一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法。该方法获取VR画面每一帧的静态视频图像，以图像上所有物体的边缘轮廓为标定对象，根据驾驶公路、远近景、梯度强弱三个维度确定不同物体的自适应增强尺度。根据增强尺度，对不同区域的图像分别进行线性增强。本发明专利技术针对三维空间场景投放在二维图像中的人眼视感差异，包括驾驶时注意力产生的视差以及远近景视差来自适应增强尺度，使增强效果更加灵活、增强后的虚拟画面更具有层次感，让用户更真切的融入驾驶场景中，提升用户体验。提升用户体验。提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法。

技术介绍

[0002]沉浸式自动驾驶主要通过VR控制器和VR投影设备来实现，其中VR控制器配置为获得传感器的输入，渲染虚拟内容，将虚拟内容的运动或加速与车辆同步，并将虚拟内容传送至VR投影设备，提供虚拟现实替代真实的环境。目前影响VR用户自动驾驶体验的主要原因是大脑接收到的行驶场景变化与身体反应不协调导致的眩晕呕吐。
[0003]现有可以通过降低画面质量来改善因为帧数卡顿造成的用户不良反应问题，但降低画面质量的同时也会牺牲用户体验。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提供了一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法，所述方法包括：获取VR场景中的静态帧图像，静态帧图像中包括公路区域与背景区域；对静态帧图像进行边缘检测，获得多条边缘轮廓；分别对公路区域和背景区域中的边缘轮廓设置不同第一增强尺度参数，相同区域中的边缘轮廓的第一增强尺度参数相同；以静态帧图像中驾驶人员位置点作为参考点，获得参考点与每条边缘轮廓上的每个边缘点的连线；根据连线角度和连线距离获得每条边缘轮廓的第二增强尺度参数；根据每条边缘轮廓的平均梯度获得第三增强尺度参数，第三增强尺度参数与平均梯度呈负相关关系；根据第一增强尺度参数、第二增强尺度参数和第三增强尺度参数获得最终增强尺度参数；利用最终增强尺度参数对每个边缘轮廓进行增强，获得增前后的静态帧图像。
[0005]进一步地，所述获取VR场景中的静态帧图像后还包括：将静态帧图像进行灰度化处理，并输入至语义分割网络中，获得公路区域和背景区域。
[0006]进一步地，所述分别对公路区域和背景区域中的边缘轮廓设置不同第一增强尺度参数包括：公路区域中边缘轮廓的第一增强尺度参数大于背景区域中边缘轮廓的第一增强尺度参数。
[0007]进一步地，所述根据连线角度和连线距离获得每条边缘轮廓的第二增强尺度参数包括：根据第二增强尺度参数公式获得第二增强尺度参数，第二增强尺度参数公式包括：
其中，为第个边缘轮廓的a类增强尺度参考值，为第个边缘轮廓的b类增强尺度参考值，为第第个边缘轮廓的的第二增强尺度参数，为双曲正切归一化函数，为第个边缘轮廓的像素点数量，为第个边缘轮廓上第个像素点对应的连线角度，为以自然常数为底的指数函数，为第个边缘轮廓上第个像素点对应的连线距离。
[0008]进一步地，所述根据每条边缘轮廓的平均梯度获得第三增强尺度参数包括：将平均梯度作为以自然常数为底的指数函数的幂，获得第三增强尺度参数。
[0009]进一步地，所述根据第一增强尺度参数、第二增强尺度参数和第三增强尺度参数获得最终增强尺度参数包括：最根据最终增强尺度参数公式获得最终增强尺度参数，最终增强尺度参数公式包括：其中，为第个边缘轮廓的最终增强尺度参数，为第个边缘轮廓的第一增强尺度参数，为第个边缘轮廓的第二增强尺度参数，为第个边缘轮廓的第三增强尺度参数，为第一调节权重，为第二调节权重。
[0010]进一步地，所述利用最终增强尺度参数对每个边缘轮廓进行增强包括：根据增强公式进行增强，增强公式包括：其中，为第个边缘轮廓增强后的像素值信息，为第个边缘轮廓的最终增强尺度参数，为第个边缘轮廓增强前的像素值信息，为增强常数。
[0011]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例针对VR虚拟画面传输占用大产生画面卡顿，导致用户不良反应的问题，提出降低画质传输，在传输完成后再增加预处理模块进行增强，即用内存占用较小、传输较快的低画质图像先完成传输，再进行增强，就能大幅降低画面卡顿问题。常规的增强算
法仅仅基于二维平面无差别增强，导致增强效果不够理想，无法体现三维空间的远近层次感，本专利技术针对三维空间场景投放在二维图像中的人眼视感差异，包括驾驶时注意力产生的视差以及远近景视差来自适应增强尺度，使增强效果更加灵活、增强后的虚拟画面更具有层次感，让用户更真切的融入驾驶场景中，提升用户体验。
附图说明
[0012]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和优点，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0013]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法流程图。
具体实施方式
[0014]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0015]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0016]本专利技术实施例所针对的情景为：目前影响VR用户自动驾驶体验的主要原因是大脑接收到的行驶场景变化与身体反应不协调导致的眩晕呕吐。现有可以通过降低画面质量来改善因为帧数卡顿造成的用户不良反应问题，但降低画面质量的同时也会牺牲用户体验。
[0017]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法的具体方案。
[0018]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法流程图，该方法包括：步骤S1：获取VR场景中的静态帧图像，静态帧图像中包括公路区域与背景区域；对静态帧图像进行边缘检测，获得多条边缘轮廓；分别对公路区域和背景区域中的边缘轮廓设置不同第一增强尺度参数，相同区域中的边缘轮廓的第一增强尺度参数相同。
[0019]对输入VR模拟器中的视频画面，进行静态帧图像采集，获取VR场景中的静态帧图像。
[0020]在降低画面质量后，输入用户端的VR图像会存在对比度、清晰度降低、切丢失较多细节，但是图像内存占用会大幅缩减，以保证视频的流畅性。我们增加一个预处理模块，将输入完成的VR图像进行图像预处理增强，就可以在保证流畅度的同时，尽可能还原VR图像质量，提高用户模拟驾驶体验。
[0021]图像增强的定义非常广泛，例如改善图像颜色、亮度、对比度、噪声等等，但是VR图像输入后需要在预处理模块中迅速进行处理，否则会造成用户画面体验有延迟，因此我们
需要在压缩运算时间的同时，尽可能提高画面质量。
[0022]因此将已采集的静态帧图像进行灰度化处理，减少多余的图像信息，加快算法运行速度。进一步地，考虑到静态帧图像中包括公路区域与背景区域，将灰度化处理过的静态帧图像输入至语义分割网络中，获得公路区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取VR场景中的静态帧图像，静态帧图像中包括公路区域与背景区域；对静态帧图像进行边缘检测，获得多条边缘轮廓；分别对公路区域和背景区域中的边缘轮廓设置不同第一增强尺度参数，相同区域中的边缘轮廓的第一增强尺度参数相同；以静态帧图像中驾驶人员位置点作为参考点，获得参考点与每条边缘轮廓上的每个边缘点的连线；根据连线角度和连线距离获得每条边缘轮廓的第二增强尺度参数；根据每条边缘轮廓的平均梯度获得第三增强尺度参数，第三增强尺度参数与平均梯度呈负相关关系；根据第一增强尺度参数、第二增强尺度参数和第三增强尺度参数获得最终增强尺度参数；利用最终增强尺度参数对每个边缘轮廓进行增强，获得增前后的静态帧图像。2.根据权利要求1所述的一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法，其特征在于，所述获取VR场景中的静态帧图像后还包括：将静态帧图像进行灰度化处理，并输入至语义分割网络中，获得公路区域和背景区域。3.根据权利要求1所述的一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法，其特征在于，所述分别对公路区域和背景区域中的边缘轮廓设置不同第一增强尺度参数包括：公路区域中边缘轮廓的第一增强尺度参数大于背景区域中边缘轮廓的第一增强尺度参数。4.根据权利要求1所述的一种沉浸式驾驶模拟器的场景图像预处理方法，其特征在于，所述根据连线角度和连线距离获得每条边缘轮廓的第二增强尺度参数包括：根据第二增强尺度参数公式获...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪华，
申请(专利权)人：南通市通州区华凯机械有限公司，
类型：发明
国别省市：