[发明专利]一种内容相关的GPU实时粒子特效方法

权利要求书

1.一种内容相关的GPU实时粒子特效方法，其特征是，具体包括如下步骤：

(1)根据具体应用场景需要选择合适的粒子效果模板，或根据需求设置粒子系统的初始参数；

(2)采用光流算法，利用GPU并行处理能力，实时分析视频/图片画面内容，计算图像的亮度、梯度及相邻视频帧的位移变化量，利用Canny算子提取画面内容的边缘轮廓；

(3)利用显著性算法和物体分割算法，进行视频/图像的智能分析并获取视频的感兴趣区域、主要对象和遮罩信息；

(4)根据粒子效果模板及规则，选择画面区域作为粒子的发射区域，以发射区域为中心随机生成和排布粒子；

(5)编写自定义GPU计算着色器，并结合画面内容的亮度、梯度和相邻视频帧的位移变化量，实现调节和控制粒子的更新迭代过程；

(6)基于三维图形渲染及影视后处理特效技术，渲染和绘制粒子，根据场景和效果需求，应用遮罩信息以实现粒子特效效果。

2.根据权利要求1所述的一种内容相关的GPU实时粒子特效方法，其特征是，在步骤(1)中，粒子系统的初始参数包括贴图纹理、基础形状、基本尺寸、初始速度、灯光阴影、发射速度。

3.根据权利要求1所述的一种内容相关的GPU实时粒子特效方法，其特征是，在步骤(2)中，假设输入图像I的颜色空间为RGB，其他颜色空间的图像按照标准公式转换到RGB颜色空间，t时刻图像(x，y)坐标处RGB颜色值为[R_t(x，y)，G_t(x，y)，B_t(x，y)]，那么t时刻图像(x，y)坐标处的亮度计算公式为：

L_t(x，y)＝R_t(x，y)*0.2126+G_t(x，y)*0.7152++B_t(x，y)*0.0722。

4.根据权利要求3所述的一种内容相关的GPU实时粒子特效方法，其特征是，在步骤(2)中，在获得t时刻整幅图像的亮度值L_t后，利用Sobel算子在每个坐标(x，y)的3x3区域中计算图像的水平方向梯度G_ht和垂直方向的梯度G_vt，其计算公式为：

G_ht(x，y)＝L_t(x+1，y-1)+2.0*L_t(x+1，y)+L_t(x+1，y+1)-L_t(x-1，y-1)-2.0*L_t(x-1，y)+L_t(x-1，y+1)

G_vt(x，y)＝L_t(x-1，y+1)+2.0*L_t(x，y+1)+L_t(x+1，y+1)-L_t(x-1，y-1)-2.0*L_t(x，y-1)+L_t(x+1，y-1)

而图像的梯度幅值计算公式为：

利用Canny算法过滤非极值，并使用上下阈值以获得图像的边缘轮廓。

5.根据权利要求4所述的一种内容相关的GPU实时粒子特效方法，其特征是，在步骤(2)中，根据光流算法的亮度恒定和光流场平滑的两个基本假设，同一目标物体运动时，其亮度不会发生明显改变，时间的变化也不会引起目标物体位置的剧烈变化，相邻帧的目标物体位移较小；假设某一个目标物体t时刻(x，y)坐标处的亮度L_t(x，y)，经过间隔时间dt移动了(dx，dy)距离，根据亮度恒定假设，L_t(x，y)＝L_t+dt(x+dx，y+dy)，对等式右边进行泰勒级数展开，得到

δ表示二阶变化量，可忽略，对等式两边同除以dt后得到：

其中和分边表示图像水平方向和垂直方向的导数，即图像梯度G_ht和G_vt，表示图像在时间维度的变化量，而和则表示光流沿着水平方向和垂直方向的速度矢量，定义为即为相邻视频帧的位移变化量。