摘要：为提升色域边界提取的完整性,提出一种基于显著性区域的数字媒体图像色域边界提取方法。通过简单线性迭代聚类算法,超像素分割原始数字媒体图像;利用基于纹理特征的K均值(K-means)聚类方法,修正超像素分割结果中的欠分割区域;利用颜色直方图全局对比算法,计算修正后超像素层的颜色显著性值,结合贝叶斯框架,提取数字媒体图像的显著性区域;以色相角聚类的方式,在显著性区域内,提取数字媒体图像色域边界。实验证明:该方法可有效超像素分割数字媒体图像,得到显著性区域;可有效提取数字媒体图像色域边界;提取的色域边界点空间分布较均匀,即色域边界提取的完整性较优。

摘要：为有效提升合成动画流畅度,提出基于虚拟现实交互引擎的数字动画合成技术。该方法使用累积直方图对动画中的镜头内容展开表述,结合镜头变化率计算结果完成镜头关键帧的提取,并由此建立动画关键帧三分量最大值分布图,根据灰度图像实现动画目标前景图像的捕获,在此基础上提取目标骨架,通过提取的骨架获取动画目标的运动路径参数,提取运动路径序列;然后通过虚拟现实交互引擎对其实施映射渲染,完成数字动画合成。实验结果表明,使用该方法开展动画合成时,合成后得到的数字动画逼真度、流畅度、稳定性均保持在90%以上,说明该方法的性能较高、合成效果较好。