三维动画视频关键帧图像信息提取方法研究.pdf
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1、第18 卷第2 期2023年6 月贵阳学院学报(自然科学版)(季刊)JOURNAL OF GUIYANG UNIVERSITY Natural Sciences(Quarterly)Vol.18No.2Jun.2023三维动画视频关键顿图像信息提取方法研究周泓智(四川商务职业学院设计艺术系,四川成都6 10 0 0 0)摘要:在提取关键帧图像信息中,由于对特征的分析结果精度较低,导致信息提取结果与实际情况存在较大偏差,针对此,提出三维动画视频关键帧图像信息提取方法研究。首先分析了关键图像所在尺度空间的极值,利用三维动画视频关键帧图像的尺度空间函数和高斯函数之间的关系,计算相邻尺度上任意两个连续
2、高斯图像的差值,计算得到差分高斯图像,根据采样点与图像区域相邻点关系,确定极值点;结合不同类型不稳定点的属性去除不稳定点后,根据特征点方向信息提取三维动画视频关键帧图像特征点描述符;最后在随机抽样一致性算法的辅助下,通过对图像平移、旋转和尺度变换矩阵求解,得到对应的图像信息。在测试结果中,设计方法对图像颜色信息中亮度信息的提取结果与实际数据拟合值始终在0.99以上,色度和饱和度的拟合值也始终稳定在0.8 9 以上。关键词:三维动画视频;关键顿图像;信息提取;尺度空间;高斯图像;极值点;图像特征点描述符中图分类号:TP309Study on image information extractio
3、n method of 3D animated video(Department of Design and art Sichuan,Sichuan Business Vocational College,Chengdu 610000,Sichuan,China)Abstract:In the extraction of key frame image information,due to the low accuracy of the feature analysis results,there isa large deviation between the information extr
4、action results and the actual situation.For this purpose,the study of the im-age information extraction method of key frames of 3 d animated video is proposed.First,the extreme values of the scalespace of the keyframe images are analyzed,Using the relationship between scale spatial functions and Gau
5、ssian functionsof 3 D animated video keyframes,Calculate the difference between any two consecutive Gaussian images on adjacentscales,Calculated to obtain the differential Gaussian images,According to the relationship between the sampling pointsand the adjacent points of the image area,Determine the
6、 extreme value point;After removing unstable points by combi-ning the properties of different types of unstable points,Extracting the feature point descriptors of the 3 D animated videokeyframe image according to the feature point direction information;Finally,with the assistance of the random sampl
7、ingconsistency algorithm,By solving the image translation,rotation,and scale transformation matrices,Get the correspondingimage information.In the test results,the fitting results of extracting the brightness information in the image color informa-tion by the design method and the actual data are al
8、ways above 0.99,and the fitting value of the color degree and satura-tion is always stable above 0.89.Key words:3D animated video;Keyframe image;Information extraction;Scale space;Gaussian image;Extreme point;Image feature point descriptor视觉信息作为构成人类赖以生存的客观世界的必要因素之一,是人类感知外界事物的重要途径,也是了解外界事物,获取其对应的运行状态
9、和规律信息的主要方式。对视觉信息进行进一步文献标识码:A文章编号:16 7 3-6 12 5(2 0 2 3)0 2-0 10 1-0 5ZHOU Hong-zhi细化分析可以发现,图像是最重要承载形式之一。其不仅可以形象直观地传递信息,同时借助不同的技术手段加持,也可以实现满足丰富信息多元化属性特征的要求2。在互联网以及移动终端飞速发收稿日期:2 0 2 3-0 4-0 5作者简介:周泓智,男,四川自贡人,讲师。主要研究方向:美术教育、动漫设计、三维动画、游戏设计制作。一 10 1 一贵阳学院学报(自然科学版)(季刊)展的时代背景下,三维视频影像信息开始逐渐步人文将三维动画视频关键顿图像自身
10、的金字塔结构大众视野,与原始的二维视频影像相比,其最大的与尺度空间进行有机结合9,使得原始的图像转特点就是能够更加立体地展示对应的信息3。这化为具有差分高斯属性的图像。针对此,首先需要种多维的动画视频形式提高了人们的观看体验,但将原始的三维动画视频关键图像输人到高斯核是也带来了相应的问题,其中,对于关键帧图像信函数中,通过调节尺度参数入的取值,实现对图像息的提取最受关注。针对此,邓源等将Mobile-的平滑处理。利用相邻尺度上任意两个连续高斯NetV2与LBP特征进行融合后,设计了一种以婴幼图像的差值,计算得到差分高斯图像。具体的实现儿表情为目标的图像信息识别算法,识别结果具有方式如图1所示。
11、较高的可靠性,但是对于动态属性较强的图像而言,其识别效果存在较为明显的波动4;张迎等借助CMOS线阵相机的优势,设计了一种以弹丸为研究目标的图像信息提取方法,在测试结果中实现了对图像高速运行状态的良好适应,但是对于信息的提取结果在精度方面存在进一步提升的空间。5在此基础上,本文提出一种三维动画视频关键顿图像信息提取方法,并采用对比测试的方式分析验证了设计方法的信息提取效果。借助本文的研究,希望能够为实际的三维动画视频设计与发展提供有价值的帮助。1三维动画视频关键顿图像信息提取方法设计1.1尺度空间极值计算要想实现对三维动画视频关键顿图像信息的完整提取,首先需要计算出关键顿图像所在尺度空间的极值
12、6。针对该问题,本文主要是利用了高斯卷积核的优势,对初始图像进行尺度变换处理,通过这样的方式获取图像多尺度下的尺度空间表示序列信息,并利用序列中隐含的信息7,实现对关键帧图像尺度空间特征的有效提取和计算。在具体的计算过程中,假设三维动画视频关键帧图像的尺度空间函数为L(x,y,入),唯一的尺度空间内核函数为G(x,y,入),也就是三维动画视频关键帧图像对应的高斯函数8,并且有L(x,y,入)=G(x,y,)I(x,y)以此为基础,构建的 DoG(Difference of Gaussi-an,高斯差分函数)可以表示为D(x,y,A)=(G(x,y,ka)-G(x,y,A)I(x,y)=L(x,
13、y,k入)-L(x,y,入)(2)其中,k表示常数。利用这样的关系,借助高斯核函数的线性、对称性和可分离性,实现对尺度空间函数极值点的计算。在具体的计算过程中,本一 10 2 一18卷图1尺度空间极值计算方式示意图按照图1所示的方式,在计算极值点的过程中,设置每一个采样点与图像区域内的6 个相邻点进行比较,与尺度区域内12 个相邻点进行比较。这样做的目的是确保不仅在尺度空间能够检测到极值点的具体位置,在三维图像空间也能够实现对极值点的形式检测。1.2特征点提取在对三维动画视频关键帧图像中特征点的位置进行定位的过程中,本文采用了反向定位方法,通过去除极值点中的不稳定点实现对特征点位置的确定10。
14、一般情况下,结合不稳定点的特征对其进行分类时,主要可以分为两类,本文结合不同(1)类型不稳定点的属性,设计了不同的去除方法,具体如表1所示。表1不稳定点去除方式不稳定点类特点低对比对图像噪利用Taylor二次级数在采样度值点声敏感点处的尺度空间函数约束条件候选特位于图像征点边缘处去除方法利用Hessian矩阵确定主曲率间对的比值2期通过表1中的信息可以看出,本文在去除三维动画视频关键帧图像中不稳定点时,主要结合了其自身的特征。由于Taylor二次级数在采样点处是根据原始图像的线性发展关系执行的,因此,其在尺度空间函数的约束条件也决定了图像噪声敏感的像素点会对该参数作出更加明显的反应,以此实现对
15、低对比度值点的去除。Hessian矩阵是判断连续图像像素之间关系的重要依据,当主曲率比值发生明显变化时,表明此时图像中的像素信息也出现了对应的改变,以此实现对图像边缘位置候选特征点的有效去除。在上述基础上,进一步确定三维动画视频关键图像的特征点方向信息也是极为重要的步骤之一。假设在固定尺度空间下,三维动画视频关键帧图像对应的高斯平滑图像为L(x,y),那么此时的像素是按照一定的梯度值在某一方向上规律性发展的。就需要借助特征点所在的梯度方向信息,构建角度直方图即可直观地得到像素的变化情况,图中的峰值像素就是局部梯度发展的主方向。但是需要注意的是,由于像素梯度值的本身具有不唯一性,且在发展的过程中
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