CN105472361B - 一种投影仪图像荧光处理的方法及*** - Google Patents

一种投影仪图像荧光处理的方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种投影仪图像荧光处理的方法及***,方法包括获取投影图像;对投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;从灰度图像,提取轮廓图像,并对轮廓图像进行腐蚀膨胀处理;检测投影模块进行投影的投影区域的环境光的环境光的光照强度,并根据环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理;将轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像;使投影模块向投影区域投影荧光图像。通过上述方式,本发明能够实现投影模块投影荧光图像,荧光图像能够与环境光区分开来,方便用户观看荧光图像,另外本发明还能够根据投影模块的投影区域的环境光的光照强度,调节荧光图像的荧光化程度,使得荧光图像更加符合投影环境的需要。

Description

一种投影仪图像荧光处理的方法及***
技术领域
本发明涉及投影技术领域,特别是涉及一种投影仪图像荧光处理的方法及***。
背景技术
投影仪(又称投影机),是一种可以将图像或视频投射到幕布上的设备,其投影到幕布上的图像或者视频在保持清晰度的情况下呈现数倍或者数十倍进行放大,方便人们观看,也给予人们开阔的视野,因此,投影仪深受用户的欢迎。
由于投影仪是将图像或视频直接投射到幕布,幕布上所显示的投影图像的投影效果会受幕布所在的区域的环境光的影响,若环境光过强时,环境光会盖过投影仪出射的投影光,使得幕布呈视泛白的效果,用户无法观看到投影画面,若环境光过弱,则幕布显示的投影画面过暗,会容易使人们无法清楚获取投影图像所反映的信息。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种投影仪图像荧光处理的方法及***,能够实现投影模块投影荧光图像,其中,荧光图像能够与环境光区分开来,方便用户观看荧光图像,并且能够根据投影模块的投影区域的环境光的环境光的光照强度,调节荧光图像的荧光化程度,使得荧光图像更加符合投影环境的需要。
为解决上述技术问题,本发明采用的一个技术方案是:提供一种投影仪图像荧光处理的方法,包括获取投影图像;对所述投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;从所述灰度图像,提取轮廓图像,并对所述轮廓图像进行腐蚀膨胀处理;检测所述投影模块进行投影的投影区域的环境光的光照强度,并根据所述环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理;将所述轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像;使所述投影模块向所述投影区域投影所述荧光图像。
其中,对所述投影图像进行灰度处理,得到灰度图像的步骤包括:获取所述投影图像的像素点的RGB值;根据所述投影图像的像素点的RGB值,计算灰度值;将所述投影图像的像素点的RGB值置换为所述灰度值,得到所述灰度图像。
其中,根据所述像素点的RGB值,计算所述像素点的灰度值的计算公式为:
Gray=α*R+β*G+γ*B
所述Gray为灰度值,所述R为所述像素点的RGB值中红色分量的颜色值,所述G为所述像素点的RGB值中绿色分量的颜色值,所述B为所述像素点的RGB值中蓝色分量的颜色值,所述α为大于0.2并且小于0.4的数值,所述β为大于0.5并且小于0.7的数值,所述γ为大小0.1并且小于0.3的数值。
其中,所述根据所述环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理的步骤包括:对所述腐蚀膨胀处理后的图像先进行染色处理;根据所述环境光的光照强度选择高斯模糊处理的矩阵模板,所述高斯模糊处理的矩阵模板与环境光的光照强度之间具有预定的正相关关系;将所述染色后的图像与所选择的高斯模糊处理的矩阵模板进行卷积运算,得到所述染色模糊处理后的图像。
其中,所述对所述轮廓图像进行腐蚀膨胀处理的步骤包括:提取所述轮廓图像内各个物体的轮廓边缘;消除所述轮廓边缘的毛刺,并扩大所述轮廓边缘,以及填补所述轮廓图像内各个物体内部的空白部分。
为解决上述技术问题,本发明采用的另一个技术方案是:提供一种投影荧光图像的***,包括投影模块、光检测装置和处理器,所述处理器分别与投影模块和光检测装置连接;所述处理器用于:获取投影图像;对所述投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;从所述灰度图像,提取轮廓图像,并对所述轮廓图像进行腐蚀膨胀处理;通过所述光检测装置检测所述投影模块进行投影的投影区域的环境光的光照强度,并根据所述环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理;将所述轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像;向所述投影模块发送所述荧光图像,并使所述投影模块向所述投影区域投影所述荧光图像。
其中,所述处理器对所述投影图像进行灰度处理,得到灰度图像的步骤包括:获取所述投影图像的像素点的RGB值;根据所述投影图像的像素点的RGB值,计算灰度值;将所述投影图像的像素点的RGB值置换为所述灰度值,得到所述灰度图像。
其中,根据所述像素点的RGB值,计算所述像素点的灰度值的计算公式为:
Gray=α*R+β*G+γ*B
所述Gray为灰度值,所述R为所述像素点的RGB值中红色分量的颜色值,所述G为所述像素点的RGB值中绿色分量的颜色值,所述B为所述像素点的RGB值中蓝色分量的颜色值,所述α为大于0.2并且小于0.4的数值,所述β为大于0.5并且小于0.7的数值,所述γ为大小0.1并且小于0.3的数值。
其中,所述处理器根据所述环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理的步骤包括:对所述腐蚀膨胀处理后的图像进行染色处理;根据所述环境光的光照强度选择高斯模糊处理的矩阵模板,所述高斯模糊处理的矩阵模板与环境光的光照强度之间具有预定的正相关关系;将所述染色后的图像与所选择的高斯模糊处理的矩阵模板进行卷积运算,得到所述染色模糊处理后的图像。
其中所述处理器对所述轮廓图像进行腐蚀膨胀处理的步骤包括:提取所述轮廓图像内各个物体的轮廓边缘;消除所述轮廓边缘的毛刺,并扩大所述轮廓边缘,以及填补所述轮廓图像内各个物体内部的空白部分。
本发明的有益效果是:区别于现有技术的情况,本发明在获取到投影图像后,依次对投影图像进行投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;从灰度图像,提取轮廓图像,并对轮廓图像进行腐蚀膨胀处理;对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理,最后将轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像,使投影模块发送荧光图像,实现投影荧光图像,其中,荧光图像能够与环境光区分开来,方便用户观看荧光图像;进一步的,在对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理时,是投影区域的环境光的光照强度进行的,具体为环境光的光照强度越强,模糊处理的程度越深,图像荧光化越强,环境光的光照强度越弱,模糊处理的程度越浅,图像荧光化越弱,使得荧光图像更加符合投影环境的需要。
附图说明
图1是本发明投影荧光图像的***实施方式的示意图;
图2是本发明投影仪图像荧光处理的方法实施方式的流程图;
图3是本发明投影仪图像荧光处理的方法实施方式中生成灰度图像的流程图;
图4是本发明投影仪图像荧光处理的方法实施方式对图像进行染色模糊处理的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明进行详细说明。
请参阅图1,投影荧光图像的***20包括投影模块21、光检测装置22和处理器23,处理器23分别与投影模块21和光检测装置22连接。光检测装置22用于检测投影模块21的投影区域的环境光的光照强度。环境光的光照强度是指在单位面积上所接受可见光的能量。除了通过光检测装置22直接检测投影区域的环境光的光照强度之外,也可以利用带有采集功能的镜头装置拍摄一幅投影环境图像,再对该图像进行灰度处理,通过计算灰度图像的每个像素点的灰度值得出图片的环境光的光照强度,即为投影环境中的环境光的光照强度,当然,本领域技术人员也可以采用其它方法检测投影区域的环境光的光照强度,此处不再一一赘述。
处理器23用于:获取投影图像;对投影图像进行灰度处理,得到灰度图像,从灰度图像,提取轮廓图像,并对轮廓图像进行腐蚀膨胀处理,通过光检测装置22检测投影模块21进行投影的投影区域的环境光的光照强度,并根据环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理,将轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像,向投影模块21发送荧光图像,并使投影模块21向投影区域投影荧光图像。
值得说明的是:在提取得到的轮廓图像后,会保存轮廓图像的副本,其中,轮廓图像的副本与原轮廓图像相同,后将轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理具体为:将轮廓图像的副本与进行染色模糊处理后的图像进行融合处理。
灰度图像是指在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度的图像,R、G、B分别为投影图像每个像素点的红色分量、绿色分量、蓝色分量三个的颜色值。投影图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,灰度处理即将图像的颜色由多变的彩色变化范围缩小到黑与白之间的变化范围,则处理器23对投影图像进行灰度处理,得到灰度图像的步骤包括:获取投影图像的像素点的RGB值,根据投影图像的像素点的RGB值,计算灰度值,将投影图像的像素点的RGB值置换为灰度值,得到灰度图像,其中,计算像素点的灰度值的计算公式为:
Gray=α*R+β*G+γ*B
Gray为灰度值,R为像素点的RGB值中红色分量的颜色值,G为像素点的RGB值中绿色分量的颜色值,B为像素点的RGB值中蓝色分量的颜色值,α为大于0.2并且小于0.4的数值,β为大于0.5并且小于0.7的数值,γ为大小0.1并且小于0.3的数值。当然,上述只是说明其中一种较优的将投影图像转换为灰度图像的方法,本领域技术人员也可以采用其它方法将投影图像转换灰度图像。
轮廓图像是指能够体现投影图像中各个物体的轮廓的图像,处理器23对轮廓图像进行腐蚀膨胀处理的步骤具体包括提取轮廓图像内各个物体的轮廓边缘;消除轮廓边缘的毛刺,并扩大轮廓边缘,以及填补轮廓图像内各个物体内部的空隙。具体而言,在消除轮廓边缘的毛刺后,扩大各个物体的轮廓,然后填充轮廓图像内各个物体内部的空白部分。通过上述处理,图轮廓图像变得更加平滑,从而减少轮廓图像中的具体细节的要求。
对图像进行模糊处理时,是根据环境光的光照强度进行,具体的,环境光的光照强度越强,模糊处理越深,环境光的光照强度越弱,模糊处理越浅,则处理器23根据环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理的步骤包括:对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色处理,根据环境光的光照强度选择高斯模糊处理的矩阵模板,高斯模糊处理的矩阵模板与环境光的光照强度之间具有预定的正相关关系,将染色后的图像与所选择的高斯模糊处理的矩阵模板进行卷积运算,得到染色模糊处理后的图像。高斯模糊处理的矩阵模板与环境光的光照强度之间具有预定的正相关关系是指:环境光的光照强度越强,所选定的高斯模糊处理的矩阵模板越大,而高斯模糊处理的矩阵模板越大,则对图像进行模糊处理的程序越大,环境光的光照强度越弱,所选定的高斯模糊处理的矩阵模板越小,而高斯模糊处理的矩阵模板越小,则对图像进行模糊的程序越小;当然,高斯模糊处理的矩阵模板的大小与环境光的光照强度之间的预定的正相关关系可以根据实际情况设定。
进一步的,处理器23在将轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像中是以轮廓图像作为图像的前景,染色模糊处理后图像作为图像的背景,其中,染色模糊处理后的图像是一个比较模糊的图像,能够跟轮廓图像形成反衬,从而使得融合后的图像荧光化显示更加突出,投影出来的效果更佳。
当然,在得到荧光图像之后,在投影荧光图像之前,还可以对荧光图像进行优化处理,例如:对荧光图像进行平滑处理,提高荧光图像的质量等等。
在本发明实施方式中,在获取到投影图像后,依次对投影图像进行投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;从灰度图像,提取轮廓图像,并对轮廓图像进行腐蚀膨胀处理;对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理,最后将轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像,使投影模块发送荧光图像,实现投影荧光图像,其中,荧光图像能够与环境光区分开来,方便用户观看荧光图像;进一步的,在对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理时,是投影区域的环境光的光照强度进行的,具体为环境光的光照强度越强,模糊处理的程度越深,图像荧光化越强,环境光的光照强度越弱,模糊处理的程度越浅,图像荧光化越弱,使得荧光图像更加符合投影环境的需要。
本发明又提供投影仪图像荧光处理的方法实施方式。请参阅图2,方法包括:
步骤S201:获取投影图像;
投影图像是由外部设备提供的,也可以从***内部的存储器上提取得到的。
步骤S202:对投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;
灰度图像是指只有黑白两种颜色的图像,其能够使观看者可以更直观地区分出图像内各物体的形状和轮廓。投影图像每个像素点的RGB值包括R值、G值和B值,投影图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个颜色分量决定,而每个颜色分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,灰度处理即将图像的颜色由多变的彩色变化范围缩小到黑与白之间的变化范围。而将投影图像转换为恢复就是为改变投影图像内各个像素点的RGB值,使投影图像只有黑白两种颜色,则如图3所示,步骤S202包括:
步骤S2021:获取投影图像的像素点的RGB值;
步骤S2022:根据投影图像的像素点的RGB值,计算灰度值,其中,计算像素点的灰度值的计算公式为:
Gray=α*R+β*G+γ*B
Gray为灰度值,R为像素点的RGB值中红色分量的颜色值,G为像素点的RGB值中绿色分量的颜色值,B为像素点的RGB值中蓝色分量的颜色值,α为大于0.2并且小于0.4的数值,β为大于0.5并且小于0.7的数值,γ为大小0.1并且小于0.3的数值。
步骤S2023:将投影图像的像素点的RGB值置换为灰度值,得到灰度图像。
步骤S203:从灰度图像,提取轮廓图像,并对轮廓图像进行腐蚀膨胀处理;
值得说明的是:在提取得到轮廓图像后,保存轮廓图像的副本,以方便后续进行处理。
而对轮廓图像进行腐蚀膨胀处理是为使轮廓图像内各个物体的轮廓更加清晰,具体的步骤S203包括:提取轮廓图像内各个物体的轮廓边缘,消除轮廓边缘的毛刺,并扩大轮廓边缘,以及填补轮廓图像内各个物体内部的空白部。对轮廓图像进行腐蚀膨胀处理后,图像更加平滑,从而能够减少图像中的一些细节。
步骤S204:检测投影模块进行投影的投影区域的环境光的光照强度,并根据环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理;
投影区域是指投影模块进行投影时投影画面所在区域。在对图像进行模糊处理时,环境光的光照强度越强,模糊处理越深,环境光的光照强度越弱,模糊处理越浅,以使荧光图像更加符合投影环境的需要,则如图4所示,步骤S204又包括:
步骤S2041:根据环境光的光照强度选择高斯模糊处理的矩阵模板,高斯模糊处理的矩阵模板与环境光的光照强度之间具有预定的正相关关系;
高斯模糊处理的矩阵模板与环境光的光照强度之间具有预定的正相关关系是指:环境光的光照强度越强,所选定的高斯模糊处理的矩阵模板越大,而高斯模糊处理的矩阵模板越大,则对图像进行模糊处理的程序越大,环境光的光照强度越弱,所选定的高斯模糊处理的矩阵模板越小,而高斯模糊处理的矩阵模板越小,则对图像进行模糊的程序越小;当然,高斯模糊处理的矩阵模板的大小与环境光的光照强度之间的预定的正相关关系可以根据实际情况设定。
步骤S2042:将染色后的图像与所选择的高斯模糊处理的矩阵模板进行卷积运算,得到染色模糊处理后的图像。
步骤S205:将轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像;
将轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像中是指以轮廓图像作为图像的前景,染色模糊处理后图像作为图像的背景,其中,染色模糊处理后的图像是一个比较模糊的图像,能够跟轮廓图像形成反衬,从而使得融合后的图像荧光化显示更加突出,投影出来的效果更佳。
步骤S206:使投影模块向投影区域投影荧光图像。
当然,在得到荧光图像之后,在投影荧光图像之前,还可以对荧光图像进行优化处理,例如:对荧光图像进行平滑处理,提高荧光图像的质量等等。
在本发明实施方式中,在获取到投影图像后,依次对投影图像进行投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;从灰度图像,提取轮廓图像,并对轮廓图像进行腐蚀膨胀处理;对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理,最后将轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像,使投影模块发送荧光图像,实现投影荧光图像,其中,荧光图像能够与环境光区分开来,方便用户观看荧光图像;进一步的,在对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理时,是投影区域的环境光的光照强度进行的,具体为环境光的光照强度越强,模糊处理的程度越深,图像荧光化越强,环境光的光照强度越弱,模糊处理的程度越浅,图像荧光化越弱,使得荧光图像更加符合投影环境的需要。
以上所述仅为本发明的实施方式,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种投影仪图像荧光处理的方法,其特征在于,包括:
获取投影图像;
对所述投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;
从所述灰度图像,提取轮廓图像,并对所述轮廓图像进行腐蚀膨胀处理;
通过光检测装置检测投影模块进行投影的投影区域的环境光的光照强度,并根据所述环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理;
将所述轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像;
使所述投影模块向所述投影区域投影所述荧光图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
对所述投影图像进行灰度处理,得到灰度图像的步骤包括:
获取所述投影图像的像素点的RGB值;
根据所述投影图像的像素点的RGB值,计算灰度值;
将所述投影图像的像素点的RGB值置换为所述灰度值,得到所述灰度图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
根据所述像素点的RGB值,计算所述像素点的灰度值的计算公式为:
Gray=α*R+β*G+γ*B
所述Gray为灰度值,所述R为所述像素点的RGB值中红色分量的颜色值,所述G为所述像素点的RGB值中绿色分量的颜色值,所述B为所述像素点的RGB值中蓝色分量的颜色会上,所述α为大于0.2并且小于0.4的数值,所述β为大于0.5并且小于0.7的数值,所述γ为大小0.1并且小于0.3的数值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述根据所述环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理的步骤包括:
对所述腐蚀膨胀处理后的图像先进行染色处理;
根据所述环境光的光照强度选择高斯模糊处理的矩阵模板,所述高斯模糊处理的矩阵模板与环境光的光照强度之间具有预定的正相关关系;
将所述染色后的图像与所选择的高斯模糊处理的矩阵模板进行卷积运算,得到所述染色模糊处理后的图像。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述对所述轮廓图像进行腐蚀膨胀处理的步骤包括:
提取所述轮廓图像内各个物体的轮廓边缘;
消除所述轮廓边缘的毛刺,并扩大所述轮廓边缘,以及填补所述轮廓图像内各个物体内部的空白部分。
6.一种投影荧光图像的***,包括投影模块、光检测装置和处理器,所述处理器分别与投影模块和光检测装置连接;
所述处理器用于:
获取投影图像;
对所述投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;
从所述灰度图像,提取轮廓图像,并对所述轮廓图像进行腐蚀膨胀处理;
通过所述光检测装置检测所述投影模块进行投影的投影区域的环境光的光照强度,并根据所述环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理;
将所述轮廓图像和进行染色模糊处理后的图像进行融合处理得到荧光图像;
向所述投影模块发送所述荧光图像,并使所述投影模块向所述投影区域投影所述荧光图像。
7.根据权利要求6所述的***,其特征在于,
所述处理器对所述投影图像进行灰度处理,得到灰度图像的步骤包括:
获取所述投影图像的像素点的RGB值;
根据所述投影图像的像素点的RGB值,计算灰度值;
将所述投影图像的像素点的RGB值置换为所述灰度值,得到所述灰度图像。
8.根据权利要求7所述的***,其特征在于,
根据所述像素点的RGB值,计算所述像素点的灰度值的计算公式为:
Gray=α*R+β*G+γ*B
所述Gray为灰度值,所述R为所述像素点的RGB值中红色分量的颜色值,所述G为所述像素点的RGB值中绿色分量的颜色值,所述B为所述像素点的RGB值中蓝色分量的颜色值,所述α为大于0.2并且小于0.4的数值,所述β为大于0.5并且小于0.7的数值,所述γ为大小0.1并且小于0.3的数值。
9.根据权利要求6所述的***,其特征在于,
所述处理器根据所述环境光的光照强度对腐蚀膨胀处理后的图像进行染色模糊处理的步骤包括:
对所述腐蚀膨胀处理后的图像进行染色处理;
根据所述环境光的光照强度选择高斯模糊处理的矩阵模板,所述高斯模糊处理的矩阵模板与环境光的光照强度之间具有预定的正相关关系;
将所述染色后的图像与所选择的高斯模糊处理的矩阵模板进行卷积运算,得到所述染色模糊处理后的图像。
10.根据权利要求6所述的***,其特征在于,
所述处理器对所述轮廓图像进行腐蚀膨胀处理的步骤包括:
提取所述轮廓图像内各个物体的轮廓边缘;
消除所述轮廓边缘的毛刺,并扩大所述轮廓边缘,以及填补所述轮廓图像内各个物体内部的空白部分。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105472361B (zh) * 2015-11-19 2018-03-27 广景视睿科技(深圳)有限公司 一种投影仪图像荧光处理的方法及***
CN108174170B (zh) * 2017-12-29 2020-03-17 安徽慧视金瞳科技有限公司 基于摄像头的投影区域尺寸自检测方法、***及设备
CN109410236B (zh) * 2018-06-12 2021-11-30 佛山市顺德区中山大学研究院 荧光染色图像反光点识别与重定义的方法及***
CN110689926A (zh) * 2018-06-19 2020-01-14 上海交通大学 一种高通量数字pcr图像液滴的准确检测方法
CN110909747B (zh) * 2019-05-13 2023-04-07 河南理工大学 一种基于多颜色空间主元分析描述的煤矸石识别方法
CN111489322B (zh) * 2020-04-09 2023-05-26 广州光锥元信息科技有限公司 给静态图片加天空滤镜的方法及装置

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3719411B2 (ja) * 2001-05-31 2005-11-24 セイコーエプソン株式会社 画像表示システム、プロジェクタ、プログラム、情報記憶媒体および画像処理方法
JP2007166271A (ja) * 2005-12-14 2007-06-28 Seiko Epson Corp プロジェクションシステムおよびプロジェクタ
JP2007281893A (ja) * 2006-04-06 2007-10-25 Olympus Corp プロジェクタシステム
KR100866486B1 (ko) * 2007-01-04 2008-11-03 삼성전자주식회사 주변광 적응적인 색 보정 장치 및 방법
CN101860761B (zh) * 2010-04-16 2012-09-05 浙江大学 投影显示图像颜色失真校正方法
CN101917631B (zh) * 2010-07-30 2012-04-25 浙江大学 一种在日常照明环境下的投影显示颜色再现方法
WO2013038656A1 (ja) * 2011-09-15 2013-03-21 日本電気株式会社 投影像自動補正システム、投影像自動補正方法およびプログラム
TWI504263B (zh) * 2013-03-22 2015-10-11 Delta Electronics Inc 投影系統、投影機及其校正方法
CN103729829A (zh) * 2013-12-13 2014-04-16 深圳市云宙多媒体技术有限公司 一种彩色图像抽线的渲染方法及装置
CN103942813A (zh) * 2014-03-21 2014-07-23 杭州电子科技大学 一种电动轮椅运动下的单运动目标实时检测方法
CN104063848B (zh) * 2014-06-19 2017-09-19 中安消技术有限公司 一种低照度图像增强方法和装置
CN104463858A (zh) * 2014-11-28 2015-03-25 中国航空无线电电子研究所 一种投影颜色自适应校正方法
CN105472361B (zh) * 2015-11-19 2018-03-27 广景视睿科技(深圳)有限公司 一种投影仪图像荧光处理的方法及***

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