[发明专利]视频实时处理的方法及设备

说明书

技术领域

本发明涉及多媒体技术领域，具体而言，本发明涉及视频实时处理的方法及设备。

背景技术

近些年来，随着移动互联网的发展和多媒体技术的普及，视频流媒体技术越来越受到青睐，视频处理技术广泛应用于视频通话、远程监控、实时通信等诸多领域。同时，视频的非真实感渲染效果越来越受到广大用户的欢迎。并涵盖了现阶段所有的信息设备，例如家庭电脑、手机、平板电脑等等。

视频的不同风格边缘生成是视频的非真实感渲染的一个重要环节。通常，为了达到不同的视频风格渲染效果，往往需要不同风格的边缘。

现有不同风格边缘生成技术主要有两个环节：

首先对图像进行边缘提取，例如目前已经应用比较成熟的Sobel、Canny边缘提取算子。然后再对边缘进行相关的均衡化处理来达到用户所需的风格边缘。图1显示了现有的一些现有的不同风格的边缘化生成效果。

现阶段风格边缘生成的两个环节都存在一定的问题。在边缘提取环节中，除了效率上的限制之外，边缘提取的方式也决定了后续风格边缘的生成。例如，Canny算子的提边风格完全不适合浓墨风格的边缘生成，如何针对不同的边缘风格需求找到合适的边缘提取算子也是需要解决的问题。在边缘数据的均衡化环节中，同样需要算法效率的提升，其次不同的边缘风格同样需要优选出不同的均衡化方式。

同时，现有的一些风格边缘生成技术大都是基于静态图像的。目前基于视频的实时风格边缘生成技术亟待开发。

基于上述问题，因此有必要提出有效的技术方案，解决现有技术中视频风格化边缘处理不理想的问题。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一，特别通过降低数据处理量和选择合适的数据处理方式，提升视频风格化边缘处理的效果。

为了达到上述目的，本发明的实施例一方面提出了一种视频实时处理的方法，包括以下步骤：

获取原始视频帧数据，对所述原始视频帧数据进行下采样；

根据边缘化风格，确定边缘提取方式及均衡化方式，其后根据所述提取方式及均衡化方式对下采样后的数据进行边缘化处理；

对边缘化处理后的数据进行插值，使所述边缘化处理后的数据达到原始的数据规模。

本发明的实施例另一方面提出一种视频实时处理的设备，包括采样模块、边缘化模块和插值模块，

所述采样模块，用于获取原始视频帧数据，对所述原始视频帧数据进行下采样；

所述边缘化模块，用于根据边缘化风格，确定边缘提取方式及均衡化方式，其后根据所述提取方式及均衡化方式对下采样后的数据进行边缘化处理；

所述插值模块，用于对边缘化处理后的数据进行插值，使所述边缘化处理后的数据达到原始的数据规模。

本发明提出的上述技术方案，通过下采样的方式降低需要处理的视频数据的数据量，提高数据处理的效率，以及在边缘数据的提取、均衡化环节中，根据不同的边缘化风格，选取合适的算法，提高了算法的效率和边缘化处理的效果。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为现有的风格边缘化生成效果示意图；

图2为视频实时处理的方法的流程图；

图3为视频实时处理的设备结构示意图；

图4为本发明实施例浓墨风格边缘生成系统框图；

图5为Sigmoid函数示意图；

图6为经过直方图均衡化的视频帧边缘示意图；

图7为本发明实施例铅笔画风格边缘生成系统框图；

图8为铅笔纹理获取模块处理过程示意图；

图9为基于两种风格化边缘的视频渲染效果图；

图10为两种风格化边缘在视频渲染中的应用示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

针对效率问题，现有解决方案主要是从风格化边缘生成的两个环节入手，通过寻找更高效的边缘提取方式和边缘均衡化方式来解决算法效率上的局限性，然而这类方法并没有大幅减少算法的效率。