[发明专利]一种绿幕图像与虚拟图像实时合成的方法和装置在审
申请号: | 202011359211.6 | 申请日: | 2020-11-27 |
公开(公告)号: | CN112488972A | 公开(公告)日: | 2021-03-12 |
发明(设计)人: | 朱克锋 | 申请(专利权)人: | 深圳卡多希科技有限公司 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T7/90;G06N3/08;G06K9/62 |
代理公司: | 深圳市智胜联合知识产权代理有限公司 44368 | 代理人: | 齐文剑 |
地址: | 518054 广东省深圳市南山区粤海街道滨海社区海天一路1*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 虚拟 实时 合成 方法 装置 | ||
1.一种绿幕图像与虚拟图像实时合成的方法,其特征在于,包括:
获取当前帧绿幕图像数据;
提取所述当前帧绿幕图像数据中每一像素点的亮度分量Y、色度分量UV,通过预设转换算法确定与所述亮度分量Y、色度分量UV对应的不透明度其中,与所述绿幕图像相对应的虚拟图像的每一像素点的不透明度为的范围为0~1;
根据所述不透明度与所述不透明度的比例将所述绿幕图像和所述虚拟图像进行合成;
发送所述绿幕图像和所述虚拟图像进行合成后的图像数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述当前帧绿幕图像数据中每一像素点的亮度分量Y、色度分量UV,之前,包括:
构建图像训练数据集,对所述图像训练数据集中的所有图像进行图像处理,得到所有图像中每一像素点的像素值和对应的不透明度α,将每一像素点的像素值和对应的不透明度α作为图像训练数据集的训练数据;
通过预设的相关性函数对所述每一像素点的像素值和对应的不透明度α进行训练,确定加权平均后的关联参数λ1~λ9,得到所述像素值和对应的不透明度α之间的相关性函数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述转换算法为:
。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述不透明度与所述不透明度的比例将所述绿幕图像和所述虚拟图像进行合成,包括:
将所述绿幕图像中的每一像素点与所述虚拟图像中的每一像素点一一对应,通过以下公式计算所述绿幕图像和所述虚拟图像相对应的像素点中的不透明度的比例;
上式中,YD、UD、VD为合成后的目标的YUV分量,YF、UF、VF为绿幕图像中的YUV分量,YB、UB、VB为虚拟图像中的YUV分量。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
选取所述绿幕图像中绿色值G大于红色值R和蓝色值B之和的平均值的像素点作为溢色点;
将所述溢色点中红色值R和蓝色值B之和的平均值作为溢色点的绿色值GD,其中,
6.一种绿幕图像与虚拟图像实时合成的装置,包括:
获取模块,用于获取当前帧绿幕图像数据;
提取模块,用于提取所述当前帧绿幕图像数据中每一像素点的亮度分量Y、色度分量UV,通过预设转换算法确定与所述亮度分量Y、色度分量UV对应的不透明度其中,与所述绿幕图像相对应的虚拟图像的每一像素点的不透明度为的范围为0~1;
合成模块,用于根据所述不透明度与所述不透明度的比例将所述绿幕图像和所述虚拟图像进行合成;
发送模块,发送所述绿幕图像和所述虚拟图像进行合成后的图像数据。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述提取模块,还包括:
构建模块,构建图像训练数据集,对所述图像训练数据集中的所有图像进行图像处理,得到所有图像中每一像素点的像素值和对应的不透明度α,将每一像素点的像素值和对应的不透明度α作为图像训练数据集的训练数据;
计算模块,通过预设的相关性函数对所述每一像素点的像素值和对应的不透明度α进行训练,确定加权平均后的关联参数λ1~λ9,得到所述像素值和对应的不透明度α之间的相关性函数。
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