CN109714629A - 一种定格动画的生成方法和生成系统 - Google Patents
一种定格动画的生成方法和生成系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109714629A CN109714629A CN201910088710.7A CN201910088710A CN109714629A CN 109714629 A CN109714629 A CN 109714629A CN 201910088710 A CN201910088710 A CN 201910088710A CN 109714629 A CN109714629 A CN 109714629A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- stop
- motion animation
- picture
- frame
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种定格动画的生成方法和生成系统；打开初始化帧缓存器，映射帧缓存器设备地址到储存器映射地址；打开视频设备文件；获得设备信息；根据需要更改设备的相关设置；获得采集到的图像数据；抽取视频数据帧；将抽取的多个视频数据帧按时序连接生成定格动画。本发明处理动画效率高、冗余度低、采用流式处理实时响应快。本发明中储存器存储一帧一帧的图片并建立图片与地址的映射关系的过程中，采用一种改进的图像压缩算法对每一帧的图片进行压缩，在能获得较高的压缩比，压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同的基础上，进一步提高了图像的峰值信噪比和主观视觉质量。
Description
技术领域
本发明属于动画处理技术领域，尤其涉及一种定格动画的生成方法和生成系统。
背景技术
定格动画(stop-motion Animation)是通过逐格地拍摄对象然后使之连续放映，从而产生仿佛活了一般的人物或你能想象到的任何奇异角色。通常所指的定格动画一般都是由黏土偶，木偶或混合材料的角色来演出的。这种动画形式的历史和传统意义上的手绘动画(Cel Animation)历史一样长，甚至可能更古老。
综上所述，现有技术存在的问题是：
(1)现有技术中，往往采用电脑集中制作，操作者手工截取视频信息的方法。这种方法形成的定格动画冗余度高，重复度高，效率低，效果差。
(2)现有技术中帧缓存器将视频图片的缓存的过程中，采用传统的算法对图片进行缓存，不能有效的提高搜索应用的缓存性能，降低了图片命中率和降低平均延时时间。
(3)现有技术中图像读取设备对帧缓存器中连续帧图篇周期性抽样的过程中，采用现有的识别算法对图像进行识别，提高了识别速度的同时不能保证识别精度和算法的鲁棒性，对遮挡与干扰图像不具有较好的适应性。
(4)现有技术中储存器存储一帧一帧的图片并建立图片与地址的映射关系的过程中，采用传统的算法对每一帧的图片进行压缩，在能获得较高的压缩比，压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同的基础上，不能有效的提高图像的峰值信噪比和主观视觉质量。
发明内容
本发明的目的在于提供一种定格动画的生成方法和生成系统。
本发明是这样实现的，一种定格动画的生成方法，所述定格动画的生成方法包括：
第一步，打开初始化帧缓存器，映射帧缓存器设备地址到储存器映射地址；
第二步，打开视频设备文件；
第三步，获得设备信息；
第四步，根据需要更改设备的相关设置；
第五步，获得采集到的图像数据；
第六步，抽取视频数据帧；
第七步，将抽取的多个视频数据帧按时序连接生成定格动画。
进一步，所述第一步中在获取的至少一部分视频数据帧中，抽取相互间隔的多个视频数据帧，将每一个缓存需要发送至其他缓存的视频数据排列为一个发送队列，该队列的出队速度为缓存的上行链路带宽，该队列的入队速度为转发至该缓存的其他缓存用户视频请求；当队列满足强稳定条件时，队列长度的平均值有界。
进一步，帧缓存器将视频图片的缓存的过程中，采用LCV算法，具体包括以下步骤：
步骤一，若o查询缓存命中，结束本次替换；
步骤二，若剩余可用缓存可容纳o，将o调入B，更新可用缓存空间；
步骤三，若剩余可用缓存不足容纳o，通过search(B，sleft，so)函数查找并清除Re，将o置入B；更新剩余可用缓存大小。
进一步，储存器存储一帧一帧的图片并建立图片与地址的映射关系，对每一帧的图片进行压缩，压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同的基础上，采用一致改进的图像压缩算法，具体包括以下步骤：
步骤一，首先将测试图像分成8×8像素块，对每块进行二维正向离散余弦变换，即用变换矩阵乘以像素块；
步骤二，在进行DCT变换的过程中，通过设置量化系数来控制图像压缩大小，一般DCT系数中，只有10％的数据非零，采用的数据为8以下的数据进行量化；
步骤三，在基本DCT变换中，为了提高速度，不再使用量化表对全部DC和AC系数进行量化，而是只取前面几个非零系数进行量化，其他的AC系数直接作为0处理；
步骤四，对量化后的非零区域的数据进行编码，在此采用基于FFT的快速算法。
进一步，图像读取设备对帧缓存器中连续帧图篇周期性抽样对图像进行识别，采用基于类别相关近邻子空间的快速鲁棒稀疏表示识别算法，包括以下步骤：
步骤一，合理选择原样本空间的近邻样本子空间，构成新的稀疏表示的字典；
选择类别相关近邻子空间的过程如下：
设类别数目为k，则分别对每个类别自适应的选择近邻,如某类别i，共有ni个训练样本；
首先求得测试样本与该类训练样本的平均距离 表示距离度量；采用欧氏距离作为度量mean(·)表示求平均值，然后在该类别中选择小于或等于平均距离的训练样本；对每类都进行同样的样本选择操作，得到新的样本子空间，构成新的字典，即：
A＝{Aj|j＝p1，…，pN}；
步骤二，基于最大似然稀疏表示模型,实现对测试图像的分类；
步骤三，将测试的图像进行判别输出。
本发明的另一目的在于提供一种执行所述定格动画的生成方法的定格动画的生成系统，所述定格动画的生成系统包括：视频读取设备、帧缓存器、储存器、图像读取设备、图像处理与编辑器、周期脉冲发生器；
视频读取设备，用于读取视频文件；
帧缓存器，用于将视频缓存为一帧一帧的图片；
储存器，用于存储一帧一帧的图片并建立图片与地址的映射关系；
图像读取设备，用于对帧缓存器中连续帧图篇周期性抽样；
周期脉冲发生器，用于产生周期性脉冲。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述定格动画的生成方法的动画处理平台。
本发明的优点及积极效果为：
本发明处理动画效率高：冗余度低；采用流式处理实时响应快。
本发明中帧缓存器将视频图片的缓存的过程中，采用LCV算法对图片进行缓存，能提高搜索应用的缓存性能，提高图片命中率和降低平均延时时间。
本发明中图像读取设备对帧缓存器中连续帧图篇周期性抽样的过程中，采用采用基于类别相关近邻子空间的快速鲁棒稀疏表示识别算法对图像进行识别，提高了识别速度的同时保证了识别精度和算法的鲁棒性，对遮挡与干扰图像具有较好的适应性。
本发明中储存器存储一帧一帧的图片并建立图片与地址的映射关系的过程中，采用一种改进的图像压缩算法对每一帧的图片进行压缩，在能获得较高的压缩比，压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同的基础上，进一步提高了图像的峰值信噪比和主观视觉质量。
附图说明
图1是本发明实施例提供的定格动画的生成方法流程图。
图2是本发明实施例提供的定格动画的生成方法和生成系统示意图；
图中：1、视频读取设备；2、帧缓存器；3、储存器；4、图像读取设备；5、图像处理与编辑器；6、周期脉冲发生器。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的定格动画的生成方法包括以下步骤：
S101：打开初始化帧缓存器，映射帧缓存器设备地址到储存器映射地址；
S102：打开视频设备文件；
S103：获得设备信息；
S104：根据需要更改设备的相关设置；
S105：获得采集到的图像数据；
S106：抽取视频数据帧；
S107：将抽取的多个视频数据帧按时序连接生成定格动画。
所述S101中，在获取的至少一部分视频数据帧中，抽取相互间隔的多个视频数据帧，将每一个缓存需要发送至其他缓存的视频数据排列为一个发送队列，该队列的出队速度为缓存的上行链路带宽，该队列的入队速度为转发至该缓存的其他缓存用户视频请求；当队列满足强稳定条件时，队列长度的平均值有界，以保证队列没有发生网络拥塞。
所述S102中，通过计算并最小化队列的李雅普诺夫漂移，达到负载均衡，使同时打开大量视频文件时不产生拥塞。
所述S105中，通过直接打开设备来读取图像数据或通过建立储存器映射，将采集到的图像地址映射到储存器映射地址的方式获取图像数据。
所述S106中，抽取的不同视频数据帧在所述目标视频中的时间值之差大于预设的最小时间间隔。
所述S107中，格动画中相邻的视频数据帧的时间值之差大于预设的最小时长。
如图2所示，本发明实施例提供的定格动画的生成系统包括：视频读取设备1、帧缓存器2、储存器3、图像读取设备4、图像处理与编辑器5、周期脉冲发生器6。
视频读取设备1用于读取视频文件。
帧缓存器2用于将视频缓存为一帧一帧的图片。
储存器3用于存储一帧一帧的图片并建立图片与地址的映射关系。
图像读取设备4用于对帧缓存器中连续帧图篇周期性抽样。
周期脉冲发生器6用于产生周期性脉冲。
所述帧缓存器2将视频图片的缓存的过程中，为了提高搜索应用的缓存性能，提高图片命中率(BHR)和降低平均延时时间，采用LCV算法，具体包括以下步骤：
步骤一，若o查询缓存命中，结束本次替换；
步骤二，若剩余可用缓存可容纳o，将o调入B，更新可用缓存空间；
步骤三，若剩余可用缓存不足容纳o，通过search(B，sleft，so)函数查找并清除Re，将o置入B；更新剩余可用缓存大小。
所述储存器3存储一帧一帧的图片并建立图片与地址的映射关系的过程中，需要对每一帧的图片进行压缩，为在能获得较高的压缩比，压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同的基础上，进一步提高了图像的峰值信噪比和主观视觉质量，采用一致改进的图像压缩算法，具体包括以下步骤：
步骤一，首先将测试图像分成8×8像素块，对每块进行二维正向离散余弦变换，即用变换矩阵乘以像素块；
步骤二，在进行DCT变换的过程中，通过设置量化系数来控制图像压缩大小，一般DCT系数中，只有约10％的数据非零，采用的数据为8以下的数据进行量化；
步骤三，在基本DCT变换中，为了提高速度，不再使用量化表对全部DC和AC系数进行量化，而是只取前面几个非零系数进行量化，其他的AC系数直接作为0处理，这样可减少计算量；
步骤四，对量化后的非零区域的数据进行编码，在此采用基于FFT的快速算法。
所述图像读取设备4对帧缓存器中连续帧图篇周期性抽样的过程中，需要对图像进行识别，为了提高识别速度的同时保证了识别精度和算法的鲁棒性，对遮挡与干扰图像具有较好的适应性，采用基于类别相关近邻子空间的快速鲁棒稀疏表示识别算法，包括以下步骤：
步骤一，合理选择原样本空间的近邻样本子空间，构成新的稀疏表示的字典；
选择类别相关近邻子空间的过程如下：
设类别数目为k，则分别对每个类别自适应的选择近邻,如某类别i，共有ni个训练样本；
首先求得测试样本与该类训练样本的平均距离 表示距离度量；采用欧氏距离作为度量mean(·)表示求平均值，然后在该类别中选择小于或等于平均距离的训练样本。对每类都进行同样的样本选择操作，得到新的样本子空间，构成新的字典，即：
A＝{Aj|j＝p1，…，pN}；
步骤二，基于最大似然稀疏表示模型,实现对测试图像的分类；
步骤三，将测试的图像进行判别输出。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种定格动画的生成方法，其特征在于，所述定格动画的生成方法包括：
第一步，打开初始化帧缓存器，映射帧缓存器设备地址到储存器映射地址；
第二步，打开视频设备文件；
第三步，获得设备信息；
第四步，根据需要更改设备的相关设置；
第五步，获得采集到的图像数据；
第六步，抽取视频数据帧；
第七步，将抽取的多个视频数据帧按时序连接生成定格动画。
2.如权利要求1所述的定格动画的生成方法，其特征在于，所述第一步中在获取的至少一部分视频数据帧中，抽取相互间隔的多个视频数据帧，将每一个缓存需要发送至其他缓存的视频数据排列为一个发送队列，该队列的出队速度为缓存的上行链路带宽，该队列的入队速度为转发至该缓存的其他缓存用户视频请求；当队列满足强稳定条件时，队列长度的平均值有界。
3.如权利要求1所述的定格动画的生成方法，其特征在于，帧缓存器将视频图片的缓存的过程中，采用LCV算法，具体包括以下步骤：
步骤一，若o查询缓存命中，结束本次替换；
步骤二，若剩余可用缓存可容纳o，将o调入B，更新可用缓存空间；
步骤三，若剩余可用缓存不足容纳o，通过search(B，sleft，so)函数查找并清除Re，将o置入B；更新剩余可用缓存大小。
4.如权利要求1所述的定格动画的生成方法，其特征在于，储存器存储一帧一帧的图片并建立图片与地址的映射关系，对每一帧的图片进行压缩，压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同的基础上，采用一致改进的图像压缩算法，具体包括以下步骤：
步骤一，首先将测试图像分成8×8像素块，对每块进行二维正向离散余弦变换，即用变换矩阵乘以像素块；
步骤二，在进行DCT变换的过程中，通过设置量化系数来控制图像压缩大小，一般DCT系数中，只有10％的数据非零，采用的数据为8以下的数据进行量化；
步骤三，在基本DCT变换中，为了提高速度，不再使用量化表对全部DC和AC系数进行量化，而是只取前面几个非零系数进行量化，其他的AC系数直接作为0处理；
步骤四，对量化后的非零区域的数据进行编码，在此采用基于FFT的快速算法。
5.如权利要求1所述的定格动画的生成方法，其特征在于，图像读取设备对帧缓存器中连续帧图篇周期性抽样对图像进行识别，采用基于类别相关近邻子空间的快速鲁棒稀疏表示识别算法，包括以下步骤：
步骤一，合理选择原样本空间的近邻样本子空间，构成新的稀疏表示的字典；
选择类别相关近邻子空间的过程如下：
设类别数目为k，则分别对每个类别自适应的选择近邻,如某类别i，共有ni个训练样本；
首先求得测试样本与该类训练样本的平均距离 表示距离度量；采用欧氏距离作为度量mean(·)表示求平均值，然后在该类别中选择小于或等于平均距离的训练样本；对每类都进行同样的样本选择操作，得到新的样本子空间，构成新的字典，即：
A＝{Aj|j＝p1，…，pN}；
步骤二，基于最大似然稀疏表示模型,实现对测试图像的分类；
步骤三，将测试的图像进行判别输出。
6.一种执行权利要求1所述定格动画的生成方法的定格动画的生成系统，其特征在于，所述定格动画的生成系统包括：视频读取设备、帧缓存器、储存器、图像读取设备、图像处理与编辑器、周期脉冲发生器；
视频读取设备，用于读取视频文件；
帧缓存器，用于将视频缓存为一帧一帧的图片；
储存器，用于存储一帧一帧的图片并建立图片与地址的映射关系；
图像读取设备，用于对帧缓存器中连续帧图篇周期性抽样；
周期脉冲发生器，用于产生周期性脉冲。
7.一种应用权利要求1～5任意一项所述定格动画的生成方法的动画处理平台。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910088710.7A CN109714629A (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种定格动画的生成方法和生成系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910088710.7A CN109714629A (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种定格动画的生成方法和生成系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109714629A true CN109714629A (zh) | 2019-05-03 |
Family
ID=66263370
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910088710.7A Pending CN109714629A (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种定格动画的生成方法和生成系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109714629A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110708574A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-17 | 上海连尚网络科技有限公司 | 用于发布信息的方法和设备 |
| CN112465937A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-03-09 | 影石创新科技股份有限公司 | 定格动画的生成方法、计算机可读存储介质及计算机设备 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5056044A (en) * | 1989-12-21 | 1991-10-08 | Hewlett-Packard Company | Graphics frame buffer with programmable tile size |
| US5546518A (en) * | 1995-01-06 | 1996-08-13 | Microsoft Corporation | System and method for composing a display frame of multiple layered graphic sprites |
| CN1964495A (zh) * | 2006-12-08 | 2007-05-16 | 北京中星微电子有限公司 | 对实时数码视频影流进行缓存控制的方法和装置 |
| CN101163244A (zh) * | 2007-11-22 | 2008-04-16 | 上海交通大学 | 视频解码器运动补偿过程中的像素缓存方法及系统 |
| CN101169790A (zh) * | 2007-11-30 | 2008-04-30 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种基于web应用的矩阵式数据缓存方法及装置 |
| CN104036536A (zh) * | 2013-03-07 | 2014-09-10 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种定格动画的生成方法和装置 |
| CN105897870A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 西安电子科技大学 | 一种面向网络视频缓存系统的拥塞控制与负载均衡的方法 |
-
2019
- 2019-01-30 CN CN201910088710.7A patent/CN109714629A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5056044A (en) * | 1989-12-21 | 1991-10-08 | Hewlett-Packard Company | Graphics frame buffer with programmable tile size |
| US5546518A (en) * | 1995-01-06 | 1996-08-13 | Microsoft Corporation | System and method for composing a display frame of multiple layered graphic sprites |
| CN1964495A (zh) * | 2006-12-08 | 2007-05-16 | 北京中星微电子有限公司 | 对实时数码视频影流进行缓存控制的方法和装置 |
| CN101163244A (zh) * | 2007-11-22 | 2008-04-16 | 上海交通大学 | 视频解码器运动补偿过程中的像素缓存方法及系统 |
| CN101169790A (zh) * | 2007-11-30 | 2008-04-30 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种基于web应用的矩阵式数据缓存方法及装置 |
| CN104036536A (zh) * | 2013-03-07 | 2014-09-10 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种定格动画的生成方法和装置 |
| CN105897870A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 西安电子科技大学 | 一种面向网络视频缓存系统的拥塞控制与负载均衡的方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 刘磊，熊小鹏: "最小驻留价值缓存替换算法", 《计算机应用》 * |
| 张爱华，常康康: "基于DCT快速变换的图像压缩编码算法", 《计算机技术与发展》 * |
| 胡正平，宋淑芬: "基于类别相关近邻子空间的最大似然稀疏表示鲁棒图像识别算法", 《自动化学报》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110708574A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-17 | 上海连尚网络科技有限公司 | 用于发布信息的方法和设备 |
| CN110708574B (zh) * | 2019-10-23 | 2022-01-21 | 上海连尚网络科技有限公司 | 用于发布信息的方法和设备 |
| CN112465937A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-03-09 | 影石创新科技股份有限公司 | 定格动画的生成方法、计算机可读存储介质及计算机设备 |
| WO2022095859A1 (zh) * | 2020-11-03 | 2022-05-12 | 影石创新科技股份有限公司 | 定格动画的生成方法、计算机可读存储介质及计算机设备 |
| CN112465937B (zh) * | 2020-11-03 | 2024-03-15 | 影石创新科技股份有限公司 | 定格动画的生成方法、计算机可读存储介质及计算机设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2018223822A1 (zh) | 基于剪枝和蒸馏的卷积神经网络压缩方法 | |
| CN107180443B (zh) | 一种手绘动画生成方法及其装置 | |
| Friedland et al. | SIOX: Simple interactive object extraction in still images | |
| CN108632625A (zh) | 一种视频编码方法、视频解码方法和相关设备 | |
| CN110852964A (zh) | 一种基于深度学习的图像比特增强方法 | |
| CN111432207A (zh) | 基于显著目标检测和显著性指导的感知高清视频编码方法 | |
| CN104346630B (zh) | 一种异构特征融合的云花卉识别方法 | |
| JP7145204B2 (ja) | 誘導式エンコーダの適応品質レンダリングのためのシステムおよび方法 | |
| CN105574896B (zh) | 一种面向高分辨率视频的高效背景建模方法 | |
| CN105744357B (zh) | 一种基于在线分辨率提升的降低网络视频带宽占用方法 | |
| WO2021098831A1 (zh) | 一种适用于嵌入式设备的目标检测系统 | |
| CN109714629A (zh) | 一种定格动画的生成方法和生成系统 | |
| CN102957906A (zh) | 图像分类压缩方法和系统 | |
| WO2020042269A1 (zh) | 一种编码过程中的码率调整方法及装置 | |
| CN106993190B (zh) | 软硬件协同编码方法及系统 | |
| Duan et al. | Optimizing JPEG quantization table for low bit rate mobile visual search | |
| CN111901678B (zh) | 一种面向tcp实时视频流的抗抖动平滑方法及其系统 | |
| WO2021098030A1 (zh) | 一种视频编码的方法和装置 | |
| CN109255752A (zh) | 图像自适应压缩方法、装置、终端及存储介质 | |
| US9245354B2 (en) | System and method having transparent composite model for transform coefficients | |
| CN111382751A (zh) | 一种基于颜色特征的目标再识别方法 | |
| TWI513291B (zh) | 影像處理的方法、裝置及電腦可讀取媒體 | |
| CN103561259A (zh) | 面向应用共享服务的网络会议视觉质量自动化评估方法 | |
| CN1971615A (zh) | 一种基于人脸照片的卡通肖像生成方法 | |
| Tej et al. | Enhancing perceptual loss with adversarial feature matching for super-resolution |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190503 |