一种基于元宇宙游戏的图像数据处理和存储方法与流程

本发明涉及元宇宙游戏，特别是涉及一种基于元宇宙游戏的图像数据处理和存储方法。

背景技术：

1、元宇宙游戏是指在虚拟世界中进行的互动性游戏，通常结合了增强现实(ar)、虚拟现实(vr)、区块链技术和社交网络等元素，创造出一个沉浸式的数字环境。元宇宙游戏是一个共享的虚拟空间，玩家可以在其中创建角色、进行互动、参与游戏活动、交易虚拟物品，并与其他玩家进行社交。这个虚拟世界通常是持久的，玩家的行为和创造会对环境产生影响。

2、在元宇宙游戏中，图像数据通常指的是与游戏视觉表现相关的各种数字信息，这些数据构成了游戏中的视觉元素和环境，包括但不限于纹理数据、3d模型、环境贴图、动画数据、用户界面元素、材质和着色器、特效图像等等，这些图像数据共同作用，创造出沉浸式的虚拟世界，提供丰富的视觉体验。元宇宙游戏图像数据的处理和存储方式，直接影响游戏的视觉质量、性能和用户体验。

3、目前，元宇宙游戏图像数据处理方法包括图像压缩、纹理压缩、光照和阴影处理等，由于元宇宙游戏图像数据具有高分辨率、动态性、多样性、交互性、社交性等特点，在利用现有方法和技术进行图像数据处理时，往往会出现压缩损失、加载延迟、存储成本高、兼容性低等问题，进而影响游戏的访问速度和用户满意度，降低游戏性能和视觉表现。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于元宇宙游戏的图像数据处理和存储方法，能够实现图像数据的高效存储和处理，增强图像数据质量和兼容性，显著提升游戏性能和用户体验，推动虚拟世界的发展和普及。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于元宇宙游戏的图像数据处理和存储方法，包括以下步骤：

3、采集游戏图像数据，并对图像数据进行整合和初步处理，得到原始图像数据集；

4、基于分布式存储系统并采用冷热数据分层存储策略，设计图形数据库，将所述原始图像数据集存储在所述图形数据库中，并结合机器学习预测工具实时监控图像数据行为；

5、利用自适应压缩算法、多线程异步加载方式和gpu并行计算，对所述原始图像数据集进行处理，再利用渐进式渲染技术、物理基础渲染技术和光照计算，对处理后的所述原始图像数据集进行质量控制，得到标准图像数据集；

6、利用虚拟化技术模拟多种硬件配置，再结合多个api接口，进行图像数据的跨平台兼容管理；

7、根据图像数据的监控结果，进行图像数据内容的自动更新和优化。

8、可选的，采集游戏图像数据，并对图像数据进行整合和初步处理，得到原始图像数据集，包括：

9、采集游戏的所有图像数据，将所有图像数据的格式转换为统一的格式，开发用于进行自动分类和数据标记的自动化脚本，利用所述自动化脚本和图形处理器将统一格式后的图像数据进行标准化，再进行图像数据整合，得到原始图像数据集；

10、根据所述原始图像数据集中的数据类型，设计数据压缩策略，并利用分布式计算框架处理和合并所述原始图像数据集中的大规模数据，完成所述原始图像数据集的初步处理。

11、可选的，基于分布式存储系统并采用冷热数据分层存储策略，设计图形数据库，将所述原始图像数据集存储在所述图形数据库中，结合机器学习预测工具实时监控图像数据行为，包括：

12、根据所述原始图像数据集中的数据使用频率和数据优先级，将所述原始图像数据集分成热数据和冷数据两种类型，根据不同的数据类型，在图形数据库进行分层存储；

13、在所述图形数据库中，将图像数据和元数据设置为节点和边，得到图像数据关系网，再根据所述图像数据关系网和不同的数据类型创建查询索引，并利用cypher查询语言对所述查询索引进行优化；

14、构建基于所述图形数据库的版本控制系统，利用所述版本控制系统对所述图像数据关系网修改进行记录；

15、利用深度学习模型分析所述版本控制系统中的修改记录，根据分析结果预测所述图形数据库下一次的访问数据，并根据预测结果实时调整所述图像数据关系网；

16、其中，所述图形数据库中设置有分级加密策略、端到端加密传输测策略、访问控制策略以及权限管理。

17、可选的，利用cypher查询语言对所述查询索引进行优化，包括：

18、在所述查询索引中使用不带条件的match语句，并指定查询路径，分析查询路径和查询路径的输出，进行所述图形数据库的优化查询；

19、在所述查询索引中引入聚合函数，并限制查询返回的结果集；

20、定期检查和更新所述查询索引，并利用参数化查询减少所述图形数据库查询过程中的解析和编译。

21、可选的，利用自适应压缩算法、多线程异步加载方式和gpu并行计算，对所述原始图像数据集进行处理，包括：

22、实时监控游戏硬件的资源使用率和实时工作负载，根据监控结果调整所述原始图像数据集的压缩级别和格式，并对所述原始图像数据集进行实时解压缩和重新压缩，完成自适应压缩；

23、利用多线程任务管理器，分配和调度资源加载任务，并利用线程池技术，通过任务优先级队列管理资源请求，再将大资源文件切割为多个小资源块以进行分时加载，完成多线程异步加载；

24、利用cuda或opencl技术，将资源密集型任务转移到图形处理器中，并开发自定义着色器程序，进行特定滤镜和反射计算以及冗余计算，以自动裁剪和重构图像，完成gpu并行计算。

25、可选的，利用渐进式渲染技术、物理基础渲染技术和光照计算，对处理后的所述标准图像数据集进行质量控制，得到标准图像数据集，包括：

26、基于处理后的所述原始图像数据集，优先渲染用户视线中的内容，再逐渐加载背景图像细节，并根据用户数据和监控预测到的图像数据行为，预测用户视线方向，实现渐进式渲染；

27、利用pbr技术模拟真实世界的光照和材质交互，并利用环境光遮蔽技术和法线贴图技术提高模拟的细节表现，完成物理基础渲染；

28、利用动态光源和阴影映射技术实时计算光照效果，利用光线追踪技术进行光照的反射和折射，再利用光照和散射技术进行光线传播，完成光照计算。

29、可选的，利用虚拟化技术模拟多种硬件配置，再结合多个api接口，进行图像数据的跨平台兼容管理，包括：

30、利用虚拟化技术创建用于模拟不同硬件配置的虚拟渲染环境，并在所述虚拟渲染环境中开发用于封装底层图形api的抽象图形层；

31、在所述虚拟渲染环境中统一渲染接口，利用统一的渲染接口和抽象图形层，封装底层图形api以屏蔽底层硬件差异，自动管理不同硬件的兼容性；

32、利用css grid和flexbox技术进行响应式ui设计，并利用矢量图形和高分辨率图标保持ui设计的清晰度，再根据不同硬件设备的分辨率和比例动态调整ui设计的图像布局。

33、可选的，根据图像数据的监控结果，进行图像数据内容的自动更新和优化，包括：根据图像数据的监控结果，利用ci/cd流水线进行图像数据的定时更新和优化，利用性能监控工具收集实时图像数据并进行监控分析，再结合用户行为数据，调整图像数据的处理过程和用户交互方式。

34、本发明通过提供一种基于元宇宙游戏的图像数据处理和存储方法，公开了以下技术效果：

35、高效存储：通过设计图形数据库，如使用neo4j等图形数据库，它能够处理复杂关系查询，对于游戏中复杂的场景和资源关系非常有效，同时采用冷热分层的存储策略，将常用数据和不常用数据进行区分，实现高效的存储和传输策略，显著降低带宽和存储成本。

36、高效处理：1)通过对图像数据进行压缩与优化，能够根据硬件性能和当前工作负载自适应调整图像质量和加载速度；2)通过对图像数据进行并行和异步处理，能够实现多线程的数据加载与处理，减少主线程的工作负担和cpu负载，提升帧率稳定性。

37、高质量图像：1)通过渐进式渲染和物理基础渲染技术，能够实现用户聚焦区域的优先渲染，确保材质在不同光照条件下表现一致；2)通过光照计算，计算光照效果，实现更逼真的反射和折射效果，增强光线在空气中的传播效果。

38、兼容性高：通过虚拟化渲染环境和开发抽象图形层，能够模拟不同硬件配置，自动管理兼容性问题，同时能够封装底层图形api的差异，统一接口，游戏引擎可以在不同平台上无缝运行，确保游戏在各种设备上都能展示最高水平。

39、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。