CN106570879A - 一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法 - Google Patents

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    • G06T2207/10—Image acquisition modality
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Abstract

本发明提供了一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法，包括利用大屏幕全屏播放纯白图片，红外相机捕捉得到白色背景图；利用大屏幕全屏播放纯黑图片，红外相机捕捉得到黑色背景图；对白色背景图和黑色背景图进行灰度化，获得白色灰度背景图和黑色灰度背景图；用白色灰度背景图减去黑色灰度背景图，灰度值差异较大的大屏幕有效区域得以保留，即得到红外相机捕获环境的前景图；对前景图进行二值化处理，获得二值图；对二值图进行两次中值滤波，获得大屏幕的有效区域图；至此完成了对红外相机视野中大屏幕区域的确定，得到了掩模模板。用进行了灰度化处理后的红外相机实时捕获的图像与掩模模板做掩模运算，获得只存有大屏幕有效区域的实时图像。

Description

一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法
技术领域
本发明属于图像处理的技术领域，具体涉及一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法。
背景技术
现有的大屏幕交互***中，用的较多的技术就是图像处理，尤其是对有效区域的提取，现有的对大屏幕交互***中的大屏幕有效区域提取的方法有两种。
一种是折线拟合轮廓的方法，如图1所示，大屏幕交互***经过多点校准以后，可以得到图像中大屏幕边线上的每个校准点的坐标，连接两两相邻坐标点得到的大屏幕的折线轮廓，通过这种折线拟合轮廓的方法来提取大屏幕的有效区域。这种利用折线拟合的方法，虽然可以近似提取出大屏幕有效区域，但是导致折线之外的部分大屏幕有效区域会被强制去掉，在这些地方会检测不到触点，造成体验的下降。
另一种是提取感兴趣区ROI(Region Of Interest)的方法，如图2所示，同样经过大屏幕交互***的校准以后，对屏幕四周边线上的校准点进行比较计算，得到最上边的点、最左边的点、最下边的点和最右边的点。利用这四个点可以做出一个包围大屏幕有效区域的矩形。这种方法尽管完整的提取到屏幕的整个有效面积，但是大屏幕外的无效区域也被引入进来，使得算法的时间复杂度增大，甚至在那部分无效区域中会产生“跳点”，对大屏幕有效区域操作的用户造成干扰。
鉴于上面两种图像处理方法，虽然可以提取出感兴趣的大屏幕有效区域，但是提取出的大屏幕有效区域要么缺少一部分有效区域，要么引入了一部分无效区域，因此亟需提出一种更好的图像处理方法来解决现有技术中存在的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法，使得对图像的触点识别、跟踪不会有大屏幕区域外的“跳点”产生干扰，从而提升了***的稳定性和抗干扰能力，同时和现有的对大屏幕交互***中的大屏幕有效区域提取的方法相比，减少了运算量，提高了运算速度。
本发明提供了一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法，包括如下步骤：
步骤S1，利用大屏幕全屏播放纯白图片，红外相机捕捉得到白色背景图；
步骤S2，利用大屏幕全屏播放纯黑图片，红外相机捕捉得到黑色背景图；
步骤S3，对所述白色背景图和所述黑色背景图进行灰度化，分别获得白色灰度背景图和黑色灰度背景图；
步骤S4，用所述白色灰度背景图减去所述黑色灰度背景图，灰度值差异较大的大屏幕有效区域得以保留，即得到红外相机捕获环境的前景图；
步骤S5，对所述前景图进行二值化处理，获得二值图；
步骤S6，对所述二值图进行两次中值滤波，获得大屏幕的有效区域图；至此完成了对红外相机视野中大屏幕区域的确定，得到了掩模模板。
步骤S7，用进行了灰度化处理后的红外相机实时捕获的图像与所述掩模模板做掩模运算，获得只存有大屏幕有效区域的实时图像。
优选的，所述的步骤S5中的二值化处理具体是采用最大类间方差的方法求取图像的二值化分割阈值。
优选的，所述的步骤S6中对所述二值图进行两次中值滤波，具体是将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。
优选的，所述的步骤S6中掩模模板具体为二维矩阵数组或者多值图像。
优选的，在步骤S1之前还包括校正红外相机的步骤。
由上面的技术方案可知，本发明提供了一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法，由于用灰度化后的白色灰度背景图减去灰度化后的黑色灰度背景图，灰度值差异较大的大屏幕有效区域得以保留，即得到红外相机捕获环境的前景图；和有效区域无关的部分通过两幅图相减的方式去除了，使得对大屏幕有效区域的触点识别、跟踪更加精准，不会有大屏幕区域外的“跳点”产生干扰，从而提升了***的稳定性和抗干扰能力。
附图说明
图1为现有技术中的一种采用折线拟合轮廓的方法提取大屏幕有效区域的方法的示意图；
图2为现有技术中的一种采用提取感兴趣区的方法提取大屏幕有效区域的方法的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法的流程图，此图作为摘要附图；
图4为本发明实施例提供的一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法的效果图。
具体实施方式
以下结合具体实施方式进一步详细说明本发明的技术方案。应当理解，此处描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法，如图3所示，包括如下步骤：
步骤S1，利用大屏幕全屏播放纯白图片，红外相机捕捉得到白色背景图；
步骤S2，利用大屏幕全屏播放纯黑图片，红外相机捕捉得到黑色背景图；
步骤S3，对所述白色背景图和所述黑色背景图进行灰度化，分别获得白色灰度背景图和黑色灰度背景图；
步骤S4，用所述白色灰度背景图减去所述黑色灰度背景图，灰度值差异较大的大屏幕有效区域得以保留，即得到红外相机捕获环境的前景图；
步骤S5，对所述前景图进行二值化处理，获得二值图；
步骤S6，对所述二值图进行两次中值滤波，获得大屏幕的有效区域图；至此完成了对红外相机视野中大屏幕区域的确定，得到了掩模模板。
步骤S7，用进行了灰度化处理后的红外相机实时捕获的图像与所述掩模模板做掩模运算，获得只存有大屏幕有效区域的实时图像。
这里采用的是最大类间方差的方法求取图像的分割阈值，因为最大类间方差的方法能够动态的确定分割阈值，从而得到更为合理的分割结果。
上述对二值图进行两次中值滤波，具体是将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。
优选的，所述的步骤S6中掩模模板具体为二维矩阵数组或者多值图像。
优选的，在步骤S1之前还包括校正红外相机的步骤。
由上面的技术方案可知，本发明提供了一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法，由于用灰度化后的白色灰度背景图减去灰度化后的黑色灰度背景图，灰度值差异较大的大屏幕有效区域得以保留，即得到红外相机捕获环境的前景图；和有效区域无关的部分通过两幅图相减的方式去除了，使得对大屏幕有效区域的触点识别、跟踪更加精准，不会有大屏幕区域外的“跳点”产生干扰，从而提升了***的稳定性和抗干扰能力。
本发明实施例提供了一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法，可以得到如图4所示的效果图，其中图4(a)为利用大屏幕全屏播放纯白图片，红外相机捕捉得到白色背景图并对所述白色背景图进行灰度后获得的白色灰度背景图；图4(b)为利用大屏幕全屏播放纯黑图片，红外相机捕捉得到黑色背景图对所述黑色背景图进行灰度后获得的黑色灰度背景图；用所述白色灰度背景图减去所述黑色灰度背景图，灰度值差异较大的大屏幕有效区域得以保留，即得到红外相机捕获环境的前景图4(c)；对所述前景图进行二值化处理，获得二值图4(d)；对所述二值图进行两次中值滤波，获得大屏幕的有效区域图；至此完成了对红外相机视野中大屏幕区域的确定，得到了掩模模板,如图4(e)；用进行了灰度化处理后的红外相机实时捕获的图像与所述掩模模板做掩模运算，获得只存有大屏幕有效区域的实时图像4(f)。
其中所述灰度化处理后的红外相机实时捕获的图像可以选取前景图4(c)，也可以选取4(d)与所示掩模摸板如图4(e)进行掩模运算，获得只存有大屏幕有效区域的实时图像4(f)。
综上所述，本发明提供的一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法，将和有效区域无关的部分用白色灰度背景图和黑色灰度背景图相减的方式去除了，使得对大屏幕有效区域的触点识别、跟踪更加精准，不会有大屏幕区域外的“跳点”产生干扰，从而提升了***的稳定性和抗干扰能力。同时和现有的对大屏幕交互***中的大屏幕有效区域提取的方法相比，减少了运算量，提高了运算速度。
以上的实施方式均为本发明的优选实施方式，并非因此限制本发明的专利保护范围。任何本发明所属的技术领域的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，对本发明的内容所做的等效结构与等效步骤的变换均落入本发明要求保护的专利范围之内。

Claims (5)

1.一种应用在大屏幕交互***中的图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，利用大屏幕全屏播放纯白图片，红外相机捕捉得到白色背景图；
步骤S2，利用大屏幕全屏播放纯黑图片，红外相机捕捉得到黑色背景图；
步骤S3，对所述白色背景图和所述黑色背景图进行灰度化，分别获得白色灰度背景图和黑色灰度背景图；
步骤S4，用所述白色灰度背景图减去所述黑色灰度背景图，灰度值差异较大的大屏幕有效区域得以保留，即得到红外相机捕获环境的前景图；
步骤S5，对所述前景图进行二值化处理，获得二值图；
步骤S6，对所述二值图进行两次中值滤波，获得大屏幕的有效区域图；至此完成了对红外相机视野中大屏幕区域的确定，得到了掩模模板。
步骤S7，用进行了灰度化处理后的红外相机实时捕获的图像与所述掩模模板做掩模运算，获得只存有大屏幕有效区域的实时图像。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述的步骤S5中的二值化处理具体是采用最大类间方差的方法求取图像的二值化分割阈值。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述的步骤S6中对所述二值图进行两次中值滤波，具体是将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述的步骤S6中掩模模板具体为二维矩阵数组或者多值图像。
5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在步骤S1之前还包括校正红外相机的步骤。
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