实现步骤摘要】
对图像中水流区域识别并生成动态水流视频的方法及装置
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种对图像中水流区域识别并生成动态水流视频的方法及装置。
技术介绍
目前市面上对静态图像中水流区域识别方式有：首先基于YCRBCR空间、HSV空间、RGB空间的一些水流区域识别算法，将图像中的水流区域识别出来，此类方法在水流与周围环境区分度较大的情况下识别较好，但是运算速度慢，识别出来的水流区域有较强的边缘感，且对于水流区域与周围环境颜色较为接近的情况下识别准确性很低，会出现识别不到水流区域或多识别了周围环境的情况。目前市面上对于使静态图片水流区域动态化的方式有：对水流区域使用贴图平移，此类方法确实可以让水流区域动态化，但是欠缺真实感；又或者对水流区域使用进行网格化，使用波动方程模拟水流的波动，此方法可以很好的模拟动态水流真实感十足，但是此方法计算波动方程的速度较慢，不能达到实时渲染的效果。相关技术中，对静态图片中水流区域识别的准确度和运算速度均比较低，将其进行动态化的真实感较低且渲染速度慢。专利
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种对图像中水流区域识别并生成动态水流视频的方法，其特征在于，包括：/n对神经网络进行训练，得到神经网络参数模型；/n将所述神经网络参数模型载入到移动客户端，利用所述移动客户端获取原始图像，并根据所述原始图像，确定待处理的图像；/n将所述待处理的图像输入所述神经网络参数模型中，所述神经网络参数模型将所述待处理的图像转化为水流区域alpha分割图，得到第一图像；/n对所述第一图像进行缩放处理，得到第二图像；/n对所述第二图像进行动态化渲染处理，得到第三图像；/n利用视频编码器和视频合成器对第三图像进行处理，输出具有动态水流效果的视频。/n

【技术特征摘要】
1.一种对图像中水流区域识别并生成动态水流视频的方法，其特征在于，包括：
对神经网络进行训练，得到神经网络参数模型；
将所述神经网络参数模型载入到移动客户端，利用所述移动客户端获取原始图像，并根据所述原始图像，确定待处理的图像；
将所述待处理的图像输入所述神经网络参数模型中，所述神经网络参数模型将所述待处理的图像转化为水流区域alpha分割图，得到第一图像；
对所述第一图像进行缩放处理，得到第二图像；
对所述第二图像进行动态化渲染处理，得到第三图像；
利用视频编码器和视频合成器对第三图像进行处理，输出具有动态水流效果的视频。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对神经网络进行训练，得到神经网络参数模型，包括：
获取水流图片，并根据所述水流图片确定待处理的水流图片；
对所述待处理的水流图片进行处理，得到掩码分割图；其中，所述掩码分割图为黑白图片，白色区域表示水流区域，黑色区域表示非水流区域；
采用抠像算法处理所述掩码分割图，得到alpha分割图；
将所述水流图片、掩码分割图、alpha分割图进行调整至预设尺寸以构成训练数据；
将所述训练数据输入到神经网络中进行处理，得到精细alpha分割图；
初始化神经网络，采用交叉熵损失函数计算预测的alpha分割图与得到的精细alpha分割图之间的图像数据损失，根据所述图像数据损失再采用自适应估计矩阵算法更新神经网络参数；
在训练过程中动态调节学习率并进行多次训练，直至神经网络收敛，在所述神经网络预测结果使得水流区域与非水流区域的交界处呈现平滑效果时，存储神经网络参数，获取神经网络参数模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像，确定待处理的图像，包括：
对原始图像进行尺寸调整至预设尺寸，将所述调整为预设尺寸的图像确定为待处理的图像。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行缩放处理，得到第二图像，包括：
预设判断条件，所述判断条件用于判断像素值是否大于预设的掩码阈值；其中，所述掩码阈值为77；
通过所述判断条件对所述第一图像的所有像素进行遍历并进行过滤，获取第一图像的水流区域包围盒；
将所述第一图像缩放至与所述原始图像的大小一致，得到真实大小的水流区域alpha分割图，得到第二图像并获取所述第二图像的水流区域包围盒。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行动态化渲染处理，得到第三图像，包括：
设置一组水流顶点数据，用于表示水流区域平面；所述水流顶点数据包括顶点坐标数组和纹理坐标数组；
通过OpenGL创建第一纹理和第二纹理，并设置第一纹理、第二纹理的环绕方式和过滤方式，将所述原始图像的像素数据存放到所述第一纹理中，将所述第二图像的像素数据存放到所述第二纹理中；
通过OpenGL创建一个顶点缓存对象，将所述水流顶点数据存放到所述顶点缓存对象中；
设置一个时间变量，用于表示动态水流的时间戳；
创建一个水流顶点着色器脚本，将所述顶点缓存对象，所述第一纹理、第二纹理、所述第二图像的水流区域包围盒和所述时间变量载入到所述水流顶点着色器脚本；
通过所述水流顶点着色器脚本计算所述顶点缓存...

【专利技术属性】
技术研发人员：林青山，
申请(专利权)人：广州光锥元信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44