[發明專利]基于混合導向濾波的刺繡VR圖像處理方法及系統

在審

• 申請號: 202210050540.5
• 申請日: 2022-01-17
• 公開（公告）號: CN114387263A
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 劉江輝;黃偉波;羅寧
• 申請（專利權）人: 廣東外語外貿大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 廣州幫專高智知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 44674
• 代理人: 喻振興

1.一種基于混合導向濾波的刺繡VR圖像處理方法，其特征在于，包括：

步驟1，從刺繡圖像數據集中獲取所需的二維刺繡圖像數據，并將所述二維刺繡圖像數據轉化為所對應的連續特征；

步驟2，對所述連續特征進行灰度處理，從而獲得刺繡圖像的尺度特征向量；

步驟3，將所述尺度特征向量進行混合導向濾波分解處理，得到滾動導向濾波細節層和高斯濾波細節層；

步驟4，將分解得出的所述滾動導向濾波細節層和所述高斯濾波細節層進行細節層融合處理；

步驟5，將融合后的刺繡圖像細節層特征進行累加處理，獲得圖像總體特征。

2.根據權利要求1所述的基于混合導向濾波的刺繡VR圖像處理方法，其特征在于，步驟1中，通過同距離取樣法將所述二維刺繡圖像數據轉化為所對應的連續特征g(x，y)；其中，公式為：

g(x_m，y_n)為刺繡圖像連續特征的離散型變量；x_m，y_n為刺繡圖像的整體實數幾何以及實數集合。

3.根據權利要求1所述的基于混合導向濾波的刺繡VR圖像處理方法，其特征在于，步驟2中包括以下子步驟：

步驟201，對所述二維刺繡圖像的像素窗口進行排序，并且將像素的極大值和極小值點進行對比，將兩個取值所不同的點進行灰度值處理，獲得圖像灰度值h_i(x，y)；

步驟202，將所述連續特征g(x，y)和圖像灰度值h_i(x，y)通過以下公式處理，得到刺繡圖像的尺度特征向量；

其中；G為常數閾值。

4.根據權利要求1的基于混合導向濾波的刺繡VR圖像處理方法，其特征在于，步驟3包括以下子步驟：

步驟301，對于所得的圖像尺度特征向量通過以下公式進行細節層特征提取；

Iⁿ⁺¹＝Lⁿ-Lⁿ⁺¹ (5)

步驟302，通過二維對稱函數將所得到細節層特征進行對稱處理，從而使其能夠滿足后續的細節層融合處理；

其中；Lⁿ為第n層的混合濾波圖像尺度特征向量，其中包括經滾動導向濾波以及高斯濾波處理后的細節層，即滾動導向濾波細節層和高斯濾波細節層；Iⁿ為第n層的細節層特征；N為刺繡圖像被分解的層數；σ為高斯濾波的方差參數；G(X，Y)為二維對稱函數。

5.根據權利要求4所述的基于混合導向濾波的刺繡VR圖像處理方法，其特征在于，步驟4包括以下子步驟：

步驟401，利用絕對值取大規則來計算混合濾波圖像細節層特征的權重矩陣；

步驟402，將所得到的權重矩陣用高斯濾波進行最終分解處理，得到在對稱函數下的滾動導向濾波細節層以及高斯濾波細節層；

步驟403，將不同濾波函數的細節層進行初始合并，分別得到融合后的第n層細節層特征；

其中；MIXⁿ為融合過后的第n層圖像細節層特征；為融合后圖像細節層特征向量權重；為圖像細節層特征向量的全局參數；w為融合前圖像細節層特征向量權重。

6.根據權利要求5所述的基于混合導向濾波的刺繡VR圖像處理方法，其特征在于，步驟5中，對融合過后的各層細節層特征進行累加處理，以得到圖像總體特征V；其中，公式為：

V＝∑_n＝1MIXⁿ (14)。