CN104902201A - 基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，包括步骤(1)：在异形屏幕上投影外波段的点阵图像；步骤(2)：在当前视点位置上从外波段的点阵图像上捕捉单帧视见图像点阵图；步骤(3)：通过捕捉到的单帧视见图像点阵图进行拟合投影过程，得到原图像点阵图的畸变矩阵和投影过程中的过度图像；步骤(4)：校正原图像点阵图的位置和像素，得到校正后的单帧图像；步骤(5)：在异形屏幕上投影校正后的单帧图像；步骤(6)：重复步骤(1)～步骤(5)，在异形屏幕上实时投影校正后的图像。本发明利用持续监控异形屏幕上的图像，所有的处理都在极短时间内完成，有效保证了实时性。

Description

基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法。

背景技术

现在，投影技术在教育、培训、娱乐、仿真等领域应用越来越热门，在投影仪使用的过程中，投影仪位置固定后不能再移动，以保证投影图像的正确性。但是，在移动的交通工具中，例如飞机、轮船、大巴车中很难保证投影仪位置不发生变动，当投影仪的位置或投影角度发生了变化，就需要人为的去调整投影仪，以满足用户观看习惯的需要，这将是一件很繁琐的工作。

目前，前人为了解决因投影条件不满足而使用受限的问题，在对于投影图像的校正处理上，都倾向于使用三维重建的方式，虽然对于相对固定的投影环境来说，三维重建的方式可产生较好的投影结果，其中，固定的投影环境包括投影角度，投影屏幕和视点位置等。但是对于可能随时发生变化的投影环境且对矫正过程有实时性的要求时，三维重建由于需要多组数据通过复杂的运算来再现异形屏幕的三维信息，这样会出现对数据的依赖性更强，***误差大以及对设备要求更高的问题。

发明内容

为了解决现有技术的缺点，本发明提供一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，该方法能够通过视觉反馈，对显示在异形屏幕的投影图像进行实时校正。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，包括：

步骤(1)：在异形屏幕上投影外波段的点阵图像；

步骤(2)：在当前视点位置上从外波段的点阵图像上捕捉单帧视见图像点阵图；

步骤(3)：通过捕捉到的单帧视见图像点阵图进行拟合投影过程，得到原图像点阵图的畸变矩阵和投影过程中的过度图像点阵图；

步骤(4)：校正原图像点阵图的位置和像素，得到校正后的单帧图像；

步骤(5)：在异形屏幕上投影校正后的单帧图像；

步骤(6)：重复步骤(1)～步骤(5)，在异形屏幕上实时投影校正后的图像。

所述步骤(3)的具体过程为：

步骤(3.1)：利用对应点匹配算法来确定原图像点阵图与视见图像点阵图的对应关系，得到原图像点阵图与视见图像点阵图的匹配对应点；

步骤(3.2)：根据原图像点阵图与视见图像点阵图的匹配对应点，将原图像空间和视见图像空间分割为一一对应的若干个三角形区域，得到原图像点阵图的畸变矩阵D₁：

D₁＝A^-1B

$A=\left(\begin{array}{ccc}{x}_1& x_2& x_3\\ y_1& y_2& y_3\\ 1& 1& 1\end{array}\right)$

$B=\left(\begin{array}{ccc}{x}_1^{\′}& x_2^{\′}& x_3^{\′}\\ y_1^{\′}& y_2^{\′}& y_3^{\′}\\ 1& 1& 1\end{array}\right)$

其中，A为期望图像点阵图；B为视见图像点阵图；x₁、x₂、x₃、y₁、y₂、y₃、x′₁、x′₂、x′₃、y′₁、y′₂和y′₃均为整数；

步骤(3.3)：根据原图像点阵图O的畸变矩阵D₁，得到投影过程中的过度图像点阵图C为：

C＝OD₁ ^-1。

所述步骤(3.1)的具体过程为：

步骤(3.1.1)：获取原图像点阵图的每行每列点的数目；

步骤(3.1.2)：采用按方向搜索对应点算法，得到相应搜索方向的匹配对应点；

步骤(3.1.3)：将相应搜索方向的匹配对应点两两进行匹配，选择匹配成功的点数最多的匹配对应点，用于将原图像空间和视见图像空间分割为若干三角形区域。

所述步骤(3.1.2)中的方向搜索对应点算法的搜索方向，包括：横向自上向下、纵向自左向右、横向自下向上和纵向自右向左。

所述步骤(3.1.2)中的方向搜索对应点算法的过程为：

步骤(3.1.2.1)：从视见图像点阵图中搜索n_r个y坐标最小的点，并从视见图像点阵图中删除选中点；

步骤(3.1.2.2)：将选出的n_r个y坐标最小的点按照x坐标升序或降序排列，匹配至原图像点阵图的第一行；

步骤(3.1.2.3)：重复步骤(3.1.2.1)～步骤(3.1.2.2)n_c次，获得一次匹配结果；

步骤(3.1.2.4)：从视见图像点阵图中搜索n_c个x坐标最小的点，并从视见图像点阵图中删除选中点；

步骤(3.1.2.5)：将选出的n_c个x坐标最小的点按照y坐标升序或降序排列，匹配至原图像点阵图的第一行；

步骤(3.1.2.6)：重复步骤(3.1.2.4)～步骤(3.1.2.5)n_r次，获得一次匹配结果；

其中，n_r为原图像点阵图的每一行点的数目，n_c为原图像点阵图的每一列点的数目。

所述步骤(3.1.3)的具体过程为：

设横向自上向下匹配对应点为a，纵向自左向右匹配对应点为b，横向自下向上匹配对应点为c，纵向自右向左匹配对应点为d；

检测a点与b点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则a点与b点作为成功匹配的点；

检测b点与c点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则b点与c点作为成功匹配的点；

检测c点与d点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则c点与d点作为成功匹配的点；

检测d点与a点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则d点与a点作为成功匹配的点；

选择匹配过程中匹配成功的点数最多的一次作为最终匹配结果。

所述步骤(4)的具体过程为：

步骤(4.1)：确定视见图像点阵图的最优投影区域，最优投影区域为y′_max、y′_min、x′_min和x′_max所围成的区域；其中，y′_max为视见图像点阵图中上边界y坐标最小的点；y′_min为视见图像点阵图中下边界y坐标最大的点；x′_min为视见图像点阵图中左边界x坐标最大的点；x′_max为视见图像点阵图中右边界x坐标最小点作；

步骤(4.2)：利用确定的视见图像点阵图的最优投影区域边界，获取预校正后图像点阵图O′的投影位置：

HC^T＝O′^T

$H=\left(\begin{array}{ccc}h& 0& x_{\min }^{\′}\\ 0& h& y_{\min }^{\′}\\ 0& 0& 1\end{array}\right)$

$h=\min \left\{\frac{y_{\max }^{\′}-y_{\min }^{\′}}{y_{\max }-y_{\min }},\frac{x_{\max }^{\′}-x_{\min }^{\′}}{x_{\max }-x_{\min }}\right\}$

其中，C表示过度图像点阵图；y_max、y_min、x_min和x_max表示预校正后图像点阵图的边界值；

步骤(4.3)：利用三角区域仿射变换与拼接算法处理预校正后图像点阵图，生成校正后的图像，并实时投影在异形屏幕上。

所述步骤(4.3)中三角区域仿射变换与拼接算法生成校正后的图像点阵图的过程为：

步骤(4.3.1)：从过度图像点阵图中提取若干矩形像素块；

步骤(4.3.2)：对提取的矩形像素块进行对应三角形区域的仿射变换；

步骤(4.3.3)：根据对应三角形区域的仿射变换，计算三角形起始点的坐标及三角形起始点对应于视见图像点阵图中对应点的坐标；

步骤(4.3.4)：将三角形起始点的坐标与预校正后图像点阵图中的坐标对齐，并行渲染每一个矩形区域；

步骤(4.3.5)：重复步骤(4.3.1)～步骤(4.3.4)，并行渲染每一个三角形区域，得到投影校正后的图像，并实时投影在异形屏幕上。

所述步骤(4.3.1)中的矩形像素块的宽为1像素，矩形像素块的上边界位于分割的三角形区域的最长边上，下边界位于三角形区域的另外两条边上。

所述异形屏幕包括弧形屏幕、环形屏幕和球形屏幕。

本发明中的原图像点阵图指的是在投影仪内储存的点阵图像；期望图像点阵图指的是希望在异形屏幕上得到的点阵图像；视见图像点阵图指的是未经处理的打到异形屏幕上的点阵图像。

本发明的有益效果为：

(1)低数据依赖性：只需要一张在视点位置的摄像图即可完成单次校正，同时该图包含的信息简单；

(2)高准确性：有效的算法设计以及投影仪的反馈机制可保证校正有相当高的准确度；

(3)实时性：利用持续监控异形屏幕上的图像，由于校正过程之间相互独立即使投影环境发生变化也不会影响矫正工作的正常进行，所有的处理都在极短时间内完成，有效保证了实时性。

附图说明

图1为红外点阵投影至平面幕布上红外摄像机所记录的点阵分布；

图2为红外点阵投影至异形幕布上红外摄像机所记录的点阵分布；

图3为本发明对点阵畸变进行分析的流程图；

图4为本发明的方法设计流程图；

图5为本发明对图像进行预处理的流程图；

图6a)为本发明的图像矫正前图像；

图6b)为本发明的图像矫正后图像；

图7a)为以相同投影方式和投影环境，矫正前图像投影到异形屏幕上效果图；

图7b)为以相同投影方式和投影环境，矫正后图像投影到异形屏幕上效果图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明，本发明以Windows 8中的Visual Studio2010为开发平台，其具体实施方式如下：

如图4所示，本发明的基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，包括：

步骤(1)：在异形屏幕上投影外波段的点阵图像；

步骤(2)：在当前视点位置上从外波段的点阵图像上捕捉单帧视见图像点阵图；

步骤(3)：通过捕捉到的单帧视见图像点阵图进行拟合投影过程，得到原图像点阵图的畸变矩阵和投影过程中的过度图像点阵图；

步骤(4)：校正原图像点阵图的位置和像素，得到校正后的单帧图像；

步骤(5)：在异形屏幕上投影校正后的单帧图像；

步骤(6)：重复步骤(1)～步骤(5)，在异形屏幕上实时投影校正后的图像。

所述异形屏幕包括弧形屏幕、环形屏幕和球形屏幕。本实施例中的异形屏幕选择弧形屏幕。

如图3所示，所述步骤(3)的具体过程为：

步骤(3.1)：利用对应点匹配算法来确定原图像点阵图与视见图像点阵图的对应关系，得到原图像点阵图与视见图像点阵图的匹配对应点；

步骤(3.2)：根据原图像点阵图与视见图像点阵图的匹配对应点，将原图像空间和视见图像空间分割为一一对应的若干个三角形区域，得到原图像点阵图的畸变矩阵D₁：

D₁＝A^-1B

$A=\left(\begin{array}{ccc}{x}_1& x_2& x_3\\ y_1& y_2& y_3\\ 1& 1& 1\end{array}\right)$

$B=\left(\begin{array}{ccc}{x}_1^{\′}& x_2^{\′}& x_3^{\′}\\ y_1^{\′}& y_2^{\′}& y_3^{\′}\\ 1& 1& 1\end{array}\right)$

其中，A为期望图像点阵图；B为视见图像点阵图；x₁、x₂、x₃、y₁、y₂、y₃、x′₁、x′₂、x′₃、y′₁、y′₂和y′₃均为整数；

步骤(3.3)：根据原图像点阵图O的畸变矩阵D₁，得到投影过程中的过度图像点阵图C为：

C＝OD₁ ^-1。

所述步骤(3.1)的具体过程为：

步骤(3.1.1)：获取原图像点阵图的每行每列点的数目，获知原图像点阵图的规格为10*10；

步骤(3.1.2)：采用按方向搜索对应点算法，得到相应搜索方向的匹配对应点；

步骤(3.1.3)：将相应搜索方向的匹配对应点两两进行匹配，选择匹配成功的点数最多的匹配对应点，用于将原图像空间和视见图像空间分割为若干三角形区域。

所述步骤(3.1.2)中的方向搜索对应点算法的搜索方向，包括：横向自上向下、纵向自左向右、横向自下向上和纵向自右向左。

所述步骤(3.1.2)中的方向搜索对应点算法的过程为：

步骤(3.1.2.1)：从视见图像点阵图中搜索10个y坐标最小的点，并从视见图像点阵图中删除选中点；

步骤(3.1.2.2)：将选出的10个y坐标最小的点按照x坐标升序或降序排列，匹配至原图像点阵图的第一行；

步骤(3.1.2.3)：重复10次步骤(3.1.2.1)～步骤(3.1.2.2)，获得一次匹配结果；

步骤(3.1.2.4)：从视见图像点阵图中搜索10个x坐标最小的点，并从视见图像点阵图中删除选中点；

步骤(3.1.2.5)：将选出的10个x坐标最小的点按照y坐标升序或降序排列，匹配至原图像点阵图的第一行；

步骤(3.1.2.6)：重复10次步骤(3.1.2.4)～步骤(3.1.2.5)，获得一次匹配结果。

所述步骤(3.1.3)的具体过程为：

设横向自上向下匹配对应点为a，纵向自左向右匹配对应点为b，横向自下向上匹配对应点为c，纵向自右向左匹配对应点为d；

检测a点与b点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则a点与b点作为成功匹配的点；

检测b点与c点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则b点与c点作为成功匹配的点；

检测c点与d点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则c点与d点作为成功匹配的点；

检测d点与a点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则d点与a点作为成功匹配的点；

选择匹配过程中匹配成功的点数最多的一次作为最终匹配结果。

如图5所示，所述步骤(4)的具体过程为：

步骤(4.1)：确定视见图像点阵图的最优投影区域，最优投影区域为y′_max、y′_min、x′_min和x′_max所围成的区域；其中，y′_max为视见图像点阵图中上边界y坐标最小的点；y′_min为视见图像点阵图中下边界y坐标最大的点；x′_min为视见图像点阵图中左边界x坐标最大的点；x′_max为视见图像点阵图中右边界x坐标最小点作；

步骤(4.2)：利用确定的视见图像点阵图的最优投影区域边界，获取预校正后图像点阵图O′的投影位置：

HC^T＝O′^T

$H=\left(\begin{array}{ccc}h& 0& x_{\min }^{\′}\\ 0& h& y_{\min }^{\′}\\ 0& 0& 1\end{array}\right)$

$h=\min \left\{\frac{y_{\max }^{\′}-y_{\min }^{\′}}{y_{\max }-y_{\min }},\frac{x_{\max }^{\′}-x_{\min }^{\′}}{x_{\max }-x_{\min }}\right\}$

其中，C表示过度图像点阵图；y_max、y_min、x_min和x_max表示预校正后图像点阵图的边界值；

步骤(4.3)：利用三角区域仿射变换与拼接算法处理预校正后图像点阵图，生成校正后的图像，并实时投影在异形屏幕上。

所述步骤(4.3)中三角区域仿射变换与拼接算法生成校正后的图像点阵图的过程为：

步骤(4.3.1)：从过度图像点阵图中提取若干矩形像素块；

步骤(4.3.2)：对提取的矩形像素块进行对应三角形区域的仿射变换：

O＝CD₁

O′＝OD₂

根据上述公式得到，

O′＝CD₁D₂

其中，D₁表示原图像点阵图O的畸变矩阵；C表示过度图像点阵图；D₂表示原图像点阵图O到预校正后图像点阵图的变换矩阵；

步骤(4.3.3)：根据对应三角形区域的仿射变换，计算三角形起始点的坐标及三角形起始点对应于视见图像点阵图中对应点的坐标；

步骤(4.3.4)：将三角形起始点的坐标与预校正后图像点阵图中的坐标对齐，并行渲染每一个矩形区域；

步骤(4.3.5)：重复步骤(4.3.1)～步骤(4.3.4)，并行渲染每一个三角形区域，得到投影校正后的图像，并实时投影在异形屏幕上。

所述矩形像素块的宽为1像素，矩形像素块的上边界位于分割的三角形区域的最长边上，下边界位于三角形区域的另外两条边上。

所述异形屏幕包括弧形屏幕、环形屏幕和球形屏幕。

矩形像素块的并行渲染采用opencv提供的基于GPU并行计算的并行策略。各个三角区域的并行渲染采用c++提供的多线程的编程方式予以实现。

在实际应用中，可以根据需要灵活的掌握投影点阵的形状与分布，并依据于此确定最终的匹配算法与分块方式。正是因为如此，在本实例中，投影的点阵为规整的10*10矩形分布点阵，从而使得对应离散的三角形区域均为直角三角形。其对应的细分矩形及为上边界为斜边，下边界为直角边，宽为1像素的矩形。

同时，为了证明该方案的可靠性，以及多种投影环境下的普适性，采用计算机模拟的手段，模拟了多种投影屏幕，以验证方案的可靠性。该模拟***基于opengl开发，并经过严格测试，模拟结果符合实际情景。如图6a)和图6b)分别为本发明的图像矫正前后的对比图；图7a)和图7b)分别为本发明的矫正前后图像以相同投影方式，投影环境投影到异形屏幕上效果的对比图。通过上述两组对比图可看出，本发明的该方法的校正准确度较高，而且模拟结果符合实际情景。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，包括：

步骤(1)：在异形屏幕上投影外波段的点阵图像；

步骤(2)：在当前视点位置上从外波段的点阵图像上捕捉单帧视见图像点阵图；

步骤(3)：通过捕捉到的单帧视见图像点阵图进行拟合投影过程，得到原图像点阵图的畸变矩阵和投影过程中的过度图像点阵图；

步骤(4)：校正原图像点阵图的位置和像素，得到校正后的单帧图像；

步骤(5)：在异形屏幕上投影校正后的单帧图像；

步骤(6)：重复步骤(1)～步骤(5)，在异形屏幕上实时投影校正后的图像。

2.如权利要求1所述的一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，步骤(3.1)：利用对应点匹配算法来确定原图像点阵图与视见图像点阵图的对应关系，得到原图像点阵图与视见图像点阵图的匹配对应点；

步骤(3.2)：根据原图像点阵图与视见图像点阵图的匹配对应点，将原图像空间和视见图像空间分割为一一对应的若干个三角形区域，得到原图像点阵图的畸变矩阵D₁：

D₁＝A^-1B

$A=\left(\begin{array}{ccc}{x}_1& x_2& x_3\\ y_1& y_2& y_3\\ 1& 1& 1\end{array}\right)$

$B=\left(\begin{array}{ccc}{x}_1^{\′}& x_2^{\′}& x_3^{\′}\\ y_1^{\′}& y_2^{\′}& y_3^{\′}\\ 1& 1& 1\end{array}\right)$

其中，A为期望图像点阵图；B为视见图像点阵图；x₁、x₂、x₃、y₁、y₂、y₃、x′₁、x′₂、x′₃、y′₁、y′₂和y′₃均为整数；

步骤(3.3)：根据原图像点阵图O的畸变矩阵D₁，得到投影过程中的过度图像点阵图C为：

$C={{\mathrm{OD}}_1}^{-1}.$

3.如权利要求2所述的一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，所述步骤(3.1)的具体过程为：

步骤(3.1.1)：获取原图像点阵图的每行每列点的数目；

步骤(3.1.2)：采用按方向搜索对应点算法，得到相应搜索方向的匹配对应点；

步骤(3.1.3)：将相应搜索方向的匹配对应点两两进行匹配，选择匹配成功的点数最多的匹配对应点，用于将原图像空间和视见图像空间分割为若干三角形区域。

4.如权利要求3所述的一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，所述步骤(3.1.2)中的方向搜索对应点算法的搜索方向，包括：横向自上向下、纵向自左向右、横向自下向上和纵向自右向左。

5.如权利要求3所述的一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，所述步骤(3.1.2)中的方向搜索对应点算法的过程为：

步骤(3.1.2.1)：从视见图像点阵图中搜索n_r个y坐标最小的点，并从视见图像点阵图中删除选中点；

步骤(3.1.2.2)：将选出的n_r个y坐标最小的点按照x坐标升序或降序排列，匹配至原图像点阵图的第一行；

步骤(3.1.2.3)：重复步骤(3.1.2.1)～步骤(3.1.2.2)n_c次，获得一次匹配结果；

步骤(3.1.2.4)：从视见图像点阵图中搜索n_c个x坐标最小的点，并从视见图像点阵图中删除选中点；

步骤(3.1.2.5)：将选出的n_c个x坐标最小的点按照y坐标升序或降序排列，匹配至原图像点阵图的第一行；

步骤(3.1.2.6)：重复步骤(3.1.2.4)～步骤(3.1.2.5)n_r次，获得一次匹配结果；

其中，n_r为原图像点阵图的每一行点的数目，n_c为原图像点阵图的每一列点的数目。

6.如权利要求3所述的一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，所述步骤(3.1.3)的具体过程为：

设横向自上向下匹配对应点为a，纵向自左向右匹配对应点为b，横向自下向上匹配对应点为c，纵向自右向左匹配对应点为d；

检测a点与b点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则a点与b点作为成功匹配的点；

检测b点与c点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则b点与c点作为成功匹配的点；

检测c点与d点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则c点与d点作为成功匹配的点；

检测d点与a点在匹配中是否位于同一点阵的相同位置，若是，则d点与a点作为成功匹配的点；

选择匹配过程中匹配成功的点数最多的一次作为最终匹配结果。

7.如权利要求2所述的一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，所述步骤(4)的具体过程为：

步骤(4.1)：确定视见图像点阵图的最优投影区域，最优投影区域为y′_max、y′_min、x′_min和x′_max所围成的区域；其中，y′_max为视见图像点阵图中上边界y坐标最小的点；y′_min为视见图像点阵图中下边界y坐标最大的点；x′_min为视见图像点阵图中左边界x坐标最大的点；x′_max为视见图像点阵图中右边界x坐标最小点作；

步骤(4.2)：利用确定的视见图像点阵图的最优投影区域边界，获取预校正后图像点阵图O′的投影位置：

HC^T＝O′^T

$H=\left(\begin{array}{ccc}h& 0& x_{\min }^{\′}\\ 0& h& y_{\min }^{\′}\\ 0& 0& 1\end{array}\right)$

$h=min\{\frac{y_{\max }^{\′}-y_{\min }^{\′}}{y_{\max }-y_{\min }},\frac{x_{\max }^{\′}-x_{\min }^{\′}}{x_{\max }-x_{\min }}\}$

其中，C表示过度图像点阵图；y_max、y_min、x_min和x_max表示预校正后图像点阵图的边界值；

步骤(4.3)：利用三角区域仿射变换与拼接算法处理预校正后图像，生成校正后的图像，并实时投影在异形屏幕上。

8.如权利要求7所述的一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，所述步骤(4.3)中三角区域仿射变换与拼接算法生成校正后的图像的过程为：

步骤(4.3.1)：从过度图像点阵图中提取若干矩形像素块；

步骤(4.3.2)：对提取的矩形像素块进行对应三角形区域的仿射变换；

步骤(4.3.3)：根据对应三角形区域的仿射变换，计算三角形起始点的坐标及三角形起始点对应于视见图像点阵图中对应点的坐标；

步骤(4.3.4)：将三角形起始点的坐标与预校正后图像点阵图中的坐标对齐，并行渲染每一个矩形区域；

步骤(4.3.5)：重复步骤(4.3.1)～步骤(4.3.4)，并行渲染每一个三角形区域，得到投影校正后的图像，并实时投影在异形屏幕上。

9.如权利要求8所述的一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，所述步骤(4.3.1)中的矩形像素块的宽为1像素，矩形像素块的上边界位于分割的三角形区域的最长边上，下边界位于三角形区域的另外两条边上。

10.如权利要求1所述的一种基于移动视点与异形屏幕的投影图像实时校正方法，其特征在于，所述异形屏幕包括弧形屏幕、环形屏幕和球形屏幕。