基于特征点提取的影视动画场景色彩搭配系统

赵 伸

(西安翻译学院 艺术与设计学院,西安 710105)

0 引 言

随着影视动画产业的发展,对影视动画场景色彩搭配提出了更高的要求,需要构建优化的影视动画场景色彩搭配模型,结合视景仿真和视觉优化成像的方法,进行影视动画场景色彩搭配的输出可靠性控制；使用图像处理和三维视景仿真技术,进行影视动画场景色彩搭配系统的优化设计。利用视觉成像和三维认知表达,建立影视动画场景色彩搭配的空间图像特征匹配模型；通过图形特征检测和特征分解的方法,进行影视动画场景色彩搭配和自适应视觉分析。研究影视动画场景色彩搭配系统的优化设计方法在优化影视动画设计方面具有重要意义[1]。

对影视动画场景色彩搭配系统的设计方法主要有基于模糊视觉分析的影视动画场景色彩搭配方法[2]、基于RGB颜色特征分解的影视动画场景色彩搭配方法[3]、基于视景仿真技术的影视动画场景色彩搭配设计方法等。通过构建优化的影视动画场景色彩搭配视觉仿真模型,使用优化的图像处理技术,进行影视动画场景色彩搭配设计。但传统方法进行影视动画场景色彩搭配系统设计的输出视觉表达能力不好,信息融合度不高。

针对上述问题,笔者提出基于特征点提取算法的影视动画场景色彩搭配系统设计方法。首先构建影视动画场景色彩搭配的视觉认知模型。然后使用特征点提取算法提取影视动画场景色彩搭配图形的三维分布特征量,建立影视动画场景色彩搭配视觉元素RGB特征分解模型,利用视觉信息参数融合和三维视觉重建的方法,进行影视动画场景色彩搭配系统的软件开发设计。最后进行仿真测试分析,展示了笔者方法在提高影视动画场景色彩搭配的视觉效果方面的优越性能。

1 色彩搭配视觉图像分析

1.1 影视动画场景色彩搭配视觉图形采样

图1 影视动画场景色彩搭配的视觉信息采样模型Fig.1 Visual information sampling model for color matching of film and television animation scenes

为实现基于特征点提取算法的影视动画场景色彩搭配系统设计,首先需要构建影视动画场景色彩搭配的视觉认知模型,通过视觉传达和图像特征分析,进行影视动画场景色彩搭配[4],影视动画场景色彩搭配的视觉信息采样模型如图1所示。

在图1所示的闭合区域中,进行影视动画场景色彩搭配的输出均衡控制,每个子区域的边缘分布参数ε,自相关统计特征量x,基于小波的特征描述,得到视觉认知下图像的关联特征分布函数φ=σ。得到的每个子区域内的影视动画视觉色彩搭配的关联方程为

(1)

其中x、y分别为影视动画视觉色彩搭配的图形特征分布序列,选择影视动画视觉色彩搭配的状态参数λ,令λ=σ/∂,通过λ的位置确定影视动画视觉色彩搭配的视觉效果,计算影视动画视觉色彩搭配的类间比特率[5]。以中心频率F为旋转不变矩,得到影视动画视觉色彩搭配融合参数,进而提取影视动画视觉色彩搭配的边缘像素点分布序列

(2)

采用像素点y的窗函数匹配的方法,得到影视动画视觉色彩搭配的动态调整公式为

(3)

其中θ为视觉参数。根据上述分析,在相邻块区域,进行影视动画视觉色彩搭配和视觉信息分析[6]。

1.2 基于特征点提取算法的辅助视觉元素特征提取

在影视动画场景区域分布的网格点中,提取影视动画场景色彩搭配图形的辅助视觉元素特征空间结构[7],结合影视动画场景色彩搭配图形的三维分布特征量,得到特征方程为

(4)

其中Wij为视觉辅助特征量,Gij(x,y)为以(xij,yij)为影视动画场景区域分布的中心矩。

通过像素标记,进行影视动画场景色彩搭配过程中的边缘轮廓标记,得到影视动画场景色彩搭配的轮廓线记为

(5)

通过邻域特征匹配方法,得到重构的影视动画场景像素点分布矩阵为

(6)

其中x轴、y轴与影视动画场景色彩分布坐标轴x′、y′平行,a为动画场景像素的参数横坐标取值,在每个子区域计算影视动画场景色彩特征分布的小波参数[8],得到小波特征分解模型为

(7)

其中

(8)

(9)

其中b为动画场景像素的参数纵坐标取值,Q0为特征值函数值,λ(w)为状态参数函数值。

依据每个区域的特征分解模型对影视动画视觉色彩元素进行提取,为色彩搭配视觉的图像分析提供数据基础与模型支持。

2 影视动画场景色彩搭配优化

2.1 基于特征点提取算法的色彩搭配图形的三维分布融合

基于特征点提取算法建立影视动画场景色彩搭配视觉元素RGB特征分解模型,通过视觉信息参数融合和三维视觉重建的方法[9],得到影视动画场景色彩搭配视觉融合RGB分解结果

(10)

其中hj(x)为影视动画视觉色彩认知的局部分解值。

f(x)=(xf1,xf2,…,xfm)

(11)

其中x=(x1,x2,…,xn)∈X⊂Rn。

通过相邻像素信息融合的方法进行影视动画场景色彩搭配视觉元素主动传达的低层视觉结构重构[10],影视动画场景色彩搭配视觉元素RGB解值为

rβ(X)=Rβ(X-X1)

(12)

其中Rβ为视觉元素初始值。

由此得出构建影视动画场景色彩搭配视觉元素的三维场特征分布集为

W(Xij)=π(xi-xj)2f(xij)

(13)

设定图像F中{(x′,y′)|x′=1,2,…,m，y′=1,2,…,n},采用Harris矩阵进行影视动画视觉色彩融合,得到影视动画视觉色彩搭配的信息融合模型

H(x,σ)=Lxy(x,σ)+Lxx(x,σ)+Lyy(x,σ)

(14)

其中Lxx(x,σ)为影视动画视觉色彩认知的边缘量,Lxy(x,σ)与Lyy(x,σ)亦然。

建立影视动画视觉色彩的辅助视觉元素提取模型,根据提取结果进行色彩搭配优化[11]。

依据每个区域的面积进行影视动画视觉色彩认知和虚拟现实重构,提高色彩搭配图形的三维分布融合能力。

2.2 色彩搭配三维视觉重建

结合色彩搭配图形的三维分布融合,得到影视动画场景色彩搭配视觉重建参量为

(15)

其中k为重建基本值,g为重建融合指标,l=1,2,…,R并且k≠l。

建立影视动画场景色彩搭配视觉元素三维重组模型,得到影视动画场景色彩视觉传达的模糊度为

(16)

图2 系统实现流程Fig.2 System implementation process

其中ycm为融合度,ydm为模糊度。

根据上述分析,建立影视动画场景色彩搭配的视觉认知模型,得到系统实现流程如图2所示。

3 系统软件开发实现及仿真

3.1 动画场景信息融合优化

采用Harris矩阵进行影视动画视觉色彩融合,结合色彩搭配图形的三维分布融合,得到影视动画场景色彩搭配信息融合重建结果,对笔者方法和传统方法进行融合度对比,对比结果如图3所示。

分析图3可知,笔者方法融合度远高于其他传统方法,有效提高了色彩搭配图形的三维分布融合能力。

3.2 动画场景色彩优化输出

在Visual C++中进行影视动画场景色彩搭配视觉重构和信息感知,进行影视动画场景色彩搭配系统图像的优化输出,对笔者方法和传统方法进行色彩搭配输出对比,对比结果如图4所示。分析图4可知,笔者方法进行影视动画场景色彩搭配视觉重构的输出率曲线波动较小,输出稳定性较好。

图3 色彩搭配信息融合度对比 图4 影视动画场景色彩搭配输出 Fig.3 Comparison of color matching information fusion Fig.4 Color matching output of film and television animation scenes

3.3 动画场景色彩搭配信噪比测试

测试色彩搭配的输出信噪比,得到对比结果如表1所示。分析表1可知,笔者方法进行影视动画场景色彩搭配的输出信噪比较高。

表1 信噪比对比测试

4 结 语

通过视觉成像和三维认知表达,建立影视动画场景色彩搭配的空间图像特征匹配模型,笔者提出基于特征点提取算法的影视动画场景色彩搭配系统设计方法,进行影视动画场景色彩搭配的输出均衡控制,在多维化的影视动画场景色彩搭配视觉中,得到影视动画场景色彩搭配图形的分布特征,通过三维融合的方法进行影视动画场景色彩搭配视觉元素主动传达的低层视觉结构重构,实现影视动画场景色彩搭配系统的优化设计。结果分析可知,笔者方法进行影视动画场景色彩搭配的视觉感知能力较好,信噪比较高。