CN105809722B - 一种确定二维矢量图形渲染开销质量比的方法 - Google Patents

Abstract

本发明通过用户自定义的最优渲染结果图形，作为参考图像，当前非最优渲染结果图形，作为待评估图像，利用参考图像和待评估图像的几何开销比，图像质量峰值信噪比，并结合神经元非线性作用函数，即sigmoid函数的形式计算量化的用于确定图形渲染开销质量性价比结果Result，因此快速得到下次渲染该图形时应增加或减少该图形的顶点数量，从而达到在图像质量和图形渲染几何开销之间的动态平衡，在保障图像质量不受视觉影响的前提下，最大程度通过减少渲染所需几何开销，从而提高渲染性能。

Description

一种确定二维矢量图形渲染开销质量比的方法

技术领域

本发明涉及二维矢量图形渲染领域，尤其涉及于一种确定二维矢量图形渲染开销质量比的方法。

背景技术

随着近年来便携式消费类电子设备的普及，高图像质量的人机交互界面越来越受到消费者的喜爱。然而，传统的位图格式图形难以满足动态的图形操作，尤其当用户对图形进行缩放时，低分辨率的位图在图像质量退化方面显得尤为明显。而二维矢量图形由于其具有无限缩放，但图形不失真的优点，逐渐在便携式消费类电子产品中得到了广泛应用，并取代传统的位图格式图形来实现各种绚丽的动态图形效果。

二维矢量图形由大量的顶点信息组成，其图形显示过程需要进行渲染处理，即对所有的顶点进行较为复杂的运算处理，然后决定需着色的各像素点位置，最终显示图形内容，从而得到渲染后的图像。

渲染过程中，所需的顶点数量，称为图形几何开销。

比如对二维矢量图形进行位移、旋转、缩放等操作，实际上就是对图形中的所有顶点进行仿射变换，在获得各顶点的新位置后，再决定图形内部需着色的像素。

在二维矢量图形的渲染过程中，图形几何开销很大程度上影响着渲染速度和图像质量：组成贝塞尔曲线或者椭圆弧的顶点数量越多，曲线则越光滑，图像质量越高；同时，由于渲染过程中需处理更多的图形顶点信息，渲染速度受到极大的影响。

在现有技术中，未对图形几何开销和图像质量进行有效的平衡处理，因此，如何在硬件资源有限的环境下快速的指导在渲染过程中生成最少的图形几何开销，同时保证合理的图像质量，成为一个急待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种确定二维矢量图形渲染开销质量比的方法。

为解决以上技术问题，本发明的技术方案是：一种确定二维矢量图形渲染开销质量比的方法，其特征在于：

步骤1，对于待渲染图形，用户自定义高图像质量渲染方式，所述用户自定义高图像质量渲染方式为用户认为采用所述渲染方式生成顶点数量最多的渲染方式，所述渲染方式渲染的结果被用户定义为质量最优图像，将所述质量最优图像定义为参考图像，将渲染所述质量最优图像所需的顶点数量记为C_ref；

步骤2，动态调节生成顶点数量C，并重复渲染所述待渲染图形得到渲染结果，将该渲染结果定义为待评估图像；相对所述参考图像，所述待评估图像的图像质量降低，其中C_ref＞C；

步骤3，利用峰值信噪比PSNR，量化衡量所述参考图像与所述待评估图像的图像质量损耗，并将量化衡量结果记为P；

步骤4，计算得到量化的图形渲染开销质量比值x，其中

步骤5，利用神经元非线性作用函数sigmoid函数得到图形渲染开销质量性价比结果Result，Result＝1/(1+e^-x)；

步骤6，定义视觉允许损耗值为α，其中α＞0，定义开销质量比动态误差值β，其中β＞0；若(30+α)≥P≥(30-α)且(0.5+β)＞Result＞(0.5-β)，则表示渲染方式的开销质量比合理，渲染结束；

根据神经元非线性作用函数sigmoid的边界效应特性，若1＞Result≥(0.5+β)，表示渲染方式的开销质量过高，应减少顶点数量和降低图像质量，再次执行步骤2；若(0.5-β)≥Result＞0，表示渲染方式的开销质量过低，应增加顶点数量，增加图像质量，再次执行步骤2。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过用户自定义的最优渲染结果图像，作为参考图像，当前非最优渲染结果图像，作为待评估图像，利用参考图像和待评估图像的几何开销比，图像质量峰值信噪比，并结合神经元非线性作用函数，即sigmoid函数的形式计算量化的用于确定图形渲染开销质量性价比结果Result，因此快速得到下次渲染该图形时应增加或减少该图形的顶点数量，从而达到在图像质量和图形渲染几何开销之间的动态平衡，在保障图像质量不受视觉影响的前提下，最大程度通过减少渲染所需几何开销，从而提高渲染性能。

具体实施方式：

下面通过具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

为在硬件资源有限的环境下快速的指导在渲染过程中生成最少的图形几何开销，同时保证合理的图像质量，本发明提出了一种确定二维矢量图形渲染开销质量比的方法，具体步骤包括：

步骤1，对于待渲染图形，用户自定义高图像质量渲染方式，即采用用户认为顶点数量生成最多的渲染方式，所述渲染方式渲染的结果被用户认定为质量最优图像，将所述质量最优图像定义为参考图像，将渲染所述质量最优图像所需的顶点数量记为C_ref；

步骤2，动态调节顶点生成数量，重复渲染步骤1的图像；步骤2所需的顶点数量记为C，步骤2的渲染结果称为待评估图像；由于二维矢量图形渲染过程中，生成顶点越多，人眼视觉效果越好，因此，相对步骤1所得的参考图像而言，步骤2所得的待评估图像的图像质量将降低，同时，步骤2渲染所需的顶点数量将小于步骤1渲染所需顶点数量，即C_ref＞C；步骤2在依据步骤6的判断结果反复执行的过程中，生成的顶点数量会根据步骤6的判断结果增加或减少，但是始终保证C_ref＞C；

步骤3，利用峰值信噪比PSNR，量化衡量所述参考图像与所述待评估图像的图像质量损耗，并将量化衡量结果记为P；

步骤4，计算得到量化的图形渲染开销质量比值x，其中

步骤5，利用神经元非线性作用函数sigmoid函数得到图形渲染开销质量性价比结果Result，Result＝1/(1+e^-x)；

步骤6，用户自定义视觉允许损耗值为α，其中α＞0；用户自定义开销质量比动态误差值β，其中β＞0；若(30+α)≥P≥(30-α)且(0.5+β)＞Result＞(0.5-β)，表示该渲染方式的开销质量比较为合理，则最近一次步骤2所采用的顶点生成渲染方式为开销质量比最优的渲染方式，渲染结束；根据神经元非线性作用函数sigmoid的边界效应特性，当当1＞Result≥(0.5+β)时，表示该渲染方式的开销质量过高，应减少顶点数量，减少图像质量，再次执行步骤2；当(0.5-β)≥Result＞0时，表示该渲染方式的开销质量过低，应增加顶点数量，增加图像质量，再次执行步骤2。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以作出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种确定二维矢量图形渲染开销质量比的方法，其特征在于：

步骤1，对于待渲染图形，用户自定义高图像质量渲染方式，所述用户自定义高图像质量渲染方式为用户认为采用所述渲染方式生成顶点数量最多的渲染方式，所述渲染方式渲染的结果被用户定义为质量最优图像，将所述质量最优图像定义为参考图像，将渲染所述质量最优图像所需的顶点数量记为C_ref；

步骤2，动态调节顶点的生成数量C，以再次渲染所述待渲染图形得到渲染结果，将该渲染结果定义为待评估图像；相对所述参考图像，所述待评估图像的图像质量降低，其中C_ref＞C；

步骤3，利用峰值信噪比PSNR，量化衡量所述参考图像与所述待评估图像的图像质量损耗，并将量化衡量结果记为P；

步骤4，计算得到量化的图形渲染开销质量比值x，其中

步骤5，利用神经元非线性作用函数sigmoid函数得到图形渲染开销质量性价比结果Result，Result＝1/(1+e^-x)；

步骤6，定义视觉允许损耗值为α，其中α＞0，定义开销质量比动态误差值β，其中β＞0；若(30+α)≥P≥(30-α)且(0.5+β)＞Result＞(0.5-β)，则表示渲染方式的开销质量比合理，渲染结束；

根据神经元非线性作用函数sigmoid的边界效应特性，若1＞Result≥(0.5+β)，表示渲染方式的开销质量过高，应减少顶点数量和降低图像质量，再次执行步骤2；若(0.5-β)≥Result＞0，表示渲染方式的开销质量过低，应增加顶点数量，增加图像质量，再次执行步骤2。