CN114666558A - 投影画面清晰度的检测方法、装置、存储介质及投影设备 - Google Patents

投影画面清晰度的检测方法、装置、存储介质及投影设备 Download PDF

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Abstract

本公开涉及一种投影画面清晰度的检测方法、装置、存储介质及投影设备，涉及投影技术领域，该方法通过获取投影区域的第一拍摄图像，并根据第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值确定第一清晰度以及根据第一拍摄图像中的特征图像的像素梯度值确定第二清晰度，然后根据第一清晰度和第二清晰度确定特征图像对应的投影画面的目标清晰度。通过从像素灰度值和像素梯度值的多维度评判投影画面的清晰度，能够对投影画面的清晰度进行准确量化。

Description

投影画面清晰度的检测方法、装置、存储介质及投影设备
技术领域
本公开涉及投影技术领域，具体地，涉及一种投影画面清晰度的检测方法、装置、存储介质及投影设备。
背景技术
投影设备作为显示内容的设备，投影画面的清晰度极其影响用户的观看体验。因此，如何对投影画面的清晰度进行量化成为亟需解决的技术问题。
发明内容
本公开公开了一种投影画面清晰度的检测方法、装置、存储介质以及投影设备，可以准确计算投影画面的清晰度。
第一方面，本公开涉及一种投影画面清晰度的检测方法，包括：
获取投影区域的第一拍摄图像，其中，第一拍摄图像是在投影设备向投影区域投射投影图像时，对投影区域进行拍摄而获得的，投影图像包括至少一个特征图像；
根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值，确定第一清晰度；
根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素梯度值，确定第二清晰度；
根据第一清晰度以及第二清晰度，确定特征图像对应的投影画面的目标清晰度。
可选地，特征图像包括第一子特征图像以及第二子特征图像，其中，第一子特征图像包括条纹图像，第二子特征图像是用于检测第二子特征图像对应的投影画面的对比度的图形；
根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值，确定第一清晰度，包括：
在第一拍摄图像中确定第一子特征图像的第一最大像素灰度值以及第一最小像素灰度值；
在第一拍摄图像中确定第二子特征图像的第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值；
根据第一最大像素灰度值、第一最小像素灰度值、第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值，确定第一清晰度。
可选地，根据第一最大像素灰度值、第一最小像素灰度值、第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值，确定第一清晰度，包括：
根据第一最大像素灰度值、第一最小像素灰度值、第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值，确定初始清晰度；
在第一拍摄图像中确定第一子特征图像的条纹密度；
根据条纹密度，确定修正清晰度；
根据初始清晰度以及修正清晰度，确定第一清晰度。
可选地，根据第一清晰度以及第二清晰度，确定特征图像对应的投影画面的目标清晰度，包括：
根据第一清晰度以及第二清晰度的加权和，确定目标清晰度。
可选地，加权和对应的权重参数通过以下步骤确定：
获取第二拍摄图像，其中，第二拍摄图像是在投影设备以不同对焦距离向投影区域投射投影图像时，对投影区域进行拍摄而获得的；
根据第二拍摄图像中的特征图像的像素灰度值，确定投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第三清晰度；
根据投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第三清晰度，确定第一数据范围；
根据第二拍摄图像中的特征图像的像素梯度值，确定投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第四清晰度；
根据投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第四清晰度，确定第二数据范围；
根据第一数据范围以及第二数据范围，确定加权和对应的权重参数。
可选地，投影图像包括多个设置在不同图像区域上的特征图像；
方法还包括：
根据第一拍摄图像中多个特征图像对应的目标清晰度，确定投影图像对应的整体投影画面的整体清晰度。
可选地，每一特征图像还包括第三子特征图像；
根据第一拍摄图像中多个特征图像对应的目标清晰度，确定投影图像对应的整体投影画面的整体清晰度，包括：
针对第一拍摄图像中的每一第三子特征图像，根据第三子特征图像，确定该第三子特征图像所属的图像区域对应的权重比例；
根据每一第三子特征图像对应的权重比例以及在第一拍摄图像中的每一特征图像对应的目标清晰度，确定整体清晰度。
可选地，根据第三子特征图像，确定该第三子特征图像所属的图像区域对应的权重比例，包括：
在第一拍摄图像中确定至少一个第一目标图像，其中，第一目标图像为第一拍摄图像中清晰度大于等于预设阈值的第三子特征图像；
根据第一目标图像的顶点的第一坐标信息以及第一目标图像映射在投影图像中的第三子特征图像的角点的第二坐标信息，构建透视变换矩阵；
根据透视变换矩阵以及在投影图像中的其他第三子特征图像的第三坐标信息，确定第二目标图像的位置信息，其中，第二目标图像为在第一拍摄图像中除第一目标图像外的其他第三子特征图像；
根据第一目标图像以及第二目标图像的位置信息，确定各个第三子特征图像对应的权重比例。
第二方面，本公开涉及一种投影画面清晰度的检测装置，包括：
获取模块，配置为获取投影区域的第一拍摄图像，其中，第一拍摄图像是在投影设备向投影区域投射投影图像时，对投影区域进行拍摄而获得的，投影图像包括至少一个特征图像；
第一计算模块，配置为根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值，确定第一清晰度；
第二计算模块，配置为根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素梯度值，确定第二清晰度；
确定模块，配置为根据第一清晰度以及第二清晰度，确定特征图像对应的投影画面的目标清晰度。
第三方面，本公开涉及一种投影设备，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；
处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现第一方面所述方法的步骤。
第四方面，本公开涉及一种计算机存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现第一方面所述方法的步骤。
本公开涉及一种投影画面清晰度的检测方法、装置、存储介质及投影设备。其中，上述方法通过获取投影区域的第一拍摄图像，并根据第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值确定第一清晰度以及根据第一拍摄图像中的特征图像的像素梯度值确定第二清晰度，然后根据第一清晰度和第二清晰度确定特征图像对应的投影画面的目标清晰度，可以对投影画面的清晰度进行准确量化。其中，通过像素灰度值获得的第一清晰度，可以从像素对比度这一维度上评价投影画面的清晰度，通过像素梯度值获得的第二清晰度可以从像素梯度变化这一维度上评价投影画面的清晰度。而且，由于像素梯度值获得的第二清晰度能够灵敏反映像素的细微波动，能够提供更大的鲁棒性。因此，通过从像素灰度值和像素梯度值的多维度评判投影画面的清晰度，能够对投影画面的清晰度进行准确量化。
附图说明
图1是根据一示例性实施例提出的一种投影画面清晰度的检测方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的特征图像的示意图。
图3是根据一示例性实施例示出的投影图像的示意图。
图4是根据另一示例性实施例示出的投影图像的示意图。
图5是图1所示步骤120的详细流程示意图。
图6是图5所示步骤123的详细流程示意图。
图7是根据一示例性实施例示出的修正清晰度与条纹密度之间的映射关系的示意图。
图8是根据一示例性实施例示出的获取权重参数的流程示意图。
图9是根据一示例性实施例示出的获取权重比例的流程示意图。
图10是根据一示例性实施例示出构建透视变换矩阵的原理示意图。
图11是根据一示例性实施例示出一种投影画面清晰度的检测装置的模块连接示意图。
图12是一示例性实施例示出的投影设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解，本公开的方法实施例中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行和/或并行执行。此外，方法实施例可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施例中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
图1是根据一示例性实施例提出的一种投影画面清晰度的检测方法的流程图。如图1所示，本公开实施例提出一种投影画面清晰度的检测方法，该方法可以通过投影设备执行，具体可以是通过投影画面清晰度的检测装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，配置于投影设备中。如图1所示，该方法可以包括以下步骤。
在步骤110中，获取投影区域的第一拍摄图像，其中，第一拍摄图像是在投影设备向投影区域投射投影图像时，对投影区域进行拍摄而获得的，投影图像包括至少一个特征图像。
这里，投影区域是指用于承载投影画面的区域，其中，投影区域可以是墙面，也可以是幕布等等。投影图像是用于测量投影设备投射的投影画面的清晰度的图像，在该投影图像上包括至少一个特征图像。
图2是根据一示例性实施例示出的特征图像的示意图，如图2所示，在特征图像20中，可以包括第一子特征图像、第二子特征图像23以及第三子特征图像24。其中，第一子特征图像可以包括竖条纹图像21和横条纹图像22。通过竖条纹图像21和横条纹图像22可以从横向和纵向两个方向上计算投影画面的清晰度。其中，竖条纹图像21和横条纹图像22均是由黑色条纹和白色条纹组合而成的，且黑白条纹的密度可以根据实际情况选择，即使竖条纹图像21和横条纹图像22使用不同的条纹密度，也能够根据本公开提出的方法计算投影画面的清晰度。
应当理解的是，投影画面的清晰度在不同的方向上表现可能不同，通过竖条纹图像21和横条纹图像22可以从横向和纵向两个相交方向上计算投影画面的整体清晰度。当然，在实际应用过程中，也可以使用其他类型的的条纹图像，例如，使用45°的斜线条纹作为第一子特征图像。
第二子特征图像23是用于检测第二子特征图像23对应的投影画面的对比度的图形，以用于获得在不同投影距离下的投影画面的亮度基准值。例如，第二子特征图像23可以为如图2所示的斜三角的黑白图像。当然，由于该第二子特征图像23实际上是用于获取投影画面的亮度基准值的，则第二子特征图像23具有高对比度的两个明暗区域即可。例如，第二子特征图像23可以是太极图，也可以是八卦图等。其中，对比度是指图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量值。
第三子特征图像24是用于定位特征图像在拍摄图像中的位置的图像。通过第三子特征图像24，可以辅助从拍摄图像中提取特征图像。当然，在投影图像包括多个第三子特征图像24时，第三子特征图像24也可以用于确定各个特征图像在投影图像中的编号信息。示例性地，该第三子特征图像24可以为ArUco定位码或其他能够实现定位功能的图像。
值得说明的是，在第三子特征图像24为ArUco定位码时，该ArUco定位码可以采用6*6的字典进行编码，即ArUco定位码中表征编号信息的图像区域总共占据36个像素。当然，在实际应用过程中，也可以采用其他大小的编码，如4*4或5*5的字典等。
图3是根据一示例性实施例示出的投影图像的示意图，如图3所示，在投影图像30中可以包括多个特征图像31。其中，多个特征图像31可以根据如图3所示的设置方式设置在投影图像30上。应当理解的是，通过在投影图像30的图像中央区域设置更多的特征图像31，可以在计算投影画面的清晰度时，重点关注用户视线关注度更高的投影画面的区域。当然，多个特征图像31在投影图像30中的分布位置是可以根据实际应用进行选择的。例如，多个特征图像31可以阵列排布在投影图像30中，比如多个特征图像31可以以棋盘格的方式分布在投影图像30中。
图4是根据另一示例性实施例示出的投影图像的示意图，如图4所示，在投影图像40中可以包括一个特征图像41。值得说明的是，在投影图像包括一个特征图像的情况下，该特征图像可以不设置第三子特征图像。
在投影设备向投影区域投射包括至少一个特征图像的投影图像时，获取该投影区域的第一拍摄图像。其中，获取到的第一拍摄图像可以是在投影设备在正投影状态下向投影区域投射投影图像，并对该投影区域进行拍摄而获得的。投影设备在正投影状态下向投影区域进行投影是指投影设备的光轴垂直于投影区域进行投影。例如，在投影区域垂直于地面的情况下，投影设备以水平放置且光轴垂直于投影区域的状态进行投影。当然，本公开提出的投影画面清晰度的检测方法也适用于不是正投影状态下的场景，例如，在投影设备向倾斜墙面进行投影时，也可以根据本公开提出的投影画面清晰度的检测方法计算投影画面的清晰度。
作为一种示例，投影设备获取投影区域的第一拍摄图像，可以是通过设置在投影设备上的拍摄装置对投影区域进行拍摄而获得的。
作为另一种示例，投影设备可以接收终端设备发送的第一拍摄图像。在投影设备向投影区域投射投影图像时，通过终端设备上的拍摄模块对投影区域进行拍摄，获得第一拍摄图像，并通过终端设备与投影设备的通信连接将第一拍摄图像发送至投影设备。示例性地，该终端设备可以是如智能手机的移动终端，也可以是相机。其中，当采用相机获取投影区域的拍摄图像时，该相机可以为工业级的相机，以保证获取到的图像满足要求。
值得说明的是，通过终端设备对投影区域进行拍摄获得第一拍摄图像，最终计算到的投影画面的清晰度实际上反映了在用户的当前视线角度下观看到的投影画面的清晰度。
在步骤120中，根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值，确定第一清晰度。
这里，像素灰度值是指在第一拍摄图像中的特征图像的像素呈现的灰度等级。例如，白色的灰度等级为255，黑色的灰度等级为0。在步骤120中，可以从第一拍摄图像中提取特征图像，然后确定提取到的特征图像中每一像素的像素灰度值。其中，从第一拍摄图像中提取特征图像可以是根据第一拍摄图像中各个像素点的灰度值之间的差值确定的。属于特征图像的图像区域的像素点的灰度值与其他图像区域的像素的灰度值会具有明显区别，通过差值可以在第一拍摄图像中确定全部属于特征图像的像素点，从而提取特征图像。当然，也可以通过模板匹配的方式从第一拍摄图像中确定特征图像。例如，利用预先制作的模板图像在第一拍摄图像中进行匹配，并将第一拍摄图像中匹配度达到预设匹配度阈值的像素位置确定为特征图像。
在一些实施例中，第一清晰度可以是根据第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值以及该特征图像在投影图像上的像素灰度值确定的。例如，第一清晰度可以通过以下的第一预设计算式计算得到：
Figure BDA0003595107680000071
M＝(Imax-Imin)/(Imax+Imin)
M*＝(I′max-I′min)/(I′max+I′min)
其中，MTF表示第一清晰度，Imax表示在投影图像中的特征图像的最大像素灰度值，Imin表示在投影图像中的特征图像的最小像素灰度值，I′max表示在第一拍摄图像中的特征图像的最大像素灰度值，I′min表示在第一拍摄图像中的特征图像的最小像素灰度值。
应当理解的是，第一清晰度实际上是通过调制传递函数(Modulation TransferFunction，MTF)来计算特征图像中的黑白条纹图中的白线最亮处与黑线最暗处之间的差别。MTF的值反映了特定分辨率下特征图像的对比度，第一清晰度的值越大，表征投影画面的清晰度越高。
值得说明的是，在特征图像如图2所示包括竖条纹图像2l和横条纹图像22时，可以通过上述第一预设计算式分别计算竖条纹图像21和横条纹图像22对应的第一清晰度，然后将竖条纹图像21和横条纹图像22对应的第二清晰度的平均值作为特征图像的第二清晰度。
在步骤130中，根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素梯度值，确定第二清晰度。
这里，像素梯度值是指特征图像中的像素在X轴和Y轴上的变化率。在一些实施例中，可以通过Tenengrad函数计算在第一拍摄图像中的特征图像的像素梯度值，并将Tenengrad函数计算得到的像素梯度值作为第二清晰度。应当理解的是，从第一拍摄图像中提取特征图像的方法已在上述实施方式中进行了详细说明，在此不再赘述。
其中，Tenengrad函数实际上是通过Sobel算子分别提取特征图像在X轴和Y轴方向上的像素梯度。该第二清晰度可以通过以下的第二预设计算式计算得到：
Figure BDA0003595107680000072
Figure BDA0003595107680000073
其中，Ten表示第二清晰度，Gx为在X轴方向上的卷积核，Gy为在Y轴方向上的卷积核，(x,y)为像素坐标，T为常数。通过常数T，可以消除图像像素的测量误差。
值得说明的是，在特征图像如图2所示包括竖条纹图像21和横条纹图像22时，可以通过上述第二预设计算式分别计算竖条纹图像21和横条纹图像22对应的第二清晰度，然后将竖条纹图像21和横条纹图像22对应的第二清晰度的平均值作为特征图像的第二清晰度。
在步骤140中，根据第一清晰度以及第二清晰度，确定特征图像对应的投影画面的目标清晰度。
这里，在第一拍摄图像中确定到特征图像的第一清晰度以及第二清晰度之后，可以根据第一清晰度和第二清晰度的加权和，确定特征图像对应的投影画面的目标清晰度。其中，目标清晰度反映了投影设备在当前对焦距离下投射投影图像的清晰度大小。
应当理解的是，当投影图像包括一个特征图像时，一个特征图像对应的目标清晰度表征投影设备整个投影画面的清晰度。当投影图像包括多个特征图像时，则根据多个特征图像对应的目标清晰度，确定整个投影画面的清晰度。
由此，通过获取投影区域的第一拍摄图像，并根据第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值确定第一清晰度以及根据第一拍摄图像中的特征图像的像素梯度值确定第二清晰度，然后根据第一清晰度和第二清晰度确定特征图像对应的投影画面的目标清晰度，可以对投影画面的清晰度进行准确量化。其中，通过像素灰度值获得的第一清晰度，可以从像素对比度这一维度上评价投影画面的清晰度，通过像素梯度值获得的第二清晰度可以从像素梯度变化这一维度上评价投影画面的清晰度。而且，由于像素梯度值获得的第二清晰度能够灵敏反映像素的细微波动，能够提供更大的鲁棒性。因此，通过从像素灰度值和像素梯度值的多维度评判投影画面的清晰度，能够对投影画面的清晰度进行准确量化。
值得说明的是，在本公开实施例中，针对不同类型的投影设备，均可以使用上述包括特征图像的投影图像来确定清晰度。若投影设备的分辨率存在差异，则对应调整投影图像的分辨率即可。例如，对于分辨率为1080P的投影设备，可以使用分辨率为1080P的投影图像来确定清晰度。
应当理解的是，在获取到投影画面的目标清晰度之后，可以根据该目标清晰度对投影设备对焦距离进行调整，以使投影画面的目标清晰度达到最大值。例如，在投影设备以第一对焦距离投射投影图像时，确定到的投影画面的目标清晰度为5，投影设备则将第一对焦距离调整为第二对焦距离，以使投影画面的目标清晰度提高为最大清晰度10。
图5是图1所示步骤120的详细流程示意图，如图5所示，在一些可以实现的实施方式中，步骤120中，根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值，确定第一清晰度，可以包括以下步骤。
在步骤121中，在第一拍摄图像中确定第一子特征图像的第一最大像素灰度值以及第一最小像素灰度值。
这里，如图2所示，第一子特征图像可以包括竖条纹图像21和横条纹图像22。针对竖条纹图像21和横条纹图像22，均分别确定对应的第一最大像素灰度值以及第一最小像素灰度值。其中，第一最大像素灰度值实际上是指第一子特征图像中的黑色条纹对应的最大像素灰度值，第一最小像素灰度值实际上是指第一子特征图像中的白色条纹对应的最小像素灰度值。
在步骤122中，在第一拍摄图像中确定第二子特征图像的第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值。
这里，第二子特征图像是用于检测第二子特征图像对应的投影画面的对比度的图形，该第二子特征图像能够反映不同投影距离下的投影画面的对比度变化，能够用于获得在不同投影距离下的投影画面的亮度基准值。
其中，由于投影设备的光源亮度是固定的，光源亮度并不会随着距离的变化而变化，因此，投影设备在不同的投影距离下使用时，会导致在不同投影距离下的投影画面出现亮度不均衡。例如，在投影距离变短时，同一投影区域接收到的光通量增加，使得画面亮度变大，从而导致在第一拍摄图像中的投影画面的对比度变大，从而影响第一拍摄图像中的像素灰度值的大小，导致最终计算得到的清晰度出现差异。通过使用包括纯黑图像区域和纯白图像区域的第二子特征图像，在不同的投影距离下，即使投影画面的亮度发生变化，均可以根据第二子特征图像来计算投影画面的对比度，从而消除在不同投影距离下，由于投影画面的对比度发生变化影响清晰度变化的问题。
第二子特征图像的第二最大像素灰度值是指第二子特征图像中纯黑图像区域的最大像素灰度值，第二最小像素灰度值是指第二子特征图像中纯白图像区域的最小像素灰度值。
在步骤123中，根据第一最大像素灰度值、第一最小像素灰度值、第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值，确定第一清晰度。
这里，在确定到第一最大像素灰度值、第一最小像素灰度值、第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值之后，可以根据第三预设计算式获得第一清晰度。
其中，第三预设计算式为：
Figure BDA0003595107680000091
M＝(Imax-Imin)/(Imax+Imin)
M*＝(I′max-I′min)/(I′max+I′min)
其中，MTF表示第一清晰度，Imax表示第二最大像素灰度值，Imin表示第二最小像素灰度值，I′max表示第一最大像素灰度值，I′min表示第一最小像素灰度值。
值得说明的是，M的值是根据第一拍摄图像中的第二子特征图像的像素灰度值计算得到的。由于第二子特征图像能够反映不同投影距离下的投影画面的对比度变化，则不管投影设备的投影距离如何变化，M和M*的值均是同步变化的，最终在不同投影距离下计算得到的第一清晰度均是保持不变的。即第一清晰度实际上受投影设备的对焦***的影响而变化，在同样的对焦参数下，并不会因为投影距离的不同影响投影画面的清晰度。
由此，通过使用第一子特征图像和第二子特征图像来计算第一清晰度，可以消除光源亮度对投影画面的清晰度的影响，使得计算得到的清晰度能够更加准确。
图6是图5所示步骤123的详细流程示意图，如图6所示，在一些可以实现的实施方式中，步骤123中，根据第一最大像素灰度值、第一最小像素灰度值、第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值，确定第一清晰度，可以包括以下步骤。
在步骤1231中，根据第一最大像素灰度值、第一最小像素灰度值、第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值，确定初始清晰度。
这里，初始清晰度可以通过上述第三预设计算式计算得到，在此不再赘述。
在步骤1232中，在第一拍摄图像中确定第一子特征图像的条纹密度。
这里，第一子特征图像是包括黑白条纹的条纹图像。条纹密度是指单位距离内能够分辩的黑白条纹的数量，例如，在1毫米间距内能够分辩的黑白相间的线条的对数。
应当理解的是，由于第一拍摄图像是通过拍摄装置对投影区域进行拍摄而获得的，因此，在通过第一拍摄图像对投影画面的清晰度进行量化时，拍摄装置的分辨率也会对投影画面的清晰度造成影响。通过条纹密度，可以衡量拍摄装置的光学***在不同情况下的清晰度表现。在投影距离发生变化时，如果投影图像中的第一子特征图像的条纹密度不变，则获得的第一拍摄图像中的第一子特征图像的条纹密度会发生变化，导致无法对不同拍摄距离下获得的目标清晰度进行比较。
例如，不能因为在投影距离为3米时获得的第一目标清晰度小于在投影距离为2米时获得的第二目标清晰度，就认为第一目标清晰度相比第二目标清晰度更加不清晰。
在步骤1233中，根据条纹密度，确定修正清晰度。
这里，修正清晰度可以是利用调制传递函数计算得到的MTF值，该修正清晰度反映了拍摄装置的分辨率对于计算得到的投影画面的清晰度的影响。
其中，不同的条纹密度可以对应不同的修正清晰度。在第一拍摄图像中确定到第一子特征图像的条纹密度之后，根据条纹密度与修正清晰度之间的映射关系，确定对应的修正清晰度。图7是根据一示例性实施例示出的修正清晰度与条纹密度之间的映射关系的示意图。如图7所示，在计算到条纹密度之后，可以通过计算到的条纹密度，在如7所示的表中查找该条纹密度对应的修正清晰度。
针对不同类型的拍摄装置，每一类型的拍摄装置的修正清晰度与条纹密度之间的映射关系可以是不同的，其由该拍摄装置的成像***决定。
值得说明的是，在第一子特征图像包括竖条纹图像和横条纹图像时，第一子特征图像对应的条纹密度可以为竖条纹图像的条纹密度和横条纹图像的条纹密度的平均值。
在步骤1234中，根据初始清晰度以及修正清晰度，确定第一清晰度。
这里，通过第一拍摄图像获得的初始清晰度既包含投影设备对投影画面的清晰度的影响，也包含拍摄装置对投影画面的清晰度的影响。因此，在获得初始清晰度以及修正清晰度之后，可以从初始清晰度中去除拍摄装置对应的修正清晰度对于投影画面的清晰度的影响，从而获得准确的第一清晰度。具体可以是根据修正清晰度和初始清晰度的商确定第一清晰度。
由此，通过在第一拍摄图像中的第一子特征图像的条纹密度对应的修正清晰度对初始清晰度进行修正，可以消除拍摄装置对于投影画面的清晰度的影响，使得获得的第一清晰度更加准确，而且获得的第一清晰度能够用于在不同投影距离下的清晰度比较。
在一些可以实现的实施方式中，可以根据第一清晰度和第二清晰度的加权和，确定目标清晰度。
这里，可以赋予第一清晰度和第二清晰度不同的权重参数，进行加权求和，获得目标清晰度。其中，第一清晰度从像素灰度值上反映投影画面的清晰度，而第二清晰度则从像素梯度值反映投影画面的清晰度。因此，第一清晰度和第二清晰度对应的权重参数可以根据像素灰度值以及像素梯度值对投影画面的清晰度的影响因素的大小确定。
可以通过第四预设计算式计算获得目标清晰度，该第四预设计算式为：
X＝a*MTF+(1-a)Ten
其中，X为目标清晰度，a为权重参数，MTF为第一清晰度，Ten为第二清晰度。
应当理解的是，若a取值为1/2，表示第一清晰度和第二清晰度的置信度均为1/2。
图8是根据一示例性实施例示出的获取权重参数的流程示意图。如图8所示，在一些可以实现的实施方式中，权重参数可以通过以下步骤确定：
在步骤810中，获取第二拍摄图像，其中，第二拍摄图像是在投影设备以不同对焦距离向投影区域投射投影图像时，对投影区域进行拍摄而获得的。
这里，投影设备获取第二拍摄图像的过程与获取第一拍摄图像的过程一致，在此不再赘述。
值得说明的是，第二拍摄图像应当包括多张图像，其是在投影设备以不同对焦距离向投影区域进行投影时，对投影区域进行拍摄而获得的。例如，控制投影设备以预设投影距离向投影区域投射投影图像，并将对应的投影画面调整至最清晰的状态。然后调整投影设备的对焦距离，并在每一次调整对焦距离之后，对投影区域进行拍摄，获取第二拍摄图像。
在步骤820中，根据第二拍摄图像中的特征图像的像素灰度值，确定投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第三清晰度。
这里，针对每一第二拍摄图像，均根据该第二拍摄图像中的像素灰度值，确定该第二拍摄图像对应的投影画面的第三清晰度，从而获得投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第三清晰度。
应当理解的是，计算第三清晰度的过程与计算第一清晰度的过程一致，在此不再赘述。
在步骤830中，根据投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第三清晰度，确定第一数据范围。
这里，在获得投影设备在不同对焦距离下的投影画面的多个第三清晰度之后，根据多个第三清晰度确定第一数据范围。具体可以是：根据多个第三清晰度的平均值，确定第一平均清晰度，然后计算多个第三清晰度分别与第一平均清晰度之间的差值，差值中的最大值以及最小值构成第一数据范围。
应当理解的是，第一数据范围实际上表征通过像素灰度值计算清晰度的数据波动范围。
在步骤840中，根据第二拍摄图像中的特征图像的像素梯度值，确定投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第四清晰度。
这里，针对每一第二拍摄图像，均根据该第二拍摄图像中的像素梯度值，确定该第二拍摄图像对应的投影画面的第四清晰度，从而获得投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第四清晰度。
应当理解的是，计算第四清晰度的过程与计算第二清晰度的过程一致，在此不再赘述。
在步骤850中，根据投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第四清晰度，确定第二数据范围。
这里，在获得投影设备在不同对焦距离下的投影画面的多个第四清晰度之后，根据多个第四清晰度确定第二数据范围。具体可以是：根据多个第四清晰度的平均值，确定第二平均清晰度，然后计算多个第四清晰度分别与第二平均清晰度之间的差值，差值中的最大值以及最小值构成第二数据范围。
应当理解的是，第二数据范围实际上表征通过像素梯度值计算清晰度的数据波动范围。
在步骤860中，根据第一数据范围以及第二数据范围，确定加权和对应的权重参数。
这里，在获得第一数据范围以及第二数据范围之后，可以根据第一数据范围在第一数据范围和第二数据范围中所占的比重大小，确定对应的权重参数。具体可以是根据第一数据范围以及第二数据范围，结合第五预设计算式计算获得权重参数。其中，第五预设计算式为：
Figure BDA0003595107680000131
其中，a表示权重参数，σM表示第一数据范围，σT表示第二数据范围。
应当理解的是，a表示的是第一清晰度的权重参数，第二清晰度的权重参数可以通过1-a确定，也可以通过
Figure BDA0003595107680000132
确定。
由此，通过根据像素灰度值计算的第一清晰度的第一数据范围以及根据像素梯度值计算的第二清晰度的第二数据范围，可以综合考虑像素灰度值和像素梯度值对投影画面的影响因素的大小，从而确定出对应的权重参数，以准确衡量像素灰度值和像素梯度值对投影画面的清晰度的置信度，使得最终计算得到的投影画面的目标清晰度更加准确。
如图3所示，在投影图像中，可以包括多个设置在不同图像区域上的特征图像。针对设置在每一图像区域上的特征图像，可以根据该特征图像计算得到的目标清晰度，确定对应区域的投影画面的清晰度。由于用户在观看投影画面时，用户视线分配给不同区域的投影画面的关注度不同，不同区域的投影画面的目标清晰度对于投影画面的整体清晰度的影响不同。因此，可以根据第一拍摄图像中多个特征图像对应的目标清晰度，确定投影图像对应的整体投影画面的整体清晰度。
其中，针对第一拍摄图像中的每一特征图像，均可以根据该特征图像中包括的第一子特征图像和/或第二子特征图像，确定该特征图像对应的子投影画面对应的目标清晰度。应当理解的是，目标清晰度的确定方法在上述实施方式中已进行详细说明，在此不再赘述。
在一些可以实现的实施方式中，在特征图像中还包括第三子特征图像，则整体清晰度的计算方法包括：针对第一拍摄图像中的每一第三子特征图像，根据第三子特征图像，确定该第三子特征图像所属的图像区域对应的权重比例，然后根据每一第三子特征图像对应的权重比例以及在第一拍摄图像中的每一特征图像对应的目标清晰度，确定整体清晰度。
这里，针对不同图像区域的特征图像，其对应的权重比例可以不同。例如，位于投影图像的中央区域的特征图像是用户视线的主要关注点，则在通过加权求和计算整体清晰度时，位于投影图像的中央区域的特征图像对应的权重比例大于位于投影图像的边缘区域的特征图像对应的权重比例。
值得说明的是，当投影设备与投影区域成倾斜角度进行投影时，位于投影图像的边缘区域的第三子特征图像对应的权重比例可以设置的比位于投影图像的中央区域的第三子特征图像对应的权重比例更加小，设置可以设置为“0”，以使投影设备在倾斜投影时，计算到的整体清晰度能够重点关注用户视线重点关注的画面中央区域，从而保证最终调试到的投影画面的中心区域的清晰度能够符合用户的观看需求。
通过从第一拍摄图像中提取出每一个特征图像，针对提取到的每一个特征图像中的第三子特征图像，根据该第三子特征图像，确定对应的权重比例。其中，第三子特征图像表征唯一的编号，通过对第三子特征图像进行识别，可以确定该第三子特征图像对应的唯一编号，从而根据该编号确定对应的权重比例。如图2所示，第三子特征图像可以为类似于ArUco的定位码。
值得说明的是，提取第三子特征图像的方法可以是对第一拍摄图像进行二值化，并通过检测二值化的第三子特征图像的图像连通域以及在第三子特征图像上进行四边形拟合。根据预设的筛选条件，从拟合的四边形中筛选四边形作为候选集合，然后根据预设的匹配条件，从候选集合中确定第三子特征图像。
在获得第三子特征图像中的编码信息之后，根据获得的编码信息，从数据库中查找该编码信息对应的权重比例。并根据获得的权重比例以及目标清晰度，进行加权求和，获得投影设备的整体投影画面对应的整体清晰度。
由此，通过利用包括多个特征图像的投影图像，将投影画面分割为多个投影区域，并根据每一投影区域对应的目标清晰度，确定投影画面的整体清晰度，可以根据用户的视线关注点的不同，对投影画面的清晰度进行量化，从而使得最终调试到的投影画面的清晰度能够满足用户观看角度的需求。
图9是根据一示例性实施例示出的获取权重比例的流程示意图。如图9所示，每一第三子特征图像对应的权重比例可以通过以下步骤确定：
在步骤910中，在第一拍摄图像中确定至少一个第一目标图像，其中，第一目标图像为第一拍摄图像中清晰度大于等于预设阈值的第三子特征图像。
这里，第一目标图像是在第一拍摄图像中确定到的清晰度大于等于预设阈值的第三子特征图像。该第一目标图像的提取方法与上述提取第三子特征图像的方法是一致的，只是在筛选图像时，选择的是清晰度大于等于预设阈值的图像作为第一目标图像。
值得说明的是，确定第三子特征图像的清晰度是否大于等于预设阈值可以是在提取到每一第三子特征图像之后，根据与上述计算目标清晰度一致的方法，计算每一第三子特征图像的清晰度，然后根据计算到的清晰度，确定第一目标图像。
应当理解的是，在投影设备投射投影图像时，由于对焦距离的问题，其对应的投影画面可能是不清晰的，则会导致获得的第一拍摄图像中的投影画面也表现为不清晰的状态。在第一拍摄图像中的投影画面为不清晰的状态时，难以从第一拍摄图像中提取特征图像，可能会导致提取到的特征图像不完整。第一目标图像则用于在第一拍摄图像中的投影画面为不清晰的状态的情况下，辅助从第一拍摄图像中提取到所有的特征图像。
在步骤920中，根据第一目标图像的顶点的第一坐标信息以及第一目标图像映射在投影图像中的第三子特征图像的角点的第二坐标信息，构建透视变换矩阵。
这里，第一目标图像的顶点的第一坐标信息是指第一目标图像的四个顶点在第一拍摄图像的第一图像坐标系中的坐标信息。其中，第一图像坐标系是指以第一拍摄图像中任意一点为坐标原点构建的二维坐标系。第一目标图像映射在所述投影图像中的第三子特征图像的角点的第二坐标信息是指第一目标图像映射在投影图像的第三子特征图像的四个角点在投影图像的第二图像坐标系中的坐标信息。其中，第二图像坐标系是指以投影设备的调制平面中任意一点为坐标原点构建的坐标系。应当理解的是，调制平面是指投影设备的光调制器(芯片)生成图像的平面。调制平面对应的芯片包括反射式的图像调制芯片或透射式的图像调制芯片。反射式的图像调制芯片包括DMD芯片(Digital MicromirrorDevice，数字微镜设备)或LCOS芯片(Liquid Crystal on Silicon，硅基液晶)等，透射式的图像调制芯片包括LCD芯片(Liquid Crystal Display，液晶显示器)等。
根据第一坐标信息和第二坐标信息，可以构建第一拍摄图像与投影图像的透视变换矩阵。该透视变换矩阵作为单应性矩阵，反映了在调制平面中的投影图像的像素点映射在第一拍摄图像上的位置变化关系。
图10是根据一示例性实施例示出构建透视变换矩阵的原理示意图。如图10所示，子图(a)为第一拍摄图像，子图(b)为在调制平面中的投影图像。在第一拍摄图像中，第一目标图像101映射在投影图像上，为第三子特征图像102。根据第一目标图像101顶点的第一坐标信息和第三子特征图像102角点的第二坐标信息，可以第一拍摄图像和投影图像之间的透视变换矩阵。
在步骤930中，根据透视变换矩阵以及在投影图像中的其他第三子特征图像的第三坐标信息，确定第二目标图像的位置信息，其中，第二目标图像为在第一拍摄图像中除第一目标图像外的其他第三子特征图像。
这里，第二目标图像为在第一拍摄图像中除第一目标图像外的其他第三子特征图像，应当理解的是，第一目标图像是在第一拍摄图像中的清晰度大于等于预设阈值的第三子特征图像，则第二目标图像在第一拍摄图像中的清晰度小于预设阈值的第三子特征图像。
由于第二目标图像的清晰度小于预设阈值，针对第二目标图像的位置信息，其是通过上述透视变换矩阵以及在投影图像中的第三子特征图像的第三坐标信息而确定的。具体可以是将第三坐标信息与透视变换矩阵相乘，获得对应的位置信息。其中，第三坐标信息是指除第一目标图像对应的在投影图像上的第三子特征图像外的其他第三子特征图像的角点在第二图像坐标系中的坐标信息。
在步骤940中，根据第一目标图像以及第二目标图像的位置信息，确定各个第三子特征图像对应的权重比例。
这里，第一目标图像以及第二目标图像的位置信息是指在第一拍摄图像中包括的所有第三子特征图像对应的位置信息，在获得所有第三子特征图像的位置信息之后，根据位置信息确定对应的权重比例。其中，在步骤940中，可以无需对第三子特征图像进行识别获得编码信息，而是针对不同的位置信息，对应不同的权重比例。
值得说明的是，在确定到第一目标图像以及第二目标图像的位置信息之后，可以根据第一目标图像以及第二目标图像的位置信息来辅助从第一拍摄图像提取第一子特征图像以及第二子特征图像。如图2所示，在确定到第三子特征图像24的四个顶点的位置信息之后，可以根据第一子特征图像以及第二子特征图像23的设置位置以及与第三子特征图像之间的图像比例，分别确定到第一子特征图像以及第二子特征图像23的各个顶点在第一图像坐标系中的位置信息，然后根据该位置信息从第一拍摄图像中提取第一子特征图像以及第二子特征图像23。
由此，在第一拍摄图像中包括的投影画面不清晰的情况下，也能够从第一拍摄图像中确定各个第三子特征图像对应的权重比例，以及从第一拍摄图像中提取特征图像。
下面通过一个实施例对本公开提出的投影画面清晰度的检测方法进行举例说明。
如图3所示，投影图像包括多个设置在不同图像区域上的特征图像，每一特征图像包括第一子特征图像、第二子特征图像以及第三子特征图像。
投影设备向投影区域投射投影图像，并获取该投影区域的第一拍摄图像。在获得第一拍摄图像之后，从第一拍摄图像中提取每一特征图像。针对每一特征图像，根据该特征图像中的第一子特征图像以及第二子特征图像确定对应的子投影画面的目标清晰度，以及根据该特征图像中的第三子特征图像确定该子投影画面对应的权重比例。
根据每一子投影画面对应的目标清晰度以及对应的权重比例，进行加权求和，获得投影画面的整体清晰度。
其中，在获得投影画面的整体清晰度之后，可以根据该整体清晰度对投影设备的投影焦距进行调整，以使投影画面的清晰度达到最佳状态。
图11是根据一示例性实施例示出一种投影画面清晰度的检测装置的模块连接示意图。如图11所示，本公开实施例提出一种投影画面清晰度的检测装置，该装置1100包括：
获取模块1101，配置为获取投影区域的第一拍摄图像，其中，第一拍摄图像是在投影设备向投影区域投射投影图像时，对投影区域进行拍摄而获得的，投影图像包括至少一个特征图像；
第一计算模块1102，配置为根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素灰度值，确定第一清晰度；
第二计算模块1103，配置为根据在第一拍摄图像中的特征图像的像素梯度值，确定第二清晰度；
确定模块1104，配置为根据第一清晰度以及第二清晰度，确定特征图像对应的投影画面的目标清晰度。
可选地，特征图像包括第一子特征图像以及第二子特征图像，其中，第一子特征图像包括条纹图像，第二子特征图像是用于检测第二子特征图像对应的投影画面的对比度的图形；第一计算模块1102包括：
第一像素单元，配置为在第一拍摄图像中确定第一子特征图像的第一最大像素灰度值以及第一最小像素灰度值；
第二像素单元，配置为在第一拍摄图像中确定第二子特征图像的第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值；
第一清晰度计算单元，配置为根据第一最大像素灰度值、第一最小像素灰度值、第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值，确定第一清晰度。
可选地，第一清晰度计算单元包括：
第一计算子单元，配置为根据第一最大像素灰度值、第一最小像素灰度值、第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值，确定初始清晰度；
第一确定子单元，配置为在第一拍摄图像中确定第一子特征图像的条纹密度；
第二计算子单元，配置为根据条纹密度，确定修正清晰度；
第二确定子单元，配置为根据初始清晰度以及修正清晰度，确定第一清晰度。
可选地，确定模块1104具体配置为：
根据第一清晰度以及第二清晰度的加权和，确定目标清晰度。
可选地，确定模块1104包括：
图像获取单元，配置为获取第二拍摄图像，其中，第二拍摄图像是在投影设备以不同对焦距离向投影区域投射投影图像时，对投影区域进行拍摄而获得的；
第三计算子单元，配置为根据第二拍摄图像中的特征图像的像素灰度值，确定投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第三清晰度；
第四计算子单元，配置为根据投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第三清晰度，确定第一数据范围；
第五计算子单元，配置为根据第二拍摄图像中的特征图像的像素梯度值，确定投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第四清晰度；
第六计算子单元，配置为根据投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第四清晰度，确定第二数据范围；
第七计算子单元，配置为根据第一数据范围以及第二数据范围，确定加权和对应的权重参数。
可选地，投影图像包括多个设置在不同图像区域上的特征图像；
装置1100还包括：
第三计算模块，配置为根据第一拍摄图像中多个特征图像对应的目标清晰度，确定投影图像对应的整体投影画面的整体清晰度。
可选地，每一特征图像还包括第三子特征图像；
第三计算模块包括：
比例确定单元，配置为针对第一拍摄图像中的每一第三子特征图像，根据第三子特征图像，确定该第三子特征图像所属的图像区域对应的权重比例；
整体清晰度确定单元，配置为根据每一第三子特征图像对应的权重比例以及在第一拍摄图像中的每一特征图像对应的目标清晰度，确定整体清晰度。
可选地，比例确定单元包括：
图像提取单元，配置为在第一拍摄图像中确定至少一个第一目标图像，其中，第一目标图像为第一拍摄图像中清晰度大于等于预设阈值的第三子特征图像；
构建单元，配置为根据第一目标图像的顶点的第一坐标信息以及第一目标图像映射在投影图像中的第三子特征图像的角点的第二坐标信息，构建透视变换矩阵；
坐标计算单元，配置为根据透视变换矩阵以及在投影图像中的其他第三子特征图像的第三坐标信息，确定第二目标图像的位置信息，其中，第二目标图像为在第一拍摄图像中除第一目标图像外的其他第三子特征图像；
比例确定子单元，配置为根据第一目标图像以及第二目标图像的位置信息，确定各个第三子特征图像对应的权重比例。
关于上述装置1100中各个功能模块执行的方法已在关于方法的部分进行了详细说明，在此不再赘述。
图12是一示例性实施例示出的投影设备的结构示意图。如图12所示，投影设备200包括投影部210和驱动投影部210的驱动部220。投影部210可以形成光学图像，并将光学图像投影至成像媒介SC上。
投影部210包括光源部211、光调制器212以及光学***213。驱动部220包括光源驱动部221和光调制器驱动部222。
光源部211可包括发光二极管(Light Emitting Diode，LED)、激光、泵浦灯等固体光源。光源部211可以包括用于提高投射光的光学特性的透镜、偏振片等光学元件，以及调节光通量的调光元件等。
光源驱动部221可根据控制部250的指令，控制光源部211中光源工作，包括点亮和熄灭。
光调制器212包括显示面板215，显示面板215可以是透射式液晶面板(LiquidCrystal Display，LCD)，也可以是反射式硅基液晶面板(Liquid Crystal on Silicon，LCOS)，还可以是数字微镜器件(Digital Micromirror Device，DMD)。
光调制器212由光调制器驱动部222驱动，光调制器驱动部222与图像处理部245连接。
图像处理部245向光调制器驱动部222输入图像数据。光调制器驱动部222将所输入的图像数据转换为适于显示面板215动作的数据信号。光调制器驱动部222根据转换后的数据信号，向各显示面板215的各像素施加电压，在显示面板215上绘制出图像。
光学***213包括使入射的图像光PLA在成像媒介SC上成像的透镜或反射镜等。光学***213也可包括使投射到成像媒介SC上的图像放大或缩小的变焦机构和进行对焦调整的对焦调整机构等。
投影设备200还包括操作部231、信号接收部233、输入接口235、存储部237、数据接口241、接口部242、帧存储器243、图像处理部245以及控制部250。输入接口235、存储部237、数据接口241、接口部242、图像处理部245以及控制部250经由内部总线207可相互进行数据通信。
操作部231可根据作用于投影设备200壳体表面的各种按钮和开关的操作生成对应的操作信号，并输出到输入接口235。输入接口235包括将从操作部231输入的操作信号输出到控制部250的电路。
信号接收部233接收从控制设备5(如遥控器)发送的信号(如红外信号、蓝牙信号)后，可对接收到的信号解码生成对应的操作信号。信号接收部233将生成的操作信号输出到输入接口235。输入接口235将接收到的操作信号输出到控制部250。
存储部237可以是硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)等磁记录装置、或使用了闪存等半导体存储元件的存储装置。存储部237存储控制部250执行的程序、控制部250处理后的数据、图像数据等。
数据接口241包括连接器以及接口电路，可与其他电子设备100进行有线连接。数据接口241可以是与其他电子设备100执行通信的通信接口。数据接口241从其他电子设备100接收图像数据、声音数据等。在本实施例中，图像数据可以是内容图像。
接口部242是根据以太网标准与其他电子设备100通信的通信接口。接口部242包括连接器、以及处理由该连接器发送的信号的接口电路。接口部242是包括连接器以及接口电路的接口基板且连接到控制部250的主基板，该主基板是安装有处理器253和其他组件的基板。构成接口部242的连接器以及接口电路安装在控制部250的主基板上。接口部242可接收其他电子设备100发送的设定信息或指示信息。
控制部250包括存储器251和处理器253。
存储器251是非易失性地存储处理器253执行的程序和数据的存储装置。存储器251由磁存储装置、闪速只读存储器(Read-Only Memory，ROM)等半导体存储元件或其他种类的非易失性存储装置构成。存储器251也可以包含构成处理器253的工作区的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)。存储器251存储由控制部250处理的数据、处理器253执行的控制程序。
处理器253可以由单一的处理器构成，也可以由多个处理组组合而成。处理器253执行控制程序来控制投影设备200的各个部分。例如，处理器253根据操作部231生成的操作信号执行对应的图像处理，并将该图像处理中使用的参数(如对图像进行梯形校正的参数)输出到图像处理部245。另外，处理器253可通过控制光源驱动部221来控制光源部211中光源点亮、熄灭或调整亮度。
图像处理部245和帧存储器243可由集成电路构成。集成电路包含大规模集成电路(Large Scale Integration，LSI)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)，其中PLD可包括现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)。其中，集成电路也可包含一部分模拟电路，或处理器和集成电路的组合。处理器和集成电路的组合被称为微控制单元(Microcontroller Unit，MCU)、***级芯片(System on Chip，SoC)、***LSI、芯片组等。
图像处理部245可将从数据接口241接收到的图像数据存储在帧存储器243。帧存储器243包括多个存储体，各存储体包括可写入一帧的图像数据的存储容量。帧存储器243可由同步动态随机存取存储器(Synchronous Dynamic Random Access Memory，SDRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)构成。
图像处理部245可对在帧存储器243中存储的图像数据进行图像处理，包括分辨率转换、尺寸调整、畸变校正、形状校正、数字变焦、图像色调调整和图像亮度调整等。
图像处理部245还可将垂直同步信号的输入帧频率转换为绘图频率，并生成具有绘图频率的垂直同步信号，生成的垂直同步信号称为输出同步信号。图像处理部245再将上述输出同步信号输出到光调制器驱动部222。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

Claims (11)

1.一种投影画面清晰度的检测方法，其特征在于，包括：
获取投影区域的第一拍摄图像，其中，所述第一拍摄图像是在投影设备向所述投影区域投射投影图像时，对所述投影区域进行拍摄而获得的，所述投影图像包括至少一个特征图像；
根据在所述第一拍摄图像中的所述特征图像的像素灰度值，确定第一清晰度；
根据在所述第一拍摄图像中的所述特征图像的像素梯度值，确定第二清晰度；
根据所述第一清晰度以及所述第二清晰度，确定所述特征图像对应的投影画面的目标清晰度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征图像包括第一子特征图像以及第二子特征图像，其中，所述第一子特征图像包括条纹图像，所述第二子特征图像是用于检测所述第二子特征图像对应的投影画面的对比度的图形；
所述根据在所述第一拍摄图像中的所述特征图像的像素灰度值，确定第一清晰度，包括：
在所述第一拍摄图像中确定所述第一子特征图像的第一最大像素灰度值以及第一最小像素灰度值；
在所述第一拍摄图像中确定所述第二子特征图像的第二最大像素灰度值以及第二最小像素灰度值；
根据所述第一最大像素灰度值、所述第一最小像素灰度值、所述第二最大像素灰度值以及所述第二最小像素灰度值，确定所述第一清晰度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一最大像素灰度值、所述第一最小像素灰度值、所述第二最大像素灰度值以及所述第二最小像素灰度值，确定所述第一清晰度，包括：
根据所述第一最大像素灰度值、所述第一最小像素灰度值、所述第二最大像素灰度值以及所述第二最小像素灰度值，确定初始清晰度；
在所述第一拍摄图像中确定所述第一子特征图像的条纹密度；
根据所述条纹密度，确定修正清晰度；
根据所述初始清晰度以及所述修正清晰度，确定所述第一清晰度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一清晰度以及所述第二清晰度，确定所述特征图像对应的投影画面的目标清晰度，包括：
根据所述第一清晰度以及所述第二清晰度的加权和，确定所述目标清晰度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述加权和对应的权重参数通过以下步骤确定：
获取第二拍摄图像，其中，所述第二拍摄图像是在投影设备以不同对焦距离向所述投影区域投射所述投影图像时，对所述投影区域进行拍摄而获得的；
根据所述第二拍摄图像中的所述特征图像的像素灰度值，确定所述投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第三清晰度；
根据所述投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第三清晰度，确定第一数据范围；
根据所述第二拍摄图像中的所述特征图像的像素梯度值，确定所述投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第四清晰度；
根据所述投影设备在不同对焦距离下的投影画面的第四清晰度，确定第二数据范围；
根据所述第一数据范围以及所述第二数据范围，确定所述加权和对应的权重参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影图像包括多个设置在不同图像区域上的特征图像；
所述方法还包括：
根据所述第一拍摄图像中多个所述特征图像对应的目标清晰度，确定所述投影图像对应的整体投影画面的整体清晰度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，每一所述特征图像还包括第三子特征图像；
所述根据所述第一拍摄图像中多个所述特征图像对应的目标清晰度，确定所述投影图像对应的整体投影画面的整体清晰度，包括：
针对所述第一拍摄图像中的每一所述第三子特征图像，根据所述第三子特征图像，确定该第三子特征图像所属的图像区域对应的权重比例；
根据每一所述第三子特征图像对应的权重比例以及在所述第一拍摄图像中的每一所述特征图像对应的目标清晰度，确定所述整体清晰度。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三子特征图像，确定该第三子特征图像所属的图像区域对应的权重比例，包括：
在所述第一拍摄图像中确定至少一个第一目标图像，其中，所述第一目标图像为所述第一拍摄图像中清晰度大于等于预设阈值的第三子特征图像；
根据所述第一目标图像的顶点的第一坐标信息以及所述第一目标图像映射在所述投影图像中的第三子特征图像的角点的第二坐标信息，构建透视变换矩阵；
根据所述透视变换矩阵以及在所述投影图像中的其他第三子特征图像的第三坐标信息，确定第二目标图像的位置信息，其中，所述第二目标图像为在所述第一拍摄图像中除所述第一目标图像外的其他第三子特征图像；
根据所述第一目标图像以及所述第二目标图像的位置信息，确定各个所述第三子特征图像对应的权重比例。
9.一种投影画面清晰度的检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，配置为获取投影区域的第一拍摄图像，其中，所述第一拍摄图像是在投影设备向所述投影区域投射投影图像时，对所述投影区域进行拍摄而获得的，所述投影图像包括至少一个特征图像；
第一计算模块，配置为根据在所述第一拍摄图像中的所述特征图像的像素灰度值，确定第一清晰度；
第二计算模块，配置为根据在所述第一拍摄图像中的所述特征图像的像素梯度值，确定第二清晰度；
确定模块，配置为根据所述第一清晰度以及所述第二清晰度，确定所述特征图像对应的投影画面的目标清晰度。
10.一种投影设备，其特征在于，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；
处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
11.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
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