申请/专利权人：东南大学

申请日：2022-06-01

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN115063307B

主分类号：G06T5/94

分类号：G06T5/94

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.10.04#实质审查的生效;2022.09.16#公开

摘要：本发明提出一种基于亮度一致性条件下的虚实场景色度动态调节方法，通过学习智能群体算法中的粒子群优化算法和小生境思想，刚开始在全局散布不同的像素点，再通过设置全局最优像素点和局部最优像素点，通过每次迭代时像素点不断更新向全局最优点和局部最优点看齐，直到全局处于一定的色度收敛区间内。同时为了提高时间效率，可以预先设置一个优化率，再通过扫描原始图像的色度值差距筛选掉一些极端像素点。同现有技术相比，本发明实现了在不同条件的场景下，有效避免了显示图像的分层感，使显示效果更符合人眼的视觉习惯，实现了叠加图像的色度有效均衡。

主权项：1.一种基于亮度一致性的增强现实色度调节方法，其特征在于，该方法包括：步骤1，提取真实环境的平均亮度值：根据所得实际场景中的物体位置及其周围未被遮蔽的物体阴影区域的位置，确定场景中的光照来源；提取实际场景中像素点的亮度值，然后记录其平均值为全局平均亮度值；步骤2，预先设置亮度一致条件下的色度优化率：将全局像素点都按照相应的比例因子α调整为全局平均亮度值保证了光照一致性约束条件；记录调整后的全局像素点色度值序列作为初始化粒子参数；在初始化时用户选择是否输入期待的优化率；步骤3，根据预先设定的色度值范围将虚实场景的全局像素点置于符合人眼视觉习惯的区间；具体包括：按照预设的小生境范围将全局分为若干个种群，计算全局最优粒子色度值和种群最优粒子色度值；结合色度的调节公式更新粒子下一次循环输入的速度矢量和色度矢量；判断是否全局都处于预设的色度值范围中，若是则结束循环，否则继续更新全局粒子的最新速度矢量和色度矢量以及全局、种群最优粒子的色度值；所述的更新粒子的下一次循环输入的速度矢量公式为 其中，v代表当前粒子参加循环时的速度矢量；n代表当前的迭代次数；在一个粒子总数为N的全局中，i取值i＝1,2,…,N；在一个粒子空间维度为D的全局中，d取值d＝1,2,…,D； 代表第n次循环时当前粒子i在d维空间的个体速度矢量； 代表第n次循环时当前粒子i所计算的个体历史最优值粒子q在d维空间的速度矢量，记作个体历史最优解； 代表第n次循环时当前粒子i所在的全局中的历史最优粒子g在d维空间的速度矢量，记作全局历史最优解； 代表第n次循环时当前粒子i所在的邻域中的历史最优粒子p在d维空间的速度矢量，记作局部种群历史最优解；粒子更新色度矢量公式为 其中，x代表当前粒子参加循环时的色度矢量；n代表当前的迭代次数；在一个粒子总数为N的全局中，i取值i＝1,2,…,N；在一个粒子空间维度为D的全局中，d取值d＝1,2,…,D； 代表第n次循环时粒子i在d维空间的色度矢量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于亮度一致性的增强现实色度调节方法

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