CN102739972A - 一种实现字幕柔光特效的方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种实现字幕柔光特效的方法，通过对图像的每个像素的RGB值进行处理得到标准差异值，再对标准差异值做高斯模糊变化，在进一步对对象进行处理，使图像或字体产生柔光效果。本方法增加了图像、字幕字体艺术效果，丰富了电视艺术效果，同时节省运算和存储资源，制作效率高，节约了时间和资源。

Description

一种实现字幕柔光特效的方法

技术领域

本发明涉及字幕、图像处理等领域，特别涉及一种实现字幕柔光特效的方法。

背景技术

在现有的节目制作、播出及相关技术领域中，在节目素材制作的过程中，为了对文字进行较好的表现，需要广泛运用字幕效果艺术，特别是在大型3D影片、素材制作和播放中，为了获得更好的效果，常常需要在字幕中插入艺术效果，随着对字幕效果要求的不断提高，通常要借助图形显示卡的GPU进行大量计算，为了获得优质的画面，对图形运算处理速度，因为计算会涉及调用GPU功能因此对硬件有较高的要求，字幕的柔光特效就是其中的一种。柔光效果是使图像加上一层色调柔和的光，获得色彩较为柔和的效果。

在现有技术中，字幕机在柔光字幕特效制作、播放过程中，要提供较好的硬软件环境，并且素材处理速度受到GPU处理能力的限制，而且在播放时也存在同样的要求，在柔光字幕效果合成过程中，因为处理了大量的图像图像文件，因此文件需要较大的存储空间和缓存空间。

介于以上情况，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

在柔光字幕特效制作、合成过程中由于需要大容量的存储空间及快速的运行速度，因此对图形显示卡及GPU的要求较高，在进行简单的特效合成过程中，造成了系统的浪费，同时，对于播放设备也存在运行速度和处理能力等多方面的限制，给柔光字幕特效的制作和使用带来了限制。

发明内容

本发明提供了一种实现字幕柔光特效的方法，通过对图像的每个像素的RGB值进行处理得到标准差异值，再对标准差异值做高斯模糊变化，在进一步对对象进行处理，使图像或字体产生柔光效果。本方法增加了图像、字幕字体艺术效果，丰富了电视艺术效果，同时节省运算和存储资源，制作效率高，节约了时间和资源。

具体方法如下：

S101：建立一个二维存储区；

S102：遍历原图像每个像素，进行计算，即：获取每个像素的R、G、B三个值，取这三个值中的最大值、最小值求取平均值，再除以255，即

value＝((min(R，G，B)+max(R，G，B))/2)/255；

S103：对value进行处理，处理后的值是标准差异值，记为val2，赋给第1步建立的二维存储区；

S104：用得到的标准差异值对图像做半径为M的高斯模糊变化；

S105：遍历图像调整其亮度；

S106：把处理过后的数据块与原始图像以像素为单位相乘混合。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本发明一种实现字幕柔光特效的方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明实施例提供了一种实现字幕柔光特效的方法，如图1所示，具体实施步骤如下：

1、建立一个二维的存储区，其大小为图像数据存储区宽度*图像数据存储区高度，以像素为单位。本实施例中为大小是图像的宽*高的二维数组，每个元素是double类型的数值。

2、遍历原图像每个像素，获取每个像素的R、G、B三个值，取这三个值中的最大值、最小值求取平均值，再除以255，即

value＝((min(R，G，B)+max(R，G，B))/2)/255。

3、对value进行处理，并将处理后的值记为val2，赋给第1步建立的二维存储区，处理步骤如下：

3.1、将value值进行Sigmoid函数变化，Sigmoid函数是神经元的非线性作用函数，其作用是逐渐调整权值和阈值使得实际输出和期望输出一致，具体公式为val1＝255/(1+exp(-(2+(Shapeness*20))*(value-0.5)))，其中Shapeness是对比度参数。

3.2、再将3.1所得的val1与亮度参数相乘得到val2，计算为val2＝val1*Brightness；

3.3、修正val2的值，将其控制在0到255之间，即判断得到的val2，如果小于0就赋值为0，如果大于255，就赋值255，如果在0到255之间，就不变，其中Brightness是亮度参数。

3.4这样每个像素的R，G，B，A值经过计算和处理得到一个double类型的val2值，依次放到步骤1所建立的二维数组里。

4、用得到的标准差异值对图像做半径为M的高斯模糊变化，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数.所以高斯模糊对于图像来说就是低通滤波器的效果。高斯模糊是一种图像模糊滤波器.它用正态分布计算图像中每个像素的变换，柔光半径M是滤镜参数。

5、遍历图像调整其亮度。

亮度调整是将图像每个像素的RGBA转换为HSL颜色空间，再对L(亮度)部分进行增减调整后，再转换为RGB颜色空间。

6、把处理过后的数据块与原始图像以像素为单位相乘混合。

本发明包括但不局限于以上描述的实施例，任何本领域的技术人员不需要付出创造性劳动就能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种实现字幕柔光特效的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S101：建立一个二维存储区；

S102：遍历原图像每个像素，进行计算，即：获取每个像素的R、G、B三个值，取这三个值中的最大值、最小值求取平均值，再除以255，即

value＝((min(R，G，B)+max(R，G，B))/2)/255；

S103：对value进行处理，处理后的值是标准差异值，记为val2，赋给第1步建立的二维存储区；

S104：用得到的标准差异值对图像做半径为M的高斯模糊变化；

S105：遍历图像，调整亮度；

S106：把处理过后的数据块与原始图像以像素为单位相乘混合。

2.如权利要求1所述的实现字幕柔光特效的方法，其特征在于，所述步骤S101中所述二维存储区的大小为图像数据存储区宽度*图像数据存储区高度，以像素为单位。

3.如权利要求1所述的实现字幕柔光特效的方法，其特征在于，所述步骤S103还包括以下具体步骤：

S301：将value值进行Sigmoid函数变化，Sigmoid函数是神经元的非线性作用函数，具体公式为val1＝255/(1+exp(-(2+(Shapeness*20))*(value-0.5)))，其中Shapeness是对比度参数；

S302：将所述步骤S302所得的所述val1与亮度参数相乘得到val2，计算为val2＝val1*Brightness；

S303：修正val2的值，将其控制在0到255之间，即判断得到的val2，如果小于0就赋值为0，如果大于255，就赋值255，如果在0到255之间，就不变，其中Brightness是亮度参数；

S304：将所述步骤S303中所述修正后的val2值，依次放到步骤S101所建立的的二维数组里。

4.如权利要求1所述的实现字幕柔光特效的方法，其特征在于，所述步骤S104中所述高斯模糊是一种图像模糊滤波器.图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积，是用正态分布计算图像中每个像素的变换，柔光半径M是滤镜参数。

5.如权利要求1所述的实现字幕柔光特效的方法，其特征在于，所述步骤S105中所述调整亮度是指将图像每个像素的RGBA转换为HSL颜色空间，再对L(亮度)部分进行增减调整后，再转换为RGB颜色空间。

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