申请/专利权人：哈尔滨学院

申请日：2024-02-28

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN117812275B

主分类号：H04N19/85

分类号：H04N19/85;H04N19/167;H04N19/172;H04N19/20;G06T7/00;G06T7/13;G06V10/762;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及视频帧数据压缩技术领域，具体涉及一种用于排球辅助训练的图像优化通信方法，包括：在固定视角采集排球训练场的预设数量张视频帧灰度图像；对视频帧灰度图像进行分类获得模糊帧图像和清晰帧图像；对模糊帧图像的闭合边缘进行筛选获得模糊帧图像中的模糊边缘；根据模糊边缘上像素点的位置信息以及区域大小分布，对模糊帧图像进行聚类获得第一聚类结果；根据清晰帧图像中闭合边缘上像素点的邻域内灰度值分布情况和位置分布，对每张清晰帧图像进行聚类获得第二聚类结果；根据所述第一聚类结果和第二聚类结果，分别对每个聚类簇下的视频帧灰度图像进行压缩处理，对压缩后的图像进行传输。本发明提高了对图像进行通信传输效率。

主权项：1.一种用于排球辅助训练的图像优化通信方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在固定视角采集排球训练场的预设数量张视频帧灰度图像；根据每张视频帧灰度图像中像素点的灰度值分布信息以及灰度值波动情况，对视频帧灰度图像进行分类，获得模糊帧图像和清晰帧图像；根据每张模糊帧图像中闭合边缘上像素点的灰度值分布以及相邻两个像素点灰度值之间的差异情况，对每张模糊帧图像的闭合边缘进行筛选，获得每张模糊帧图像中的模糊边缘；根据所述模糊边缘上像素点的位置信息以及模糊边缘构成的区域大小分布，对模糊帧图像进行聚类获得第一聚类结果；根据每张清晰帧图像中闭合边缘上像素点的邻域内灰度值分布情况和闭合边缘上像素点的位置分布，对每张清晰帧图像进行聚类获得第二聚类结果；在第一聚类结果中，位于同一聚类簇内的模糊帧图像中物体的模糊程度趋于一致；在第二聚类结果中，位于同一聚类簇内的清晰帧图像中物体的轮廓特征趋于一致；根据所述第一聚类结果和第二聚类结果，分别对每个聚类簇下的视频帧灰度图像进行压缩处理，对压缩后的图像进行传输；所述根据每张模糊帧图像中闭合边缘上像素点的灰度值分布以及相邻两个像素点灰度值之间的差异情况，对每张模糊帧图像的闭合边缘进行筛选，获得每张模糊帧图像中的模糊边缘，具体包括：对于任意一张模糊帧图像，对模糊帧图像进行边缘检测获取模糊帧图像中的闭合边缘记为待分析边缘；对于任意一个待分析边缘，利用过待分析边缘所在区域的中心点在预设方向上的直线将待分析边缘划分为两条边缘，分别记为第一特征边缘和第二特征边缘；根据待分析边缘的第一特征边缘上每相邻两个像素点之间的灰度值差异、以及第二特征边缘上每相邻两个像素点之间的灰度值差异，得到待分析边缘的模糊边缘置信度；将模糊边缘置信度的归一化值小于预设的模糊阈值对应的待分析边缘记为模糊帧图像中的模糊边缘；所述根据所述模糊边缘上像素点的位置信息以及模糊边缘构成的区域大小分布，对模糊帧图像进行聚类获得第一聚类结果，具体包括：对于任意一张模糊帧图像，根据模糊帧图像中每个模糊边缘上像素点的像素坐标之间的差异分布得到模糊帧图像的位置参数；获取模糊帧图像中每个模糊边缘所在区域的最小外接圆的面积的累加和，记为模糊帧图像的大小参数；将所述位置参数和所述大小参数构成模糊帧图像的二元组，利用二元组对所有模糊帧图像进行聚类获得第一聚类结果；所述根据每张清晰帧图像中闭合边缘上像素点的邻域内灰度值分布情况和闭合边缘上像素点的位置分布，对每张清晰帧图像进行聚类获得第二聚类结果，具体包括：对于任意一张清晰帧图像，根据清晰帧图像中所有像素点的信息熵、清晰帧图像中闭合边缘上每个像素点的邻域灰度分布以及像素点的像素坐标，得到清晰帧图像的轮廓特征值；基于清晰帧图像的轮廓特征值之间的差异距离，对所有清晰帧图像进行聚类获得第二聚类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨学院 用于排球辅助训练的图像优化通信方法

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