【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机，尤其是涉及一种基于低功耗实现3d动态背景的方法。
技术介绍
1、在传统的3d动态背景实现中，通常采用高性能的图形处理器进行实时渲染，这不仅需要消耗大量的计算资源，还会增加设备的功耗。因此，如何在低功耗条件下实现高质量的3d动态背景成为了一个技术难题。尽管有一些现有的解决方案试图通过简化图形或使用低功耗的图形处理单元来解决这个问题，但它们通常会以牺牲图像质量和用户体验为代价。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术旨在提出一种基于低功耗实现3d动态背景的方法，以期解决上述部分技术问题中的至少之一。
2、为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、一种基于低功耗实现3d动态背景的方法，包括：
4、在显示设备中构建3d网格球体，并存储每个网格节点的节点数据，将全景视频转换为纹理数据；
5、建立节点数据与纹理数据之间的映射关系，根据映射关系计算得到纹理坐标，将纹理坐标发送至片元着色器执行渲染和映射操作；
6、根据用户输入数据的坐标值进行欧拉角变换，计算用户的视线与3d网格球体的交点坐标，根据交点坐标改变视角。
7、进一步的，构建3d网格球体并存储每个网格节点的节点数据的过程包括：
8、根据显示设备的参数，确定球体的半径和顶点数量；使用球体公式计算顶点坐标；根据顶点坐标生成网格节点，对于每个顶点，创建一个网格节点，该节点的节点数据包含顶点的位置和法线向量。
9、进
10、读取全景视频文件，调用颜色空间转换、图像缩放、格式转换方法将全景视频文件内的视频帧转换为纹理数据，并将纹理数据加载到图像处理装置中；其中，颜色空间转换方法和格式转换方法，根据显示设备的参数分别调整视频帧的颜色数据和数据格式；图像缩放方法根据3d网格球体的参数调整视频帧的像素大小。
11、进一步的，颜色空间转换方法通过自适应权重因子对不同颜色通道之间的转换关系进行调整；通过卷积神经网络学习全景视频文件中的视频帧，提取视频帧中颜色分布的特征，根据特征计算并调整权重因子。
12、进一步的，图像缩放方法通过卷积神经网络对低分辨率图像进行学习，生成高分辨率图像；其中，卷积神经网络从不同尺度上提取图像的特征，并根据特征进行超分辨率重建，同时使用自适应滤波器调整图像的像素值。
13、进一步的，格式转换方法通过率失真函数得到失真度与码率之间的关联，并使用拉格朗日乘数法选取最优编码参数；其中，率失真函数最小化失真度，同时控制码率范围，拉格朗日乘数法平衡失真度与码率之间的关系。
14、进一步的，建立节点数据与视频纹理的数据之间的映射关系，根据映射关系计算得到纹理坐标，将纹理坐标发送至片元着色器执行渲染操作的过程包括：
15、根据节点数据与纹理数据之间的映射关系，设置相应的线性插值参数，结合线性插值参数与相应的节点数据，计算得到对应的纹理坐标；
16、将计算出的纹理坐标发送至片元着色器，在片元着色器中设置适当的纹理采样器和映射模式；其中纹理采样器控制渲染操作中的过滤方式以及边界处理方式，映射模式控制映射操作中的映射坐标和变换模式。
17、进一步的，纹理采样器为分形模型，纹理采样器进行纹理采样的过程包括：
18、定义初始的纹理坐标并对纹理坐标进行迭代变换，当迭代至纹理坐标的变化小于精度阈值时，将当前纹理坐标作为采样结果输出。
19、进一步的，映射模式控制映射操作中的映射坐标的过程包括：
20、定义仿射变换矩阵，将纹理坐标中的两个参数分别与仿射变换矩阵进行矩阵乘法运算，将运算结果作为新的纹理坐标。
21、进一步的，根据用户输入数据的坐标值进行欧拉角变换，计算用户的视线与3d网格球体的交点坐标，根据交点坐标改变视角的过程包括：
22、在渲染器中预设视角变换矩阵，根据用户输入数据的坐标值，得到用户视线与3d网格球体的球心之间的连线，根据连线计算章动角、进动角、自转角，并转动3d网格球体改变视角。
23、相对于现有技术，本专利技术所述的一种基于低功耗实现3d动态背景的方法具有以下有益效果：
24、在不影响视觉效果的前提下，降低了设备的性能需求和功耗需求，将全景视频映射到3d网格球体上，可以在球体表面呈现全景场景，为用户提供更丰富的视觉体验；建立节点数据与纹理数据之间的映射关系有助于有效管理和处理数据，提高渲染效率，这种映射关系可以用于在片元着色器中执行渲染和映射操作，使纹理坐标正确映射到球体表面；根据用户输入数据的坐标值进行欧拉角变换，允许用户通过输入来改变视角，计算用户视线与3d网格球体的交点坐标，以实现用户在全景场景中的视角调整。
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1.一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于：构建3D网格球体并存储每个网格节点的节点数据的过程包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于：将全景视频转换为纹理数据的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于：颜色空间转换方法通过自适应权重因子对不同颜色通道之间的转换关系进行调整；通过卷积神经网络学习全景视频文件中的视频帧，提取视频帧中颜色分布的特征，根据特征计算并调整权重因子。
5.根据权利要求3所述的一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于：图像缩放方法通过卷积神经网络对低分辨率图像进行学习，生成高分辨率图像；其中，卷积神经网络从不同尺度上提取图像的特征，并根据特征进行超分辨率重建，同时使用自适应滤波器调整图像的像素值。
6.根据权利要求3所述的一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于：格式转换方法通过率失真函数得到失真度与码率之间的
7.根据权利要求1所述的一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于：建立节点数据与视频纹理的数据之间的映射关系，根据映射关系计算得到纹理坐标，将纹理坐标发送至片元着色器执行渲染操作的过程包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于：纹理采样器为分形模型，纹理采样器进行纹理采样的过程包括：
9.根据权利要求7所述的一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于：映射模式控制映射操作中的映射坐标的过程包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于低功耗实现3D动态背景的方法，其特征在于：根据用户输入数据的坐标值进行欧拉角变换，计算用户的视线与3D网格球体的交点坐标，根据交点坐标改变视角的过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于低功耗实现3d动态背景的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于低功耗实现3d动态背景的方法，其特征在于：构建3d网格球体并存储每个网格节点的节点数据的过程包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于低功耗实现3d动态背景的方法，其特征在于：将全景视频转换为纹理数据的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于低功耗实现3d动态背景的方法，其特征在于：颜色空间转换方法通过自适应权重因子对不同颜色通道之间的转换关系进行调整；通过卷积神经网络学习全景视频文件中的视频帧，提取视频帧中颜色分布的特征，根据特征计算并调整权重因子。
5.根据权利要求3所述的一种基于低功耗实现3d动态背景的方法，其特征在于：图像缩放方法通过卷积神经网络对低分辨率图像进行学习，生成高分辨率图像；其中，卷积神经网络从不同尺度上提取图像的特征，并根据特征进行超分辨率重建，同时使用自适应滤波器调整图像的像素值。
6.根据权利要求3所述的一种基于低功耗...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾璠，付鸿烨，
申请(专利权)人：天津松下汽车电子开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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