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申请/专利权人：深圳市瑞云科技股份有限公司
摘要：本发明公开一种用于实时串流的图像锯齿严重程度的测算方法。本发明通过将原图和截图分别进行降噪、梯度幅值和方向、非极大值抑制处理，去除噪声点，然后通过双阀值来确定确定截图的边界和原图的边界，接着利用滞后技术来跟踪边界，确定截图和原图的边界，继而针对确定好边界的截图和原图分别计算图像每行像素点的平均值，计算方差，获得结果，对方差的结果进行对比，获得锯齿的严重程度，从而判断锯齿严重程度；从而实现准确客观的对串流的图像锯齿严重程度。
主权项：1.一种用于实时串流的图像锯齿严重程度的测算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：准备一张包含图形的原图；S2：将原图上传至串流服务端并全屏播放；S3：在连接串流服务器的客户端显示的实时串流图像进行至少一次截图；S4：将截图与原图进行降噪处理；S5：计算截图与原图的梯度幅值和方向；S6：对截图和原图进行非极大值抑制；S7：应用双阈值来确定截图的边界和原图的边界；即设定一个阈值上界和阈值下界，图像中的像素点如果大于阈值上界则认为必然是边界，称为强边界，小于阈值下界则认为必然不是边界，两者之间的则认为是候选项，称为弱边界；S8：利用滞后技术来跟踪边界；若某一像素位置和强边界相连的弱边界认为是边界，其他的弱边界则被删除；S9：针对上述图象分别计算图像每行像素点的平均值；S10：计算方差；分别对每张图像素点所有平均值计算方差，得到的方差就是图像的特征值；S11：获取结果；将截图边缘图像差与原图边缘图像方差对比，差值越小，锯齿越小。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市瑞云科技股份有限公司 一种用于实时串流的图像锯齿严重程度的测算方法
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