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专利号: 2018104240657
申请人: 长春理工大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 电通信技术
更新日期:2024-02-28
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种多投影显示系统畸变的智能校正方法,其特征在于:通过电缆将相机与计算机进行连接,通过电缆将投影仪与计算机进行连接;

具体的步骤如下:

步骤1、设定投影特征图案中的特征圆半径cr=10pixel,水平方向上特征圆个数xnum=10,竖直方向上特征圆个数ymun=10;构建矩阵pro_marry,其大小为xnum行,ynum列,其中矩阵pro_marry中的第i行,第j列矩阵值pro_marry(i,j)存储opencv2.4.10中的cvPoint点类型,即pro_marry(i,j)=(px(i,j),py(i,j));其中px(i,j)为特征圆的中心位置对于的x轴坐标轴,py(i,j)为特征圆的中心位置对于的y轴坐标轴,其值通过利用公式px(i,j)=cr+(768-2×cr)/(xnum-1)×jpy(i,j)=cr+(1024-2×cr)/(ynum-1)×i’

对矩阵pro_marry中的值赋值,从而得到各个特征圆在生成特征图案中的中心位置;

步骤2、当i≠5,j≠5,或者i≠6,j≠4,或者i≠6,j≠7时,利用opencv2.4.10中circle函数进行绘制特征圆,其中circle函数中的半径参数为cr=10pixel,特征圆的圆心参数为pro_marry(i,j)对应的值,特征圆的颜色Scalar(255,255,255);而当i=5,j=5,或者i=

6,j=4,或者i=6,j=7时,利用opencv2.4.10中circle函数进行绘制特征圆,其中circle函数中的半径参数为cr=15pixel,特征圆的圆心参数为pro_marry(i,j)对应的值,特征圆的颜色Scalar(255,255,255)。即可生成一副背景色为黑色,特征圆为白色的投影特征图像pro_pattern,该图像分辨率大小为1024×768;

步骤3、对于多投影系统中具有水平方向hn个投影单元3,竖直方向vn个投影单元3,将上述的生成的投影特征图像pro_pattern,按照一定从左到右、从上到下的顺序,依次投影特征图像pro_pattern到投影显示屏幕4,同时利用保持相机2位姿固定并依次采集图像campic_i_j,i=1,2…hn,j=1,2…vn;

步骤4、通过利用opencv2.4.10中的cvtColor函数将相机采集的图像campic_i_j进行转换得到图像graypic_i_j,i=1,2…hn,j=1,2…vn;利用opencv2.4.10中的threshold函数对图像graypic_i_j进行二值化处理得到图像binary_i_j,i=1,2…hn,j=1,2…vn;接着对图像binary_i_j利用opencv2.4.10中函数Canny进行边缘检测,提取图像binary_i_j中的特征圆的轮廓线;再利用opencv2.4.10中函数findContours对特征圆进行边界定位查找通过对检测定位到的特征圆轮廓线进行像素点统计分析,也即是设定一个特征圆周长阈值cri_thr,其值可通过对检测定位的所有特征圆轮廓线中的像素点求取均值来设定。当特征圆的轮廓线中像素点个数大于cri_thr,即为特征图案中的中心区域对应的三个大圆,保存在big_contours集合中,否则保存在cir_contours集合中,其中big_contours集合和cir_contours集合的类型都为opencv2.4.10的vector>。

步骤5、构建矩阵cam_marry,其大小为xnum行,ynum列,其中矩阵cam_marry中的第i行,第j列矩阵值cam_marry(i,j)存储opencv2.4.10中的cvPoint点类型,即cam_marry(i,j)=(cx(i,j),cy(i,j));利用opencv2.4.10中fitEllipse函数对big_contours集合进行特征图的圆心定位得到三个点point1(x1,y1),point2(x2,y2),point3(x3,y3),并将这三个点赋值给对应的cam_marry矩阵中;利用相似三角形的对应关系,匹配pro_marry(5,5),pro_marry(6,4),pro_marry(6,7)与三个点point1(x1,y1),point2(x2,y2),point3(x3,y3)之间的一一对应关系。利用opencv2.4.10中fitEllipse函数对cir_contours集合进行特征图的圆心定位保存到cam_marry(i,j)矩阵中,利用上述匹配完的三个点为基准,匹配cam_marry矩阵中其他元素对应的pro_marry矩阵。

步骤6、通过步骤4、5即可建立多投影系统中水平方向中的hn个投影单元和竖直方向vn个投影单元的与相机坐标空间中的特征圆图案中的特征对应关系。

步骤7、利用公式

其中px(n,m)和cx(n,m)中的标号n=xnum,y=ynum,而k=1,2…hn×vn,将步骤6匹配完的特征点带入到上述公式中,并通过最小二乘法进行求解上述公式其中T表示矩阵的转置,通过最小二乘法进

行求解,即可求解得到多投影系统中的各个映射关系Mk的值。

步骤8:将多投影系统中的各个投影单元对应的投影原始图像,利用非线性映射关系Mk进行仿射变换,从而得到各个投影单元对应的几何扭曲预投影图像。

步骤9:在利用各个投影单元投射对应的几何扭曲预投影图像到投影显示屏幕4上,从而得到多投影无畸变图像。

利用以上步骤可以实现多投影显示系统畸变的智能校正,本发明的积极效果是多投影显示系统畸变的智能校正能够有效避免各个投影单元投射的特征图案在投影显示表面的外部区域,使得投影屏幕无法完全显示投影特征图案,从而使得相机无法正确采集到投影显示屏幕的特征图案的问题,同时能够避免过多人工干预调整投影仪摆放姿态等问题。