关键词：图像融合；颜色变化算法；粒子系统
1 引言
近年来，随着数字图像处理和人工智能模式识别技术得以迅速发展和应用，之前的基于内容的图像识别就是通过提取每幅图像的特征，通过对颜色、纹路和颜色等方面的特征，在n-维特征映射到相应的矩阵空间中，进而通过一些相似度量方法来进行图像分类识别。
2 算法原理，颜色空间转换
（1）我们知道，一般图像又R、G、B构成，有0-255范围内的强度值，其不同的比例混合生成16777216中颜色，可以模拟出现实中世界的颜色。而HSV颜色空间是由H、S、V（即色调、饱和度、亮度）三个部分够成，H是光谱中的位置， S的范围从0到1，表示颜色的纯度，V表示色彩明亮程度，其范围也是0到1。enCV中颜色通过cvCvtColor函数来转换颜色空间。从RGB到HSV通过调用cvCvtColor(src，hsv，CV_RGB2HSV)来实现。其中src为原RGB图像数据，hsv为转换后的HSV图像数据。具体的转换过程如下：
.png)
（2）平滑数据
我们从原始图像RG变换到HSV空间后H分量可能会有毛刺，但是直接使用这些数据会让分离烟花这步产生大量误差，需要将数据平滑。
过平滑处理后， H分量直方图中多余的干扰被去掉。我们认为平滑数据的实现思想是,对于直方图中的每一点，对左边相邻点、右边相邻点和自身的值取平均值，然后赋予当前点。
（3）分割
通过我们的平滑后的色调直方图，可以判断峰顶个数，以确定烟花有多少个，且不同颜色。一般，其相邻的峰顶、峰谷比如果太小的话，可以不予考虑。
通过峰顶的个数（当然是满足与之紧随的峰顶比小于1/2）来确定有多少个烟花，并将峰顶峰谷数据存入二维数组field中。然后将每个烟花的峰顶峰谷色度取出，与源图像副本（每取出一个烟花峰顶峰谷对就复制一份源图像的副本）的每个像素点比较，把色度值没落入这两个值范围内的点全部变为背景色（黑色），以此逐个分离烟花。field数组第二维中的第一个元素存储峰谷值，第二个元素存储峰顶值，这些值作为上述分离图像时判断的阈值。
（4）特征值提取
第一进行的是坐标位置的提取。拟通过椭圆来拟合进而分割每个图像，接着提取符合的椭圆的坐标作为烟花坐标，我们取椭圆长轴、短轴的某种均值作为烟花半径。经过实践，发现取 如下的值作为半径较合理（MAxis为长轴，SAxis为短轴）。
粒子数目的提取。通过膨胀腐蚀后的二值灰度图来检测烟花的轮廓，轮廓上的每个点存入cont变量。由于灰度图二值化后，其中每个像素点的值不是0就是1，逐个取出cont里面的点，若当前点的灰度值不为0，且随后一个点的灰度值为0，则可以判定这是一个粒子线条。
(4) 特征值保存
本文将这个文件称作“场景文件”，其存储格式如下：
.png)
程序说明：第一行为固定两个值，在图像识别程序生成的保存文件中都分别为0.1和1.57，第二行开始以下每行为各个烟花自身的特征值与在仿真程序场景中各自的特征值。每个特征值的说明如下：
g:重力加速度，用于仿真场景中；
calpha：用户视角，用于仿真场景中；
x，y，z：烟花的坐标，在识别程序生成的保存文件中，z默认都为0；
fat：烟花粒子粗细，在识别程序生成的保存文件中默认值为2；
len：烟花粒子的线条长度，因为这个值只与样式3有关系，所以在识别程序生成的保存文件中默认值取0（其实取多少都一样）；
time：烟花从炸开到消失存在于空中的时间，即粒子生存周期，因为该值与烟花半径也有关系，所以，为仿真程序的方便，在识别程序生成的保存文件中，取值为R/5。
3.仿真结果
用场景设计界面可视化的添加和修改烟花，可以设计丰富多彩的烟花样式和运动模式，通过设计界面设计的烟花场景生成的场景。
仿真部分是在Flash player里面运行的，界面设计也是通过Adobe Flash CS5来做的，与界面设计相关的交互控制代码可以直接通过文本文件创建，然后绑定到界面中相应的控件上。其模拟结果部分通过Actionscript 程序来读入并模拟生成具有图像识别部分识别出的所有特征的烟花。然后通过Flash播放器播放出来，实现了将二维的烟花平面图转化为四维的3D动画,系统功能已达到所指定的目标。
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作者简介：莫毅(1981.12–)，男，广西壮族自治区西乡塘区，汉硕士研究生，副教授/工程师，研究方向，智能化机器人工作系统。
论文作者:莫 毅
论文发表刊物:《城镇建设》2020年1期
论文发表时间:2020/4/3
标签：烟花论文; 图像论文; 粒子论文; 峰顶论文; 特征值论文; 颜色论文; 程序论文; 《城镇建设》2020年1期论文;