[发明专利]一种基于即时计算与动态追踪的视觉体验增强方法

摘要

本发明公开了一种基于即时计算与动态追踪的视觉体验增强方法，根据图像边缘提取、轮廓匹配、模式匹配、SIFI特征检测与比较来进行图像的多场景适应性匹配，识别图像，反馈图片对应的动态信息，在移动端播放，同时根据图像主体判断与识别来锁定图像，跟踪主体的位置，通过动态信息播放，动态信息元件移动修正，使动态信息正确的覆盖图像，达到动态信息替换静态信息的目的，实现动态的视觉体验。该方法以动态信息“替换”静态信息，使动态信息“融入现实”从而实现视觉体验增强的效果，搭配各种移动终端载体，可广泛应用于平面媒体，博物馆，教育，旨在大幅度提升静态图片所携带的信息量，丰富图像表现形式，增强动态的视觉体验。

主权项

一种基于即时计算与动态追踪的视觉体验增强方法，其特征在于：使用多场景适应性匹配方法，和普适性图像主体的跟踪方法，通过在移动设备摄像头视野内将静态信息替换为动态信息，实现动态信息融入现实的目的，从而达到视觉体验增强的效果；所述多场景适应性匹配方法包括如下步骤：步骤2.1)使用Canny算子，通过对图像去噪声，亮度梯度检测，边缘跟踪，来实现边缘的提取；步骤2.2)计算每个图像的HU不变矩，然后检查不同轮廓的HU不变矩的差异来比较相似性，实现轮廓匹配，比较公式是：I(A,B)=Σi=17|1miA-1miB|,]]>其中，A，B分别指代两个待比较图像，其中，是A和B的HU矩，sign是求符号函数；步骤2.3)使用离散傅里叶变换，傅里叶乘法，利用卷积和乘法之间的对偶性，借助傅里叶变换来实现模式匹配，公式是：R(x，y)＝∑x′，y′[(x′，y′)‑(x+x′，y+y′)]2，其中，R(x，y)是像素点(x，y)的匹配度，(x'，y')是待匹配图像的像素坐标，(x，y)是搜索图像的像素坐标；步骤2.4)对图像的SIFT特征进行检测并存储，需要的时候取SIFT特征进行比较，对匹配结果做最后的确定，或根据之前的搜索结果匹配度情况和服务器端效率动态确定是否进行SIFT特征检测和比较；所述的普适性的图像主体跟踪方法包括如下步骤：步骤3.1)获取摄像头每一帧的数据，对帧数据进行边缘提取，再对提取结果做Laplace变换过滤掉杂碎的轮廓，之后计算每个轮廓围成的面积，面积最大部分的即为所要找的主体；之后利用得到的过滤结果，对边缘进行分析链接得到完整的轮廓，再分别计算轮廓面积，对面积最大的轮廓求外接矩形，这个矩形就是主体位置和大小的描述；步骤3.2)利用步骤3.1)中获取的每一帧的主体位置和大小，实时更新动态信息播放的位置，以及动态信息的覆盖面积，让动态信息完全的替代原本的静态信息，让动态信息融入现实，达到动态播放的效果；步骤3.3)检测主体识别结果的变化幅度，进行动态信息元件移动修正，避免手持移动设备小幅抖动所造成的动态信息的不必要移动和识别主体算法产生的异常结果所造成的大幅度偏差。