CN104836953B - 多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法 - Google Patents

多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，相机固定于机械控制装置上，自动完成调整相机位置及焦距，使相机正对屏幕中心，实现自动定位，然后使用相机完成所有投影屏幕的所有特征点拍摄，最后去除公共噪声区域，识别所有特征点，建立相机空间到投影仪空间的映射矩阵，用特征点的投影仪坐标运行几何校正算法进行几何校正。本发明支持相机自动定位和拍照，同时在特征点识别过程中，递归的去除图片公共噪声区域，有助于更精确地识别出特征点，排除噪声干扰，提升优化最终的几何校正结果。

Description

多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法
技术领域
本发明涉及投影显示和图像处理技术领域，尤其涉及一种多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法。
背景技术
随着科学技术的高速发展以及信息量的急速膨胀，在影视动漫产业、数字与虚拟城市及社区、建筑设计和规划、汽车设计与制造、遥感和指挥以及大规模科学计算可视化等诸多领域，人们对显示技术的要求也越来越高。由于受到目前显示设备分辨率的限制，无法对超大尺寸、高分辨率的数据进行有效显示。其中主要的需求反映在：高分辨率、超大物理尺寸、沉浸感。投影仪阵列拼接显示***是由多台投影仪和软件或者硬件图像控制单元构成的大屏幕显示***。通过多台投影仪的拼接，可以提供高分辨率、高物理尺寸、高亮度的画面输出。考虑到成本和可行性等多方面因素，投影仪阵列拼接显示技术成为一个备受关注的研究热点。
传统的单台显示设备在分辨率和亮度上的有局限性，一个比较常用的解决方案是利用多台显示设备阵列进行大屏显示，提供高分辨率，但是该项技术具有明显的拼接缝隙，需要进行几何校正和边缘融接，其中的一种技术是综合使用相机和多投影仪、同时根据采集的特征点建立相机和投影仪之间的映射矩阵，然后进行几何校正，这种方法执行过程的不足之处在于，一方面相机的位置可能需要手动调整才能达到最优的效果，另一方面相机拍摄过程中，环境噪声可能会对特征点的识别产生影响，从而不能精确识别特征点，造成最后重建融合的效果不好。
发明内容
本发明的目的在于针对已有技术的不足，提供一种多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，该方法实现相机控制的自动化拍照；并且能够更精确地识别出特征点。
为了实现上述目的，本发明提供的技术方案为：提供一种多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，包括如下步骤：
(1)机械控制装置置于投影屏幕阵列前面一定距离，相机固定于机械控制装置上；
(2)经纬仪结合投影仪投射白色矩形特征点到对应投影屏幕中心位置，相机拍照并识别白色矩形特征点的四个角点，根据计算结果自动调整相机位置及焦距，使相机正对屏幕中心，矩形特征点在拍摄照片上占据恰当面积大小，实现自动定位；
(3)相机自动定位成功后，每隔一定时间用经纬仪打出一个矩形特征点到投影屏幕上，使用相机自动拍摄每个特征点照片，直至完成当前投影屏幕的所有特征点拍摄；
(4)重复步骤(2)～(3)，逐次完成所有投影屏幕的特征点拍摄；
(5)去除公共噪声区域，识别所有特征点，将特征点的坐标由相机坐标转换到投影仪空间坐标，建立相机空间到投影仪空间的映射矩阵，用特征点的投影仪坐标运行几何校正算法进行几何校正。
上述步骤(2)中，相机实现自动定位的方法步骤为：
(2.1)识别白色矩形特征点的四个角点的坐标点，分别为p0，p1，p2，p3；
(2.2)计算白色矩形特征点的中心坐标点p4，照片的中心坐标点p5，及矩形方块占据整个相片面积大小比率aspect：
p4＝(p0+p3)/2,
p5＝(picWidth+picHight)/2,
aspect＝blockArea/picArea，
其中，picWidth为照片宽度，picHight为照片高度，blockArea为白色矩形特征点在相片上占据面积，picArea为整个相片的面积；
(2.3)自动控制机械控制装置调整相机位置，使计算的矩形特征点的中心坐标点p4与照片的中心坐标点p5重合，确保相机投向对准屏幕中心；
(2.4)调整相机的焦距，使矩形方块占据整个相片面积大小比率aspect处于适当水平，使矩形特征点在拍摄照片上占据恰当面积大小。
上述步骤(5)中，去除公共噪声区域的算法步骤为：
(5.1)针对每张照片识别出最大的类特征点轮廓，计算记录第i张照片最大轮廓的中心坐标为Qi；
(5.2)计算对应于同一个投影屏幕的所有照片的轮廓中心坐标距离值，设置预定误差阈值为ε，如果两个坐标中心距离值满足如下判定条件：
则判定该轮廓为公共噪声区域，标识所有照片中该轮廓区域为公共噪声区域予以剔除；
(5.3)递归执行步骤(5.1)～(5.2)，直至每张照片都找到最大轮廓的中心坐标，且轮廓的中心坐标距离值都大于预定的误差阈值ε，则算法结束，表示每张照片都找到了不同的特征点，也即是要识别的特征点。
优选地，上述机械控制装置支持上下左右移动调整，从而实现对相机的二维位置调节。
优选地，经纬仪每隔一定时间打出的所有矩形特征点组合起来具有矩阵棋盘式排列特征，也即矩形特征点之间具有固定横向和纵向间距。
与现有技术相比，本发明多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，支持相机自动定位和拍照，避免人工调整相机位置的繁琐工作，实现相机控制的自动化；同时在特征点识别过程中，递归的去除图片公共噪声区域，有助于更精确地识别出特征点，排除噪声干扰，提升优化最终的几何校正结果。
通过以下的描述并结合附图，本发明将变得更加清晰，这些附图用于解释本发明的实施例。
附图说明
图1为本发明实施例方法的流程示意图。
图2为本发明实施例相机自动定位计算示意图。
具体实施方式
现在参考附图描述本发明的实施例，附图中类似的元件标号代表类似的元件。如上所述，如图1所示，本实施例提供的一种多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，包括如下步骤：
S001机械控制装置置于投影屏幕阵列前面一定距离，相机固定于机械控制装置上；
S002经纬仪结合投影仪投射白色矩形特征点到对应投影屏幕中心位置，相机拍照并识别白色矩形特征点的四个角点，根据计算结果自动调整相机位置及焦距，使相机正对屏幕中心，矩形特征点在拍摄照片上占据恰当面积大小，实现自动定位；
S003相机自动定位成功后，每隔一定时间用经纬仪打出一个矩形特征点到投影屏幕上，使用相机自动拍摄每个特征点照片，直至完成当前投影屏幕的所有特征点拍摄；
S004重复步骤S002～S003，逐次完成所有投影屏幕的特征点拍摄；
S005去除公共噪声区域，识别所有特征点，将特征点的坐标由相机坐标转换到投影仪空间坐标，建立相机空间到投影仪空间的映射矩阵，用特征点的投影仪坐标运行几何校正算法进行几何校正。
参考图1所示，标号101表示相机拍摄照片，标号102表示白色矩形特征点，以该图说明上述步骤S002中，相机实现自动定位的方法为：
A1,识别白色矩形特征点的四个角点的坐标点，分别为p0，p1，p2，p3；
A2，计算白色矩形特征点的中心坐标点p4，照片的中心坐标点p5，及矩形方块占据整个相片面积大小比率aspect：
p4＝(p0+p3)/2,
p5＝(picWidth+picHight)/2,
aspect＝blockArea/picArea，
其中，picWidth为照片宽度，picHight为照片高度，blockArea为白色矩形特征点在相片上占据面积，picArea为整个相片的面积；
A3自动控制机械控制装置调整相机位置，使计算的矩形特征点的中心坐标点p4与照片的中心坐标点p5重合，确保相机投向对准屏幕中心；
A4调整相机的焦距，使矩形方块占据整个相片面积大小比率aspect处于适当水平，使矩形特征点在拍摄照片上占据恰当面积大小。
本实施例步骤S005中，去除公共噪声区域的算法步骤为：
B1针对每张照片识别出最大的类特征点轮廓，计算记录第i张照片最大轮廓的中心坐标为Qi；
B2计算对应于同一个投影屏幕的所有照片的轮廓中心坐标距离值，设置预定误差阈值为ε，如果两个坐标中心距离值满足如下判定条件：
则判定该轮廓为公共噪声区域，标识所有照片中该轮廓区域为公共噪声区域予以剔除；
B3递归执行步骤B1～B2，直至每张照片都找到最大轮廓的中心坐标，且轮廓的中心坐标距离值都大于预定的误差阈值ε，则算法结束，表示每张照片都找到了不同的特征点，也即是要识别的特征点。
具体过程中，算法结束时候可能存在比较小的公共噪声区域，但是这没有影响，因为算法是从最大轮廓直径开始寻找的，所以算法结束时候已经找到了要识别的特征点。为了提高算法的效率其实不必等所有的照片的轮廓中心坐标都计算出来再判断是否全部相等，而是先计算前n张照片的轮廓的中心，如果计算的n张照片的轮廓中心都相等则直接判断该轮廓区域为公共噪声区域而不再去找第n张以后图片的轮廓中心。
本实施例中，上述机械控制装置支持上下左右移动调整，从而实现对相机的二维位置调节。
本实施例中，经纬仪每隔一定时间打出的所有矩形特征点组合起来具有矩阵棋盘式排列特征，也即矩形特征点之间具有固定横向和纵向间距。
与现有技术相比，本发明多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，支持相机自动定位和拍照，避免人工调整相机位置的繁琐工作，实现相机控制的自动化；同时在特征点识别过程中，递归的去除图片公共噪声区域，有助于更精确地识别出特征点，排除噪声干扰，提升优化最终的几何校正结果。
以上所揭露的仅为本发明的优选实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (5)

1.一种多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)机械控制装置置于投影屏幕阵列前面一定距离，相机固定于机械控制装置上；
(2)经纬仪结合投影仪投射白色矩形特征点到对应投影屏幕中心位置，相机拍照并识别白色矩形特征点的四个角点，根据计算结果自动调整相机位置及焦距，使相机正对屏幕中心，矩形特征点在拍摄照片上占据恰当面积大小，实现自动定位；
(3)相机自动定位成功后，每隔一定时间用经纬仪打出一个矩形特征点到投影屏幕上，使用相机自动拍摄每个特征点照片，直至完成当前投影屏幕的所有特征点拍摄；
(4)重复步骤(2)～(3)，逐次完成所有投影屏幕的特征点拍摄；
(5)去除公共噪声区域，识别所有特征点，将特征点的坐标由相机坐标转换到投影仪空间坐标，建立相机空间到投影仪空间的映射矩阵，用特征点的投影仪坐标运行几何校正算法进行几何校正。
2.如权利要求1所述的多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，其特征在于，在步骤(2)中，相机实现自动定位的方法步骤为：
(2.1)识别白色矩形特征点的四个角点的坐标点，分别为p0，p1，p2，p3；
(2.2)计算白色矩形特征点的中心坐标点p4，照片的中心坐标点p5，及矩形方块占据整个相片面积大小比率aspect：
p4＝(p0+p3)/2,
p5＝(picWidth+picHight)/2,
aspect＝blockArea/picArea，
其中，picWidth为照片宽度，picHight为照片高度，blockArea为白色矩形特征点在相片上占据面积，picArea为整个相片的面积；
(2.3)自动控制机械控制装置调整相机位置，使计算的矩形特征点的中心坐标点p4与照片的中心坐标点p5重合，确保相机投向对准屏幕中心；
(2.4)调整相机的焦距，使矩形方块占据整个相片面积大小比率aspect处于适当水平，使矩形特征点在拍摄照片上占据恰当面积大小。
3.如权利要求1所述多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，其特征在于，在步骤(5)中，去除公共噪声区域的算法步骤为：
(5.1)针对每张照片识别出最大的类特征点轮廓，计算记录第i张照片最大轮廓的中心坐标为Qi；
(5.2)计算对应于同一个投影屏幕的所有照片的轮廓中心坐标距离值，设置预定误差阈值为ε，如果两个坐标中心距离值满足如下判定条件：
则判定该轮廓为公共噪声区域，标识所有照片中该轮廓区域为公共噪声区域予以剔除；
(5.3)递归执行步骤(5.1)～(5.2)，直至每张照片都找到最大轮廓的中心坐标，且轮廓的中心坐标距离值都大于预定的误差阈值ε，则算法结束，表示每张照片都找到了不同的特征点，也即是要识别的特征点。
4.如权利要求1所述的多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，其特征在于，所述机械控制装置支持上下左右移动调整，从而实现对相机的二维位置调节。
5.如权利要求1所述的多投影仪屏幕特征点自动拍照及去噪识别方法，其特征在于，在步骤(3)中，经纬仪每隔一定时间打出的所有矩形特征点组合起来具有矩阵棋盘式排列特征，也即矩形特征点之间具有固定横向和纵向间距。
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