一种激光笔交互方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于人机交互及计算机视觉领域，更具体的涉及激光笔交互系统中的激光 点检测方法，坐标映射方法和交互方法。
【背景技术】
[0002] 如今，激光笔已经被广泛应用在会议、演讲、教学等多媒体演示系统中，借助激光 笔演讲者可以离开计算机周围操控演讲稿，从而可以更加普适的与听众互动完成信息传递 的任务。然而现有的激光笔交互系统仍然存在很多缺陷，例如：中国专利03270412公开 了一种带有上下翻页按钮和无线收发装置的激光笔，可以使用激光笔完成计算机幻灯片上 下翻页的功能，但是功能相对而言比较单一，无法满足演讲者的需求；中国专利102073395 公开了一种基于FPGA的无线激光笔互动系统，可以完成功能丰富的交互系统，然而该系 统需要额外的嵌入式设备，安装部署不方便；论文KirsteinC,MullerH.Interaction withaprojectionscreenusingacamera-trackedlaserpointer[C]//Multimedia Modeling, 1998.MMM' 98.Proceedings. 1998.IEEE, 1998:191-192 描述了一个利用激光点和 摄像头实现的交互系统，该系统包括激光点检测、坐标映射、交互方法三部分组成。搭建该 系统仅需传统的投影系统外加额外的一个摄像头，部署方便，但该系统实现依然面临着挑 战。
[0003] 中国专利102262733公开了一种激光点检测方法及装置，利用摄像头采集激光点 状态进行平滑绘图等交互功能，然而在激光笔交互系统中由于幻灯片换页等功能使得背景 不断变化，该系统并不能鲁棒的检测出激光点；中国专利103116889公开了一种定位方法 及电子设备，利用线性变换完成坐标映射模块，然而由于摄像头位置摆放以及图像采集、投 影可能会产生图像畸变，线性变化并不能达到系统要求精度；美国专利20040239653公开 了一种交互指示设备，通过识别激光点状态进行交互，然而该系统利用激光点闪烁容易发 生交互命令误判，并且在交互方法上绘图标注的实现容易误判。现有的激光笔交互专利技 术仍然没有解决背景变化的激光点检测问题、坐标映射的非线性畸变问题以及交互方法易 发生交互命令误判问题。
【发明内容】
[0004] 鉴于现有专利技术的上述不足，本发明提出了一种激光笔交互方法，由自适应背 景切换的激光点检测方法、非线性坐标映射方法和分区域的交互方法组成。
[0005] 本发明的技术方案：该激光笔交互系统包括计算机、投影仪系统、摄像头和激光 笔，计算机与投影仪通过VGA连接将计算机内容投影到投影屏幕，摄像头捕捉投影仪图像 通过USB传回给计算机。
[0006] 该激光笔交互方法包括自适应背景切换的激光点检测方法、非线性坐标映射方法 和分区域的激光点行为分析方法完成激光笔交互功能。
[0007] 所述的自适应背景切换的激光点检测技术，通过一种在线背景字典创建与更新技 术，以及一种稀疏重构方法实时鲁棒的检测出运动激光点，过程如下：
[0008] 令摄像头采集的图像为Y，将其每一列连接在一起组成列向量y，将不包含激光点 的图像称为背景图像，将仅包含激光点的图像称为前景图像，y由背景图像和前景图像线性 表不：
[0009] y=yB+yF (1)
[0010] 其中yeRnX1，yBeRnX4PyFeRnX1分别为采集图像列向量，背景图像列向量，和 前景图像列向量，n是图像的像素点数，RnX1表示n维的实数列向量。
[0011] 首先通过训练和更新得到背景图像yB，然后利用摄像头采集图像y，最后用公式 (1)得到前景图像yF，即得激光点位置。然而在激光笔交互过程中幻灯片换页或幻灯片动 画会使得背景突变，为了应对这种背景的突变，将不断变化的背景组成背景字典DeRnXK， 其中D的每一列表示一种背景，K是调节字典包含背景数量的参数，某时刻的背景图像通过 背景字典D稀疏表示：
[0012] yB=Dx(2)
[0013] 其中x = [0, . . .，0, Xi，0, . . . 0] G RKX1为稀疏向量，在理想情况下仅有一项非零 值。为了增加背景字典D对噪声的鲁棒性，利用累积平均方法对背景字典D按列创建：
【主权项】
1. 一种激光笔交互方法，其特征在于，激光笔交互方法所用的激光笔交互系统包括计 算机、投影仪系统、摄像头和激光笔，计算机通过VGA与投影仪连接将计算机内容投影到投 影屏幕，摄像头通过USB将捕捉投影仪图像传给计算机； 该激光笔交互方法包括自适应背景切换的激光点检测方法、非线性坐标映射方法和分 区域的激光点行为分析方法完成激光笔交互功能； 所述的自适应背景切换的激光点检测方法，通过在线背景字典创建与更新方法以及稀 疏重构方法实时鲁棒的检测出运动激光点，步骤如下： 令摄像头采集的图像为Y，将其每一列连接在一起组成列向量y;其中，不包含激光点 的图像称为背景图像，仅包含激光点的图像称为前景图像，y由背景图像和前景图像线性表 示： y = yB+yF ⑴ 其中y e RnX1、yBe RnX4PyFe RnX1分别为采集图像列向量、背景图像列向量和前景 图像列向量，n是图像的像素点数，RnX1表示n维的实数列向量； 通过训练和更新得到背景图像^，利用摄像头采集图像y，通过式（1)得到前景图像yF， 即得激光点位置；在激光笔交互过程中幻灯片换页或幻灯片动画使得背景突变，应对背景 突变，将不断变化的背景组成背景字典D e RnXK，其中D的每一列表示一种背景，K是调节 字典包含背景数量的参数，某时刻的背景图像通过背景字典D稀疏表示： y B= Dx (2) 其中x = [0,...，0, Xi，0,... 0]gRKX1为稀疏向量，在理想情况下仅有一项非零值；为 了增加背景字典D对噪声的鲁棒性，利用累积平均方法对背景字典D按列创建：
其中Di为字典D的每一列，K为字典的列数，即背景的个数，a为背景更新速率； 在检测激光点前景图像时，首先求解x以决定当前的背景图像，然后通过式（2)解出 yB，最后通过式（1)求出激光点前景yF;前景激光点相对于背景图像是非常稀疏的向量，仅 在激光点位置处非零，y F是稀疏向量，背景的稀疏向量x也是稀疏的，根据压缩感知中稀疏 重构方法得出x :