一种图像渲染方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及图像渲染技术领域，尤其涉及一种图像渲染方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.星闪图是图像中高光区域(例如繁星或水晶上的高光点)闪动的效果图，在游戏和视频领域被广泛地应用到画面特效中，点缀任务或风景画面，凸显高光区域的闪耀效果。相关技术中，通过下述渲染技术获得星闪图。利用cpu(central processing unit，中央处理器)逐一读取待渲染图像的像素，计算待渲染图像中的高光角点，获取星芒图案，将星芒图案放置在上述高光角点上。此时得到的图案为静态的图案，进一步通过随机算法，给每个高光角点计算一个随机变化闪动的明暗值。将处理完成的图像发送给gpu(graphics processing unit，图形处理器)进行渲染。上述过程中读取像素、计算高光角点、设置明暗值以及发送处理后的图像，均需要耗费cpu大量的时间，难以满足现实中对实时渲染技术的需求。
3.因此，亟需一种图像渲染方法，提高图像渲染的效率，实现实时的图像渲染效果。


技术实现要素：

4.本公开提供一种图像渲染方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中图像渲染效率较低的问题。本公开的技术方案如下：
5.根据本公开实施例的第一方面，一种图像渲染方法，包括：
6.获取图像的亮度数据、第一噪声图像、第二噪声图像，所述第一噪声图像和第二噪声图像的噪声种类不同；
7.沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对所述第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像；
8.依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。
9.在一种可能的实现方式中，所述获取图像的亮度数据，包括：
10.分别获取图像在第一颜色空间的第一亮度数据以及在第二颜色空间的第二亮度数据；
11.对所述第一亮度数据和所述第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据。
12.在一种可能的实现方式中，所述对所述第一亮度数据和所述第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据，包括：
13.根据第一对比度系数调整第一亮度数据，以及根据第二对比度系数调整第二亮度数据；
14.对调整后的第一亮度数据和调整后的第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像
的亮度数据。
15.在一种可能的实现方式中，所述第一噪声图像和所述第二噪声图像的获取方式，包括：
16.获取第一噪声的第一原始图像以及第二噪声的第二原始图像；
17.分别对所述第一原始图像以及第二原始图像依次进行对比度的放大处理以及像素值的放大处理，得到第一噪声图像和第二噪声图像。
18.在一种可能的实现方式中，所述沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像，包括：
19.获取上一采样时段的起始采样位置，沿所述第一噪声图像的预设方向偏移预设距离，得到当前采样时段的起始采样位置；
20.从所述当前采样时段的起始采样位置开始，对所述第一噪声图像的所述起始采样位置之后的数据进行采样；
21.在采样结果不满足子图像预设尺寸的情况下，从所述第一噪声图像的预设位置起，对所述第一噪声图像进行采样，直到所述子图像的个数达到预设值，其中，所述子图像的个数与采样时段的个数相对应。
22.在一种可能的实现方式中，所述依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像，包括：
23.依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像进行叠加处理，得到多个初始星芒图像；
24.根据预设的卷积核对所述初始星芒图像进行卷积采样处理，得到星芒图案，所述卷积核被设置为由卷积核中心向对角线方向权值依次递减；
25.将所述星芒图案与所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。
26.在一种可能的实现方式中，所述第一噪声图像包括柏林噪声图像，所述第二噪声图像包括高斯噪声图像。
27.根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像渲染装置，包括：
28.获取模块，用于获取图像的亮度数据、第一噪声图像、第二噪声图像，所述第一噪声图像和第二噪声图像的噪声种类不同；
29.采样模块，用于沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对所述第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像；
30.生成模块，用于依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。
31.在一种可能的实现方式中，所述获取模块包括：
32.第一获取子模块，用于分别获取图像在第一颜色空间的第一亮度数据以及在第二颜色空间的第二亮度数据；
33.第一处理子模块，用于对所述第一亮度数据和所述第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据。
34.在一种可能的实现方式中，所述处理子模块包括：
35.调整单元，用于根据第一对比度系数调整第一亮度数据，以及根据第二对比度系
数调整第二亮度数据；
36.处理单元，用于对调整后的第一亮度数据和调整后的第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据。
37.在一种可能的实现方式中，所述第一噪声图像和所述第二噪声图像的获取方式，包括：
38.获取第一噪声的第一原始图像以及第二噪声的第二原始图像；
39.分别对所述第一原始图像以及第二原始图像依次进行对比度的放大处理以及像素值的放大处理，得到第一噪声图像和第二噪声图像。
40.在一种可能的实现方式中，所述采样模块包括：
41.第二获取子模块，用于获取上一采样时段的起始采样位置，沿所述第一噪声图像的预设方向偏移预设距离，得到当前采样时段的起始采样位置；
42.第一采样子模块，用于从所述当前采样时段的起始采样位置开始，对所述第一噪声图像的所述起始采样位置之后的数据进行采样；
43.第二采样子模块，用于在采样结果不满足子图像预设尺寸的情况下，从所述第一噪声图像的预设位置起，对所述第一噪声图像进行采样，直到所述子图像的个数达到预设值，其中，所述子图像的个数与采样时段的个数相对应。
44.在一种可能的实现方式中，所述生成模块包括：
45.第二处理子模块，用于依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像进行叠加处理，得到多个初始星芒图像；
46.卷积子模块，用于根据预设的卷积核对所述初始星芒图像进行卷积采样处理，得到星芒图案，所述卷积核被设置为由卷积核中心向对角线方向权值依次递减；
47.生成子模块，用于将所述星芒图案与所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像
48.在一种可能的实现方式中，所述第一噪声图像包括柏林噪声图像，所述第二噪声图像包括高斯噪声图像。
49.根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
50.处理器；
51.用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
52.其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现本公开实施例任一项所述的图像渲染方法。
53.根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行本公开实施例任一项所述的图像渲染方法。
54.根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，所述指令被电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如本公开实施例任一项所述的图像渲染方法。
55.本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：本公开实施例，通过每次对第一噪声图像的起始采样位置偏移预设距离，进行多次采样，得到多个子图像。将抽样后的子图像与第二噪声图像进行叠加处理，进一步与图像的亮度数据进行叠加处理，能够
得到图像高亮区域随机闪动的渲染图像。相较于传统的渲染方法，本公开实施例不需要逐一读取图像的每个像素，计算高光角点，将每个星芒图案放置在高光角点上等步骤。因而计算速率大大增加。由于本方案中不涉及对像素的比较运算，因此可以借助gpu处理器执行上述方法，由于gpu的硬件框架设计，大大节省了方法运行的时间，实现实时的渲染效果。
56.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
57.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
58.图1是根据一示例性实施例示出的一种图像渲染方法的流程图。
59.图2是根据一示例性实施例示出的一种图像渲染方法的流程图。
60.图3是根据一示例性实施例示出的第一噪声图像的采样流程图。
61.图4是根据一示例性实施例示出的星芒图案的卷积核示意图。
62.图5是根据一示例性实施例示出的一种图像渲染装置的框图。
63.图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
64.图7是根据一示例性实施例示出的一种服务器的框图。
具体实施方式
65.为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
66.需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
67.还需要说明的是，本公开所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于展示的数据、分析的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
68.为了方便本领域技术人员理解本公开实施例提供的技术方案，下面先对技术方案实现的技术环境进行说明。
69.相关技术中，生成星闪图的过程中，cpu逐一读取待渲染的像素，较为耗费时间，计算渲染图像中的高光角点，存储高光角点需要正比于画面分辨率大小的内存空间。然后将每个星芒图案放置在坐标点进行渲染。调用渲染drawcall指令，该指令的调用会占用较高的带宽。此时得到的只是静态的星芒图案，仍需要采用随机算法，给每个高光角点计算一个随机变动的明暗值，此操作又进一步耗时，占用更多的内存空间。将数据只发送给gpu渲染时，由进一步占用带宽。另外一种相关技术，预先制作星闪效果的动画视频，为了保证清晰度和循环长度，通常为多张图片且较大。从磁盘中读取这些视频文件是一个较慢的过程。
cpu解码这些数据，生成可渲染的rgb数据，也需要消耗一定的时间，同时占用较大的内存。最终渲染的数据也相对固定，几乎没有可以调节的参数，无法实时调整星芒图案的密度和闪烁的速度。如需修改，需要重新制作动画文件从头导入。整体耗时且占据较大的内存空间。
70.图1是根据一示例性实施例示出的一种图像渲染方法的流程图。参考图1所示。对图像100进行色彩编码转换，将rgb格式的图案转换为yuv格式以及luv格式。对两种格式的数据提取亮度分量，得到亮度数据。对高斯噪声图102和柏林噪声图101进行对比度校准，并放大亮度数据，将放大后的柏林噪声图和高斯噪声图进行混合，使得两个噪声亮度的波峰、波谷等亮度值，有时处在相同的相位，有时处在不同的相位，两种图像混合后形成斑点，得到斑点图案107。多张斑点图案107由于斑点的位置会发生变化，形成随机闪烁的闪动斑点。对斑点图案107进行卷积采样，将更亮的数据向对角线方向拉出尖角，得到星芒图案。将星芒图案和亮度数据103进行混合，并与图像100进行叠加，得到渲染图像104。
71.图2是根据一示例性实施例示出的一种图像渲染方法的流程图。图3是根据一示例性实施例示出的第一噪声图像的采样流程图。参考图2所示，所述方法应用于终端或服务器，包括：
72.步骤s101，获取图像的亮度数据、第一噪声图像、第二噪声图像，所述第一噪声图像和第二噪声图像的噪声种类不同。
73.本公开实施例中，所述图像的亮度指的是图像的明暗程度，例如图像的灰度值在[0，255]之间，灰度值越接近于0，亮度越低，灰度值越接近于255，亮度越高。本公开实施例中，所述第一噪声图像和第二噪声图像属于不同种类的噪声图像。所述噪声图像可以包括高斯噪声图像、柏林噪声图像、泊松噪声图像、椒盐噪声图像、瑞利噪声图像、伽马噪声图像和均匀噪声图像等。
[0074]
步骤s103，沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对所述第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像。
[0075]
本公开实施例中，所述第一噪声图像的预设方向可以包括沿第一噪声图像的横向方向、沿第一噪声图像的纵向方向或沿第一噪声图像的对角线方向。参考图3所述，例如沿第一噪声图像的y轴方向的正向方向，比如上一采样时段的起始采样位置为第一行的位置，则当前采样时段的起始采样位置可以偏移预设距离，例如第二行的位置。从第二行开始，可以对第一噪声图像逐行采样，得到一个满足预设尺寸要求的第一子图像。下一次采样时段开始，将起始采样位置再向y轴的正向方向偏移相同的预设距离，例如从第三行位置开始，对第一噪声图像进行采样，得到第二子图像，依次类推，得到预设数量的子图像。
[0076]
步骤s105，依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。
[0077]
本公开实施例中，参考图3所述，可以将第一子图像与第二噪声图像进行叠加后，再与图像像的亮度数据进行叠加处理。其中，叠加处理包括将子图像中的像素与第二噪声图像中相同位置(相位)的像素进行相乘运算。由于第一子图像中像素的亮度值与第二噪声图像中相同位置的像素的亮度值大小不同，当两亮度值较小时，例如0.2、0.3，相乘之后，亮度值就变得更小，表现为暗区域。当两亮度值较大时，相乘之后，亮度值变得更大，表现为明区域。因此，通过子图像与第二噪声图像的叠加处理后，可以得到离散的斑点图案107。由于
第一子图像与第二子图像的相同位置处的像素亮度值不同，因此，将第一子图像与第二噪声图像叠加后的图像也与第二子图像与第二噪声图像叠加后的图像不相同，将该闪动的图像与图像的亮度数据进行叠加，基于同样的原理，可以得到只在图像高亮区域呈现斑点图案，多个叠加后的斑点图像在时间上形成了闪动的渲染图像，在一个示例中，可以通过设置单位时间内子图像的个数，实现斑点图案闪动的快慢。
[0078]
本公开实施例中，在进行叠加处理的过程中，若子图像的尺寸、第二噪声图像尺寸与图像像的尺寸不匹配的情况下，可以对第二噪声图像进行平铺处理，同样的对子图像做平铺处理，使得子图像、第二噪声图像以及图像像的尺寸大小一致。在一个示例中，可以通过设置第二噪声图像平铺数量，实现调节第二噪声图像与子图像叠加后斑点的疏密。相同尺寸内平铺数量越多，斑点越密集；平铺数量越少斑点越稀疏。
[0079]
本公开实施例，通过每次对第一噪声图像的起始采样位置偏移预设距离，进行多次采样，得到多个子图像。将抽样后的子图像与第二噪声图像进行叠加处理，进一步与图像的亮度数据进行叠加处理，能够得到图像高亮区域随机闪动的渲染图像。相较于传统的渲染方法，本公开实施例不需要逐一读取图像的每个像素，计算高光角点，将每个星芒图案放置在高光角点上等步骤。因而计算速率大大增加。由于本方案中不涉及对像素的比较运算，因此可以借助gpu处理器执行上述方法，由于gpu的硬件框架设计，大大节省了方法运行的时间，实现实时的渲染效果。
[0080]
在一种可能的实现方式中，所述获取图像的亮度数据，包括：
[0081]
分别获取图像在第一颜色空间的第一亮度数据以及在第二颜色空间的第二亮度数据；
[0082]
对所述第一亮度数据和所述第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据。
[0083]
本公开实施例中，颜色空间是颜色集合的数学表示，所述颜色空间可以包括rgb颜色空间，用于计算机图形学；yiq、yuv或ycbcr，用于视频系统中；cmyk，用于彩色打印；luv颜色空间等。在一个示例中，例如图像是rgb颜色信号的，通过式(1)将图像进行yuv编码，计算其中的y(亮度)通道，得到该颜色空间下的亮度数据。
[0084]
y＝0.299
×
r+0.587
×
g+0.114
×bꢀꢀ
(1)
[0085]
在一个示例中，将图像的rgb颜色信号，通过式(2)(3)转换为luv编码，计算其中的l(亮度)通道，得到该颜色空间下的亮度数据。
[0086]
y1＝0.212671
×
r+0.715160
×
g+0.072169
×bꢀꢀ
(2)
[0087][0088]
在一个示例中，可以通过式(4)对第一亮度数据和第二亮度数据进行混合，其中m为混合系数，数值大小决定y和l的混合配比。y
out
为混合后的结果。p1为y信号的对比度系数，p2为l信号的对比度系数，数值越大，对比度越高。对比度系数和混合系数在实际应用中，可以根据不同类型的图片内容、不同的拍摄设备进行校准。以提取目标区域(如亮度值较高的区域)。
[0089]yout
＝y
p1
×
m+l
p2
×
(1-m)
ꢀꢀ
(4)
[0090]
本公开实施例考虑到不同的颜色空间，亮度较高的点所对应的色度有所差异，例
如yuv颜色空间，对应红色和黄色更亮的像素点，luv颜色空间对应蓝色和绿色更亮的点。将不同的颜色空间的亮度数据进行加权求和，提高了方法的泛化能力。使得本公开对不同的颜色饱和度的图像都能够很好的处理。
[0091]
在一种可能的实现方式中，所述对所述第一亮度数据和所述第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据，包括：
[0092]
根据第一对比度系数调整第一亮度数据，以及根据第二对比度系数调整第二亮度数据；
[0093]
对调整后的第一亮度数据和调整后的第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据。
[0094]
本公开实施例中，对亮度数据进行加权求和前，分别增加第一亮度数据的对比度以及第二亮度数据的对比度。例如，增加式(4)中p1和p2的值。增加图像亮度数据的对比度，让亮度更大的数值变得更大，亮度更小的数值变得更小，从而高亮区域与低亮区域的区分就更加的明显，有利于提取更准确的高亮区域。
[0095]
在一种可能的实现方式中，所述第一噪声图像和所述第二噪声图像的获取方式，包括：
[0096]
获取第一噪声的第一原始图像以及第二噪声的第二原始图像；
[0097]
分别对所述第一原始图像以及第二原始图像依次进行对比度的放大处理以及像素值的放大处理，得到第一噪声图像和第二噪声图像。
[0098]
本公开实施例中，对第一原始图像和第二原始图像进行对比度的放大处理。在一个示例中，将两者的频率和振幅调整的较为接近，即噪声图像的明亮分布密度和大小接近，便于第一噪声图像与第二噪声图像混合时相位的对准。在一个示例中，增加对第一原始图像以及第二原始图像的对比度，可以提高噪声图像的灵敏度，突出显示峰值白色部分。在一个示例中，通过式(5)分别对第一原始图像和第二原始图像进行对比度的放大处理以及像素值的放大处理。其中，n为输入的原始图像，p为对比度系数，x为信号的放大系数，p
out
为输出结果，例如，输入第一原始图像，p
out
则为第一噪声图像；输入第二原始图像，p
out
为第二噪声图像。第一原始图像和第二原始图像的对比度系数和信号的放大系数可以不同。
[0099]
p
out
＝n
p
×
x
ꢀꢀ
(5)
[0100]
本公开实施例，通过调整原始图像的对比度，可以控制星芒图案中星芒的个数。通过调整原始图像的像素值，可以控制星芒图案中星芒的亮度。先调整对比度，再放大信号可以避免细小的高频无用噪声被放大产生干扰。
[0101]
在一种可能的实现方式中，所述沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像，包括：
[0102]
获取上一采样时段的起始采样位置，沿所述第一噪声图像的预设方向偏移预设距离，得到当前采样时段的起始采样位置；
[0103]
从所述当前采样时段的起始采样位置开始，对所述第一噪声图像的所述起始采样位置之后的数据进行采样；
[0104]
在采样结果不满足子图像预设尺寸的情况下，从所述第一噪声图像的预设位置起，对所述第一噪声图像进行采样，直到所述子图像的个数达到预设值，其中，所述子图像的个数与采样时段的个数相对应。
[0105]
本公开实施例中，参考图3所示，例如上一采样时段的其实采样位置为第一噪声图像的第1行位置，沿预设方向，如y轴正向方向偏移一行。从第一噪声图像的第2行位置进行采样，采样到第一噪声图像的第19行位置时，得到的子图像的尺寸与预设的图像的尺寸不匹配，则重新返回第一噪声图像的预设位置(例如第一行位置)进行采样，得到第一子图像。类似的，沿y轴正向方向偏移一行，从第一噪声图像的第3行位置进行采样，采样到第一噪声图像的第19行位置时，得到的子图像的尺寸与预设的图像的尺寸不匹配，则重新返回第一噪声图像的预设位置，进行采样，得到第二子图像。依次类推，当子图像的个数满足预设值时，采样完毕。
[0106]
本公开实施例，每次对第一噪声图像起始采样位置偏移预设距离，当采样得到的子图像的尺寸不满足预设要求时，重新返回到第一噪声图像的预设位置进行采样。能够得到相同尺寸的子图像。本公开实施例中，各个子图像中每个像素的亮度值在前后帧中发生了变化，从而在与第二噪声图像进行混合时，能够产生了明暗交替变化的斑点。
[0107]
图4是根据一示例性实施例示出的星芒图案的卷积核示意图。参考图4所示，所述依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像，包括：
[0108]
依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像进行叠加处理，得到多个初始星芒图像；
[0109]
根据预设的卷积核对所述初始星芒图像进行卷积采样处理，得到星芒图案，所述卷积核被设置为由卷积核中心向对角线方向权值依次递减；
[0110]
将所述星芒图案与所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。
[0111]
本公开实施例中，依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像进行叠加处理，得到多个初始星芒图像。所述初始星芒图案可以参照图1中的斑点图案，其中亮点为一些零星散落的像素点。参考图5所示，对所述初始星芒图案通过式(6)进行卷积采样处理，其中，g为输入的图像数据，h为卷积核，k为卷积核步长。
[0112][0113]
本公开实施例中，卷积核401中心向对角线方向权值依次递减，即weight1》weight2》weight3。从而使得星芒图案402的中心较亮，向四个对角线的像素进行拉长变暗。在一个示例中，卷积核401的权值可以动态调整，分别对应中心到外围像素的亮度。中心权值越高，中心越亮，反之，四周权值越高四周越亮。图5展示了5
×
5的卷积核，可以根据实际效果需求，将卷积核调整为3
×
3的卷积核，或者增大调整到7
×
7的卷积核以满足不同分辨率下的清晰度和运行效率。减小尺寸可以降低计算次数，提高运行效率。增大尺寸可以增大计算次数，输出效果导致星芒图案的尖角细节的清晰度越高。同时，卷积核的步长k可以调整。数值越大，四个尖角向外拉长的距离越大，形成的尖角越长。
[0114]
本公开实施例中，将得到的星芒图案与图像进行混合，得到最终的在图像高亮区有星闪的效果。当计算出的星闪效果为灰度值，通过对其染色可以恢复到rgb色彩空间。然后选取特定的混合模式与图像进行混合计算。具体公式如下：
[0115]
f＝bliend(i,g
out
×
color)
ꢀꢀ
(7)
[0116]
其中i为原始图片数据，gout为上一步的星闪数据，color为选取的rgb空间下的色值，不同的色值可以使星芒呈现不同颜色。blend为选取的混合模式，不同的混合模式可以影响星芒的明暗度色彩倾向等，可以使最终星芒与图像的融合感不同，达到不同的艺术效果。
[0117]
本公开实施例，通过卷积核对初始星芒图像进行卷积采样处理，能够得到星芒图案，进一步调整卷积核的权值和大小，可以得到不同形状的星芒图案，方便对图案的调整。
[0118]
在一种可能的实现方式中，所述第一噪声图像包括柏林噪声图像，所述第二噪声图像包括高斯噪声图像。
[0119]
本公开实施例中，所述第一噪声图像包括柏林噪声图像。柏林噪声图像在特定的区间内平滑地变大再变小。参考图3，第一噪声图像的像素值在y轴方向上相邻像素之间的亮度值平滑地变大或变小。因此，对第一噪声图像进行偏移采样的时候，得到的子图像在同一像素点的亮度值是均匀地变大或变小的。例如图3中第一子图像的第一个像素值与第二子图像的第二个像素值。从而子图像进行叠加处理时，每个像素点的亮度值是均匀地变亮或变暗。第二噪声图像，高斯噪声图像的分布特性是正态分布，因此，亮度值较大的点在图中也是均匀分布的，参考图1的高斯图像102。高斯图像的这个特性，使其作为星芒图案的基础，接近于星空中的星星的形态。
[0120]
本公开实施例，将高斯图像作为第二噪声图像，有助于均匀分布的星芒图案，将柏林噪声作为第一噪声图像，有助于渲染图像的亮度前后帧之间均匀地发生变化，提高了渲染的效果。
[0121]
本公开实施例的计算过程不涉及到读取图片像素数据，从gpu发送给cpu，因此不需要额外的传输带宽，同时也不需要cpu端额外的计算量和内存消耗。本公开实施例的效果由程序化生成，最终效果的密度、亮度、光斑大小、闪烁速度、颜色等都由对应的参数控制，非常便于调整并能实时预览效果，非技术人员也可以方便地制作多种效果。
[0122]
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0123]
可以理解的是，本说明书中上述方法的各个实施例之间相同/相似的部分可互相参见，每个实施例重点说明的是与其他实施例的不同之处，相关之处参见其他方法实施例的说明即可。
[0124]
图5是根据一示例性实施例示出的一种图像渲染装置框图。参照图5，包括：
[0125]
获取模块501，用于获取图像的亮度数据、第一噪声图像、第二噪声图像，所述第一噪声图像和第二噪声图像的噪声种类不同；
[0126]
采样模块502，用于沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对所述第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像；
[0127]
生成模块503，用于依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。
[0128]
在一种可能的实现方式中，所述获取模块包括：
[0129]
第一获取子模块，用于分别获取图像在第一颜色空间的第一亮度数据以及在第二颜色空间的第二亮度数据；
[0130]
第一处理子模块，用于对所述第一亮度数据和所述第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据。
[0131]
在一种可能的实现方式中，所述处理子模块包括：
[0132]
调整单元，用于根据第一对比度系数调整第一亮度数据，以及根据第二对比度系数调整第二亮度数据；
[0133]
处理单元，用于对调整后的第一亮度数据和调整后的第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据。
[0134]
在一种可能的实现方式中，所述第一噪声图像和所述第二噪声图像的获取方式，包括：
[0135]
获取第一噪声的第一原始图像以及第二噪声的第二原始图像；
[0136]
分别对所述第一原始图像以及第二原始图像依次进行对比度的放大处理以及像素值的放大处理，得到第一噪声图像和第二噪声图像。
[0137]
在一种可能的实现方式中，所述采样模块包括：
[0138]
第二获取子模块，用于获取上一采样时段的起始采样位置，沿所述第一噪声图像的预设方向偏移预设距离，得到当前采样时段的起始采样位置；
[0139]
第一采样子模块，用于从所述当前采样时段的起始采样位置开始，对所述第一噪声图像的所述起始采样位置之后的数据进行采样；
[0140]
第二采样子模块，用于在采样结果不满足子图像预设尺寸的情况下，从所述第一噪声图像的预设位置起，对所述第一噪声图像进行采样，直到所述子图像的个数达到预设值，其中，所述子图像的个数与采样时段的个数相对应。
[0141]
在一种可能的实现方式中，所述生成模块包括：
[0142]
第二处理子模块，用于依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像进行叠加处理，得到多个初始星芒图像；
[0143]
卷积子模块，用于根据预设的卷积核对所述初始星芒图像进行卷积采样处理，得到星芒图案，所述卷积核被设置为由卷积核中心向对角线方向权值依次递减；
[0144]
生成子模块，用于将所述星芒图案与所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像
[0145]
在一种可能的实现方式中，所述第一噪声图像包括柏林噪声图像，所述第二噪声图像包括高斯噪声图像。
[0146]
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0147]
图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备600的框图。例如，电子设备600可以是移动电话、计算机、数字广播终端、消息收发设备、游戏控制台、平板设备、医疗设备、健身设备、个人数字助理等。
[0148]
参照图6，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602、存储器604、电源组件606、多媒体组件608、音频组件610、输入/输出(i/o)的接口612、传感器组件614以
及通信组件616。
[0149]
处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示、电话呼叫、数据通信、相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
[0150]
存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令、联系人数据、电话簿数据、消息、图片、视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可擦除可编程只读存储器(eprom)、可编程只读存储器(prom)、只读存储器(rom)、磁存储器、快闪存储器、磁盘、光盘或石墨烯存储器。
[0151]
电源组件606为电子设备600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0152]
多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
[0153]
音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括麦克风(mic)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括扬声器，用于输出音频信号。
[0154]
i/o接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
[0155]
传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到电子设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器、陀螺仪传感器、磁传感器、压力传感器或温度传感器。
[0156]
通信组件616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，运营商网络(如2g、3g、4g或5g)，
或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件616还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
[0157]
在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
[0158]
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器620执行以完成上述方法。例如，计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0159]
在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，上述指令可由电子设备600的处理器620执行以完成上述方法。
[0160]
图7是根据一示例性实施例示出的一种服务器700的框图。例如，服务器700可以为服务器。参照图7，服务器700包括处理组件720，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器722所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件720的执行的指令，例如应用程序。存储器722中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件720被配置为执行指令，以执行上述方法。
[0161]
服务器700还可以包括：电源组件724被配置为执行服务器700的电源管理，有线或无线网络接口726被配置为将服务器700连接到网络，和输入输出(i/o)接口728。服务器700可以操作基于存储在存储器722的操作系统，例如windows server，mac os x，unix，linux，freebsd或类似。
[0162]
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器722，上述指令可由服务器700的处理器执行以完成上述方法。存储介质可以是计算机可读存储介质，例如，所述计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0163]
在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，上述指令可由服务器700的处理器执行以完成上述方法。
[0164]
需要说明的，上述的装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品等根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
[0165]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
[0166]
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

技术特征：
1.一种图像渲染方法，其特征在于，包括：获取图像的亮度数据、第一噪声图像、第二噪声图像，所述第一噪声图像和第二噪声图像的噪声种类不同；沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对所述第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像；依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取图像的亮度数据，包括：分别获取图像在第一颜色空间的第一亮度数据以及在第二颜色空间的第二亮度数据；对所述第一亮度数据和所述第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一亮度数据和所述第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据，包括：根据第一对比度系数调整第一亮度数据，以及根据第二对比度系数调整第二亮度数据；对调整后的第一亮度数据和调整后的第二亮度数据进行加权求和，得到所述图像的亮度数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一噪声图像和所述第二噪声图像的获取方式，包括：获取第一噪声的第一原始图像以及第二噪声的第二原始图像；分别对所述第一原始图像以及第二原始图像依次进行对比度的放大处理以及像素值的放大处理，得到第一噪声图像和第二噪声图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像，包括：获取上一采样时段的起始采样位置，沿所述第一噪声图像的预设方向偏移预设距离，得到当前采样时段的起始采样位置；从所述当前采样时段的起始采样位置开始，对所述第一噪声图像的所述起始采样位置之后的数据进行采样；在采样结果不满足子图像预设尺寸的情况下，从所述第一噪声图像的预设位置起，对所述第一噪声图像进行采样，直到所述子图像的个数达到预设值，其中，所述子图像的个数与采样时段的个数相对应。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像，包括：依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像进行叠加处理，得到多个初始星芒图像；根据预设的卷积核对所述初始星芒图像进行卷积采样处理，得到星芒图案，所述卷积核被设置为由卷积核中心向对角线方向权值依次递减；将所述星芒图案与所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。
7.一种图像渲染装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取图像的亮度数据、第一噪声图像、第二噪声图像，所述第一噪声图像和第二噪声图像的噪声种类不同；采样模块，用于沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对所述第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像；生成模块，用于依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至6中任一项所述的图像渲染方法。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1至6中任一项所述的图像渲染方法。10.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，其特征在于，所述指令被电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1至6任一项所述的图像渲染方法。

技术总结
本公开涉及一种图像渲染方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取图像的亮度数据、第一噪声图像、第二噪声图像，所述第一噪声图像和第二噪声图像的噪声种类不同；沿所述第一噪声图像的预设方向，每次将起始采样位置偏移预设距离，对所述第一噪声图像进行多次采样，得到多个子图像；依次将所述多个子图像中的每个子图像与所述第二噪声图像、所述亮度数据、所述图像，进行叠加处理，得到所述图像的渲染图像。本公开能够得到图像高亮区域随机闪动的渲染图像。相较于传统的渲染方法，本公开实施例不需要逐一读取图像的每个像素，计算高光角点，将每个星芒图案放置在高光角点上等步骤。因而计算速率大大增加。因而计算速率大大增加。因而计算速率大大增加。


技术研发人员：王骥超
受保护的技术使用者：北京达佳互联信息技术有限公司
技术研发日：2021.12.06
技术公布日：2022/3/8