[发明专利]基于遗传算法的寻找相邻序列帧锚点的方法

说明书

本发明实施例公开了一种基于遗传算法的寻找相邻序列帧锚点的方法，包括：对S个序列帧构建S个二元像素函数V_i(x,y)；在每个二元像素函数V_i(x,y)中，随机选取P个坐标点作为种子锚点初始化全局偏差值e，允许偏差e_max，迭代次数T，最小迭代次数T_min，最大迭代次数T_max，迭代偏差变化Δe、允许迭代偏差变化Δe_max；如果ee_max且ΔeΔe_max且T≤T_max，则重新计算迭代偏差变化Δe；否则，输出P_1|k,k＝1,2,…,S，作为S个序列帧图片的锚点值；基于P_1|k作为锚点，采用锚点映射函数，完成S个序列帧图片转换到相同尺度下的动画序列帧图的转换。本发明使用遗传算法实现多张序列帧图中锚点的计算，使得作为锚点为不动点下的帧图相邻之间差异性最小，从而达到优化将一组有序静态图生成动画的播放效果。

技术领域

本发明涉及图像传输技术领域，尤其是一种基于遗传算法的寻找相邻序列帧锚点的方法。

背景技术

随着计算机技术的飞速发展，人们越来越多的利用计算机来帮助人们获取或处理视觉图像信息，据统计，在人类从外籍获取的信息中，有80％是来自于视觉，这包括图像、图形、视频等，它是人们最有效的信息获取和交流的方式，图像也因含有大量信息、直观表现等优势，在多媒体处理技术中占有非常重要的位置，图像处理从本质上讲是对图像信息进行加工，以满足人的视觉心理或应用需求的行为。

在日常生活中，人工智能技术渗透到游戏、动漫制作的过程中，需要从大量静态图通过插图方式实现动图(动画)的转换。在将静态图实现动画转换过程中，寻找相邻序列帧之间的锚点(不动点)，是整个过程的关键，对有限资源的快速锚点迭代计算，现有技术未实现全局最优解。

因此，现有技术需要改进。

发明内容

本发明实施例所要解决的一个技术问题是：提供一种基于遗传算法的寻找相邻序列帧锚点的方法，包括：

S1：对S个序列帧构建S个二元像素函数V_i(x,y)，横坐标x满足0≤x≤w_i，w_i为第i个矩阵的宽度，纵坐标y满足0≤y≤h_i，h_i为第i个矩阵的高度，V_i(x,y)表征第i帧上x、y坐标上的RGB值，0i≤S；

S2：在每个二元像素函数V_i(x,y)中，随机选取P个随机坐标点作为种子锚点其中0i≤S，0j≤P；

S3：初始化全局偏差值e＝1000000、允许偏差e_max＝0.01、迭代次数T＝1、最小迭代次数T_min＝10000，最大迭代次数T_max＝100000、迭代偏差变化Δe＝1000、允许迭代偏差变化Δe_max＝0.001，所述最小迭代次数用于防止迭代不充分，过早退出；

S4：判断是否满足ee_max且ΔeΔe_max且T≤T_max，

S5：如果是，则输出P_1|k,k＝1,2,…,S，作为S个序列帧图片的锚点值；

S6：如果否，重新计算迭代偏差变化Δe；

所述S6包括：

S101：初始化k＝0，e₀＝e；

S102：选取k＝k+1，判断是否满足k＝S；

S103：如果是，则Δe＝|e₀-e|，T＝T+1，执行S4；