一种VR全球化在线教育互动优化增强方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种VR全球化在线教育互动优化增强方法及装置，包括：利用VR设备采集VR教育场景的每一帧图像，对每一帧图像进行预处理，而后对预处理后图像的进行边缘处理，获取图像边缘细节的分布情况，而后根据图像边缘细节的分布情况对图像进行自适应分块处理，确定图像的子块，最后对不同大小的子块进行局部图像增强处理，获取实时传输到用户端的增强后的图像。这样，在保证图像数据的质量时保证图像的细节，以便于实现更精确的图像增强，避免图像细节丢失影响用户体验。避免图像细节丢失影响用户体验。避免图像细节丢失影响用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种VR全球化在线教育互动优化增强方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种VR全球化在线教育互动优化增强方法及装置。

技术介绍

[0002]随着全球化的发展，越来越多的人们需要接受跨国教育，而VR技术为在线教育提供了更好的交互和沉浸式学习体验。然而，由于网络带宽、设备性能等因素的限制，VR教育中的图像质量往往无法满足学生的需求，影响学习效果。
[0003]相关技术中，已有一些图像增强方法被应用于VR教育中，例如超分辨率重建、图像去噪、图像增强等。传统图像增强方法通常选择直方图均衡化，直方图均衡化在对图像进行增强时，往往会出现图像细节丢失的问题，由于直方图均衡化是基于全局进行增强处理的，故会导致部分灰度集被合并，从而导致图像细节丢失，影响用户体验。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本申请提供了一种VR全球化在线教育互动优化增强方法及装置，能够在保证图像增强处理的图像数据的质量时保证图像的细节，避免图像细节丢失影响用户体验。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种VR全球化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种VR全球化在线教育互动优化增强方法，其特征在于，包括：获取VR教育场景图像；对每一帧所述图像进行预处理；对所述预处理后图像的进行边缘处理，获取所述图像边缘细节的分布情况；根据所述图像边缘细节的分布情况对所述图像进行自适应分块处理，确定所述图像的子块；对不同大小的所述子块进行局部图像增强处理，获取实时传输到用户端的增强后的图像。2.根据权利要求1所述的VR全球化在线教育互动优化增强方法，其特征在于，包括：对所述图像采用滤波算法进行滤波平滑处理，对处理后的所述图像进行灰度化处理，得到所述图像对应的灰度图。3.根据权利要求1所述的VR全球化在线教育互动优化增强方法，其特征在于，包括：通过边缘检测算法获取所述图像的边缘图像，对所述边缘图像进行瓦片分割。4.根据权利要求3所述的VR全球化在线教育互动优化增强方法，其特征在于，进一步包括：根据所述瓦片中隶属于边缘像素点的比例和边缘像素点的分布，确定瓦片的目标程度，其中所述瓦片的目标程度的计算公式为：；式中b表示瓦片中边缘像素点的数量，n表示瓦片边长，表示第个边缘像素点与其他边缘像素点的距离，表示所有边缘像素点与其他边缘像素点的距离的均值；将所有所述瓦片的目标程度与目标程度阈值比较，对所有大于目标程度阈值的瓦片进行标记；根据所述瓦片的分布获取当前图像的局部增强必要性，其中当前图像的局部增强必要性的计算公式为：；其中c表示当前图像的局部增强必要性，d表示标记瓦片的数量，D表示瓦片总数量，L表示个和第+1个瓦片间的距离，表示所有瓦片间的平均距离。5.根据权利要求4所述的VR全球化在线教育互动优化增强方法，其特征在于，进一步包括：将所有所述图像的局部增强必要性与局部增强必要性阈值比较，获得所有目标图像；对所有所述目标图像进行边缘检测处理，其中所述目标图像为所述图像的局部增强必要性大于局部增强必要性阈值的图像。6.根据权利要求5所述的VR全球化在线教育互动优化增强方法，其特征在于，进一步包
括：通过改变边缘检测阈值，获取不同边缘检测阈值下所述目标图像的边缘图像；根据所述边缘图像的边缘消散程度确定边缘像素点的细节程度，其中所述边缘像素点的细节程度的计算公式为：；其中表示边缘细节的细节程度，g表示不同边缘检测阈值下边缘图像边缘像素点的个数，表示对应位置第个边缘像素点的取值，若存在边缘点则为1，否则为0。7.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘娜，
申请(专利权)人：天津智教云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：