基于单个摄像机的投影仪红外触控和自动对焦方法与流程

技术特征：

1.一种基于单个摄像机的投影仪红外触控和自动对焦方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：摄像机对准投影画面，选择进行红外触控或自动对焦；

步骤2：选择红外触控时，将摄像机曝光值调至最低，用红外笔触控幕布，红外笔尖发出红外光线；摄像机拍摄投影画面区域，所拍摄的画面中包含投影仪画面和红外触控笔尖发出的红外光线，且红外触控笔尖的亮度值高于投影画面的亮度值；根据拍摄画面中红外笔尖的位置计算红外笔尖在摄像机坐标系中的坐标值；在投影画面和摄像机画面存在角度偏差时，对红外笔尖的坐标值进行坐标校正，转换成投影仪坐标系；根据计算的投影仪坐标值，向投影仪系统发出控制指令，实现交互功能；

步骤3：选择自动对焦时，将摄像机曝光值调整为默认曝光值或自动曝光模式，投影出对焦图片，驱动对焦电机运行一周，同时每隔40毫秒拍摄一幅投影画面，并计算每幅画面的清晰度值，然后统计其最大值Q_max；再次驱动电机每隔40毫秒步进运行，每次步进结束，实时拍摄投影画面，计算其清晰度值Q，然后与最大值Q_max进行比较，如果接近该值，则判定当前画面已经清晰，对焦成功，停止对焦电机运行。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2中计算红外笔尖在摄像机坐标系中的坐标值采用以下步骤：

步骤2.1：将所拍摄的投影画面区域进行高斯平滑滤波处理，滤波窗大小为3*3；

步骤2.2：统计图像中所有像素值的灰度直方图，寻找灰度直方图中灰度的最大值G_max，设置分割阈值G_s＝0.7*G_max，并基于此阈值对图像进行二值化处理，对图像中红外光块进行分割；

步骤2.3：统计图像中红外光块的总数以及每个红外光块的像素数、长度、宽度、中心坐标信息；

步骤2.4：对统计的红外光块进行真实性分析，判断红外笔尖所对应的红外光块，将光块横坐标和纵坐标的中心点作为红外笔尖的坐标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤2.4对于红外光块真实性判断采用以下步骤：

(1)如果红外光块的个数大于5时，不进行红外光块识别，重新进行步骤2红外触控；

(2)如果红外光块的个数小于等于5时，删除所包含的像素点在30～300之外并且光块长宽比大于2的红外光块，在剩余的合理红外光块中选择最大的作为红外笔尖光块。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2中对红外笔尖的坐标值进行坐标校正、转换成投影仪坐标系采用以下步骤：对摄像机拍摄的投影仪画面进行仿射变换，所述仿射变换为平移变换、旋转变换、缩放变换或上述的复合变换，按照公式1获得变换后的坐标：

$\left[\begin{array}{c}u\\ v\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{a}_{11}& a_{12}\\ a_{21}& a_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{a}_{13}\\ a_{23}\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中x,y是变换前坐标，u,v是变换后坐标，a₁₁,a₁₂,a₁₃,a₂₁,a₂₂,a₂₃为变换系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述变换系数采用以下步骤获得：

(1)在投影画面屏幕四角分别选取四个点，其在摄像机坐标系的坐标分别为A(x1，y1)、B(x2，y2)、C(x3，y3)、D(x4，y4)；在投影机坐标系中的坐标分别为A(X1,Y1)、B(X2,Y2)、C(X3,Y3)、D(X4，Y4)；

(2)将A、B、C在两个坐标系中的坐标值带入公式2构造线性方程组，可计算变换系数a′₁₁,a′₁₂,a′₁₃,a′₂₁,a′₂₂,a′₂₃：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_1=a_{11}^{\′}{x}_1+a_{12}^{\′}{y}_1+a_{13}^{\′}\\ Y_1=a_{21}^{\′}{x}_1+a_{22}^{\′}{y}_1+a_{23}^{\′}\\ X_2=a_{11}^{\′}{x}_2+a_{12}^{\′}{y}_2+a_{13}^{\′}\\ Y_2=a_{21}^{\′}{x}_2+a_{22}^{\′}{y}_2+a_{23}^{\′}\\ X_3=a_{11}^{\′}{x}_3+a_{12}^{\′}{y}_3+a_{13}^{\′}\\ Y_3=a_{21}^{\′}{x}_3+a_{22}^{\′}{y}_3+a_{23}^{\′}\end{array}\right.---\left(2\right)$

(3)将B、C、D在两个坐标系中的坐标值带入公式3构造线性方程组，可计算变换系数a″₁₁,a″₁₂,a″₁₃,a″₂₁,a″₂₂,a″₂₃：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_2=a_{11}^{\′\′}{x}_2+a_{12}^{\′\′}{y}_2+a_{13}^{\′\′}\\ Y_2=a_{21}^{\′\′}{x}_2+a_{22}^{\′\′}{y}_2+a_{23}^{\′\′}\\ X_3=a_{11}^{\′\′}{x}_3+a_{12}^{\′\′}{y}_3+a_{13}^{\′\′}\\ Y_3=a_{21}^{\′\′}{x}_3+a_{22}^{\′\′}{y}_3+a_{23}^{\′\′}\\ X_4=a_{11}^{\′\′}{x}_4+a_{12}^{\′\′}{y}_4+a_{13}^{\′\′}\\ Y_4=a_{21}^{\′\′}{x}_4+a_{22}^{\′\′}{y}_4+a_{23}^{\′\′}\end{array}\right.---\left(3\right)$

(4)取a′₁₁,a′₁₂,a′₁₃,a′₂₁,a′₂₂,a′₂₃和a″₁₁,a″₁₂,a″₁₃,a″₂₁,a″₂₂,a″₂₃平均值得到变换系数a₁₁,a₁₂,a₁₃,a₂₁,a₂₂,a₂₃。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3中拍摄画面的清晰度值采用以下步骤计算：

(1)根据像素点I(x,y)的纹理变化值G(x,y)区分拍摄投影画面中的不同区域进行处理，G(x,y)采用式4计算：

$G(x,y)=\underset{i=-1}{\overset{1}{\Σ}}\underset{j=-1}{\overset{1}{\Σ}}\left(I\right(x+i,y+j)-I(x,y\left)\right)---\left(4\right)$

像素点的纹理变化值G(x,y)大于500时，认为是图像的边缘点，不做处理；如果100＜G(x,y)＜500，认为是非边缘区域，按照公式5进行高斯滤波，并和原值进行加权融合；如果G(x,y)小于100，认为是平坦区域，也不做处理；

$\begin{array}{c}I(x,y)=(1-R(x,y\left)\right)*I(x,y)+R(x,y)*(1/16)*\left(I\right(x-1,y-1)+2*I(x,y-1)+I(x+1,y-1)+\\ 2*I(x-1,y)+4*I(x,y)+2*I(x+1,y)+I(x-1,y+1)+2*I(x,y+1)+I(x+1,y+1))\end{array}---\left(5\right)$

其中R(x,y)＝100/G(x,y)；

(2)计算投影画面边缘变化值Q_total(x,y)，Q_total(x,y)采用式6计算：

Q_total＝(Q₀²+Q₄₅²+Q₉₀²+Q₁₃₅²)/255 (6)

其中Q₀,Q₄₅,Q₉₀,Q₁₃₅是像素点I(x,y)在0度，45度，90度和135度四个方向变化差值，采用式7计算：

$\begin{array}{c}{Q}_0=(p7+2*p8+p9)-(p1+2*p2+p3)\\ Q_{45}=(p2+2*p3+p6)-(p4+2*p7+p8)\\ Q_{90}=(p3+2*p6+p9)-(p1+2*p4+p7)\\ Q_{135}=(p6+2*p9+p8)-(p4+2*p1+p2)\end{array}---\left(7\right)$

其中p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9为像素点I(x,y)3*3邻域9个像素点的值，采用式8计算：

$\begin{array}{c}p1=I(x-1,y-1),p2=I(x,y-1),p3=I(x+1,y-1)\\ p4=I(x-1,y),p5=I(x,y),p6=I(x+1,y)\\ p7=I(x-1,y+1),p8=I(x,y+1),p9=I(x+1,y+1)\end{array}---\left(8\right)$

(3)判断并删除拍摄的投影画面中的伪边缘点，获得新边缘变化值Q_new(x,y)，如果该点是伪边缘点，则Q_new(x,y)＝0，否则Q_new(x,y)＝Q_total(x,y)；

(4)对新边缘变化值Q_new(x,y)进行求和，并做归一化处理，得到清晰度计算公式9：

$Quality\left(I\right)=\frac{1}{MN}\underset{x=1}{\overset{M}{\Σ}}\underset{y=1}{\overset{N}{\Σ}}\[Q_{new}(x,y)\]---\left(9\right)$

其中，M、N分别为所拍摄画面的横边像素和竖边像素。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述伪边缘点的判断采用以下步骤：

(1)计算拍摄的投影画面中去除平坦区域的边缘图像B(x,y)，见式10：

其中边缘分割阈值T＝(T₁+T₂)/2，T₁和T₂计算方法为：将所有像素点边缘变化值Q_total(x,y)的均值设置为边缘分割初始阈值T₀，基于T₀将边缘变化值图像分为两部分，即：边缘变化值Q_total(x,y)大于T₀的所有像素点以及小于T₀的所有像素点，分别计算这两部分像素点的边缘变化值的均值可得到T₁和T₂；

(2)对边缘图像B(x,y)每个边缘点周围3*3邻域中除去自身之外的8个像素点进行遍历，统计其中值不为0的边缘点的个数，若边缘点数大于2则为真实边缘点，否则判断该点为伪边缘点。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3中清晰度值Q为最大值Q_max的96％以上时，判定对焦成功。