立体显示设备的校正方法及系统与流程

本发明涉及立体显示技术领域，特别涉及一种立体显示设备的校正方法及系统。

背景技术：

立体图像显示技术的成像原理是：基于观看者的双目视差，让观看者的左眼和右眼分别感知具有图像差异的视差图，观看者的大脑基于所感知的图像差异形成立体图像。

如图1所示，现有的立体显示装置1包括分光器件2和显示面板3，分光器件2设于显示面板3的出光侧。显示面板2提供具有图像差异的左视图和右视图，通过分光器件3的分光作用，使得左视图进入观看者的左眼，右视图进入观看者的右眼，观看者的大脑基于所感知的图像差异形成立体图像视觉。

显示时，要求分光器件2与显示面板3之间精确配合，避免出现左视图进入观看者的右眼，右视图进入观看者的左眼的串扰问题。然而，在装配过程中，无法避免分光器件2与显示面板3之间的装配误差，导致分光器件2无法按照设计要求精确地贴合在显示面板3上，从而出现串扰、立体显示效果不佳甚至无法满足立体成像要求等问题。若立体显示装置在出厂前不加以处理，会直接影响使用者体验，进而限制立体显示技术的发展。

技术实现要素：

本发明实施例的目的是提供一种立体显示设备的校正方法及系统，立体显示设备利用该获取的校正参数进行校正之后，则可解决立体图像显示设备因装配误差而出现的串扰等显示问题。

在一个方面，本发明实施例提出一种立体显示设备的校正方法，包括：

获取的所述立体显示设备显示的立体图像；

检测所述立体图像中的串扰条纹，所述立体图像中包括至少一条所述串扰条纹；

计算检测到的所述串扰条纹的倾角；

当所述计算出的串扰条纹的倾角满足设定角度范围时，则获取所述倾角对应的立体图像的校正参数；

根据获取的所述立体图像的校正参数校正所述立体显示设备。

在另一方面，本发明还提出一种立体显示设备的校正系统，包括立体显示设备、拍摄装置和立体显示设备的校正参数获取装置，所述立体显示设备的校正参数获取装置又进一步包括：

图像获取单元，用于获取所述立体显示设备显示的立体图像；

串扰条纹检测单元，用于检测所述立体图像中的串扰条纹，所述立体图像中包括至少一条所述串扰条纹；

倾角计算单元，用于计算检测到的所述串扰条纹的倾角；

参数获取单元，用于当所述计算出的串扰条纹的倾角满足设定角 度范围时，则获取所述倾角对应的立体图像的校正参数，以用于校正所述立体显示设备。

相对于现有技术，本发明的有益效果是：本申请利用串扰条纹的倾角来获取校正参数，使计算得到的校正参数的准确性高，且可以大大提高校正效率。

附图说明

图1为现有技术提供的立体显示装置的结构示意图；

图2为本发明实施例的一种立体显示设备的校正系统的架构图；

图3为本发明实施例的一种立体显示设备的校正参数获取装置的结构图；

图4为本发明实施例的一种待校正的立体图像示意图；

图5为本发明实施例的一种倾角计算单元的结构图；

图6为本发明实施例的另一种倾角计算单元的结构图；

图7为本发明实施例的一种参数获取单元的结构图；

图8为本发明实施例的一种采用二分法搜索像素校正参数的示意图；

图9为本发明实施例的一种像素参数与角度校正参数参考值的线性关系示意图；

图10为本发明实施例的另一种参数获取单元的结构图；

图11为本发明实施例的再一种参数获取单元的结构图；

图12为本发明实施例的一种立体图像最佳观看位置的示意图；

图13为本发明实施例的一种摄像头放置在最佳观看位置后面的示意图

图14为本发明实施例的一种摄像头放置在最佳观看位置前面的示意图。

图15为本发明实施例的一种选取的平移量微调参数数组的曲线示意图；

图16为本发明实施例的另一种选取的平移量微调参数数组的曲线示意图；

图17为本发明实施例的再一种选取的平移量微调参数数组的曲线示意图；

图18为本发明实施例的另一种立体显示设备的校正参数获取装置的结构图；

图19为本发明实施例的一种图像分析单元的结构图；

图20为本发明实施例的一种确定子单元的结构图；

图21为本发明实施例的再一种立体显示设备的校正参数获取装置的结构图；

图22为本发明实施例的一种立体显示设备的校正方法的流程图；

图23为本发明实施例的一种检测立体图像中的串扰条纹时的流程图；

图24为本发明实施例的一种计算检测到的所述串扰条纹的倾角时的流程图；

图25为本发明实施例的一种获取角度校正参数时的流程图；

图26为本发明实施例的一种获取平移量粗校正参数的流程图；

图27为本发明实施例的一种获取平移量微调参数时的流程图；

图28为本发明实施例的一种获取立体显示设备显示的立体图像时的流程图；

图29为本发明实施例的一种获取光栅像素校正参数时的流程图；

图30为本发明实施例的一种参数获取单元的结构图；

图31为本发明实施例的一种参数获取单元的结构图。

具体实施方式

有关本发明的前述及其他技术内容、特点及功效，在以下配合参考图式的较佳实施例详细说明中将可清楚的呈现。通过具体实施方式的说明，当可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解，然而所附图式仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明加以限制。

请参见图2，其为本发明实施例的一种立体显示设备的校正系统的架构图，其包括立体显示设备22、拍摄装置23和立体显示设备的校正参数获取装置21。立体显示设备22用于显示立体图像，拍摄装置23用于拍摄包括立体显示设备22显示屏幕的图像画面，并将拍摄得到的图像画面传送到立体显示设备的校正参数获取装置21，立体显示设备的校正参数获取装置21对接收到的图像画面进行处理，确定图像画面中立体显示设备21的屏幕区域，并计算屏幕区域中立体图像的串扰条纹的倾角，并当倾角落入预设角度范围时，获取倾角对应的立体图像的校正参数，该校正参数用于校正立体显示设备22的装配误差。当使用者开启立体显示设备22，立体显示设备22根据校正参数校正装配误差，消除装配误差对立体显示设备22显示效果的不良影响，从而提升立体显示设备的显示效 果。

在本实施例中，立体显示设备22可以是移动终端，也可以是电脑等具有显示功能的电子装置，立体显示设备的校正参数获取装置21可以是电脑或移动终端等带有处理和通信功能的设备。在本实施例中，优选立体显示设备的校正参数获取装置21为电脑，立体显示设备22通过数据线与立体显示设备的校正参数获取装置21连接，拍摄装置23通过数据线与立体显示设备的校正参数获取装置21连接。

拍摄装置23可以包括至少一个摄像头，摄像头拍摄立体显示设备22显示的立体图像。在本实施例中，拍摄装置23包括间隔设置的左摄像头24和右摄像头25，左摄像头24和右摄像头25的结构、物理性能都相同。左摄像头24与右摄像头25之间的间距优选为人眼瞳距，符合立体成像要求。

立体显示设备22上可以安装跟踪设备(图中未绘示)，跟踪设备用来测量拍摄装置23到立体显示设备22的距离，跟踪设备例如可以是跟踪摄像头。为了便于立体显示设备22进行识别，拍摄装置23可以设置为人脸模型，并且上述两个摄像头分别安装在人脸模型的左右眼位置。

本实施例中，立体显示设备22提供的立体图像包括具有图像差异的立体图像，例如具有图像差异的左视图与右视图。为便于识别与检测，左视图和右视图均可以为纯色图像，但左视图和右视图颜色不同。例如，左视图为第一颜色图像，右视图为第二颜色图像。第一颜色图像和第二颜色图像的颜色不同。因此，具有图像差异的立体图可以是红/绿立体图，黑/白立体图，或具有其他两种不同颜色的纯色图像。

在校正之前，由于装配误差而导致图像串扰等现象，造成左视图和右 视图中往往都包含串扰条纹，所述的串扰条纹是指原本应该是左视图和右视图两张图像上的图案集中显示到一张图像上而造成的条纹，例如图像是由多条红色条纹和绿色条纹间隔构成。而本发明校正的主要目的之一就是消除这些串扰条纹，使左视图和右视图均呈现其原本的图像，例如上述由多条红色条纹和绿色条纹间隔构成图像，经过校正后，左视图呈纯红图像，右视图呈纯绿图像。为了便于说明，本实施方式中的串扰条纹均以红绿条纹为例来说明。当然，本发明实施方式提供的左右视图的立体图像是由立体显示设备22决定的，并不以纯色图像为限。

立体显示设备的校正参数获取装置21接收到拍摄装置23传送来的图像画面后，会确定该图像画面中立体显示设备的屏幕区域，并获取屏幕区域显示的立体图像，同时利用图像分析技术检测立体图像上的串扰条纹。如果立体图像上不存在串扰条纹，说明该立体图像是正常显示的，不需要校正。而如果立体图像上存在串扰条纹，则立体显示设备的校正参数获取装置21会计算串扰条纹的倾角，并在根据串扰条纹的倾角满足预设角度范围时获取该倾角对应的校正参数。

本发明实施例中，串扰条纹的倾角是指：串扰条纹与水平方向的夹角，或者串扰条纹与竖直方向的夹角。当串扰条纹的倾角为串扰条纹与水平方向的夹角时，串扰条纹的预设角度范围可以为[-90°，-70°]或者[70°，90°]，若此时串扰条纹的倾角落入上述区间，则认为此时立体显示设备显示的立体图像串扰条纹呈竖直，同时获取该串扰条纹的倾角对应的立体图像的校正参数。当串扰条纹的倾角为串扰条纹与竖直方向的夹角时，串扰条纹的预设角度范围可以为[-20°，0°]或者[0°，20°]，若此 时串扰条纹的倾角落入上述区间，则认为此时立体显示设备显示的立体图像上串扰条纹呈竖直，同时获取该串扰条纹的倾角对应的立体图像的校正参数。

请参见图3，其为图2中立体显示设备的校正参数获取装置的结构图。此装置包括图像获取单元31、串扰条纹检测单元32、倾角计算单元33以及参数获取单元34。

图像获取单元31用于获取所述立体显示设备22显示的立体图像。在校正过程中，往往需要对立体显示设备22的显示参数进行多次调整，以找出最佳的参数。而拍摄装置23会实时对包括立体显示设备22显示屏幕的图像画面进行跟踪拍摄，并将拍摄到的图像画面传送给图像获取单元31。

图像获取单元31从接收到的图像画面中获取立体显示设备22显示的立体图像，以获取每一次参数调整时图像的变化，并将获取到的立体图像传送给串扰条纹检测单元32。

由于拍摄装置23获取的图像画面不仅包括立体显示设备显示的立体图像，还有包括显示区域以外的外部环境，为避免外部环境影响校正参数的准确性，需要图像获取单元31在获取立体图像前，需首先确定图像画面中立体显示设备22的显示区域，以确定显示区域内的显示的立体图像。

具体地，图像获取单元31包括接收子单元和确定子单元。其中，接收子单元用于接收拍摄装置23拍摄到的包括所述立体显示设备22显示屏幕的图像画面；确定子单元用于确定接收子单元接收的图像画面中立体显示设备22的屏幕区域，并获取所述屏幕区域显示的立体图 像。确定子单元可以利用图像分析技术提取显示区域内的图像通道值，然后使用边缘检测，检测出显示区域的边界点及边界曲线，再结合图像面积，检测出显示区域。

进一步的，请参见图20，确定子单元包括：图像亮度分析子单元204二值化处理子单元201、区域搜索子单元202及归并划分子单元203。

图像亮度分析子单元204用于获取图像画面中像素点的亮度值。

二值化处理子单元201用于按照预设的亮度阈值对图像亮度分析子单元204获取的图像画面中像素点的亮度值进行二值化处理，以得到对应的准屏幕区域。所谓图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。从而可以在大致上分辨出屏幕区域。

区域搜索子单元202用于在经过二值化处理后的准屏幕区域上搜索预设形状的区域。所述设定形状的区域可以是矩形区域、圆形区域。三角形区域等，根据立体显示设备中的源立体图片为准。

归并划分子单元203用于将搜索到的预设形状的区域进行归并划分，以确定所述图像画面中所述立体显示设备的屏幕区域。区域搜索子单元202搜索出的设定区域的数量可能会有很多，这些设定区域可能有大有小，相互之间位置可能是重合的、交错的、分开的。归并的过程可以是按照这些搜索出的区域的重合次数赋予权重值，即某个区域重合的次数越多则赋予一个越高的权重。划分的过程是指根据归并后的区域的权重分布，去除权重小于一定值的区域，并重新划分出设定形状的区域，作为屏幕区域。

串扰条纹检测单元32用于检测所述立体图像中的串扰条纹。串扰条纹检测单元32可以通过计算立体图像中像素点的颜色值，来获取立体图像中的串扰条纹。例如，可以通过将立体图像转换到HSV空间，获取颜色分量上的值，HSV空间是体现颜色直观特性的一种颜色空间，也称六角锥体模型(Hexcone Model)，这个颜色空间中分别有三个颜色参数：色调(Hue)、饱和度(Saturation)以及亮度(Value)。对于红绿串扰条纹来说，颜色值在0到20之间的区域是红色，颜色值在40到60之间的区域是绿色，这样就可以知道立体图像上的颜色分布，从而检测出立体图像上是否存在串扰条纹。结合参见图4，其为一个待校正的立体图像，其中黑色区域表示红色，空白区域表示绿色，从图4中可以看出该立体图像有三红三绿六条串扰条纹。

倾角计算单元33用于计算检测到的所述串扰条纹的倾角。从图4中可以看到，串扰条纹往往是倾斜的，而整个校正过程，如果以连续的图像来体现的话，就是先使串扰条纹的中心与显示区域的中心重合，然后使图像中串扰条纹的宽度逐渐变大以减少串扰条纹的数量，直至单一色调占据显示区域为止。而为了达到好的分光效果，以及防止立体图像上出现挂角(挂角是指立体图像上某个区域没有显示图案，例如一个纯红的矩形立体图像，其一个角没有显示红色图案)，本实施例采用在串扰条纹竖直的情况下通过参数获取单元34计算校正参数，以达到较好的显示效果及校正效率。当然，也可以采用在串扰条纹水平的情况下计算校正参数，本申请并不以此为限。

进一步的，倾角计算单元33可以通过获取串扰条纹之间的分界线， 并计算所述分界线的倾角，以作为所述串扰条纹的倾角。请参见图5，其为本发明实施例的一种倾角计算单元的结构图。此倾角计算单元33进一步包括分界线获取子单元51和计算子单元52。分界线获取子单元51用于根据立体图像中像素点的颜色值确定串扰条纹之间的分界线。计算子单元52用于根据计算所述分界线获取子单元确定的所述分界线的倾角，以作为所述串扰条纹的倾角。例如图4所示的红绿串扰条纹的立体图像，颜色值在0到20之间的区域是红色，颜色值在40到60之间的区域是绿色，那么图像中颜色值不属于这两个区间的像素点即可以认为是在串扰条纹之间分界线上的像素点。获得分界线上的像素点后，倾角计算单元33可以通过最小二乘法或M估计算法等方法拟合出该分界线，并计算所述串扰条纹之间的分界线的倾角。

进一步的，为了提高倾角的计算精度，倾角计算单元33可以计算立体图像中多条分界线的倾角，并计算平均值，以作为串扰条纹的倾角。例如图4的立体图像，其中包括五条分界线，倾角计算单元33可以分别求出这五条分界线的倾角，然后计算这五条分界线的倾角的平均值，从而也使得计算结果更准确。

进一步的，倾角计算单元33计算分界线时是利用像素点合成线条，因而计算出的串扰条纹的分界线也有可能是一条弯曲的线条，这时就没有办法计算这条分界线的倾角，如果使用最小二乘法等方法拟合出线条然后再计算倾角将会得到一个错误的数值。因此在计算分界线的倾角之前可以先利用统计算法检测所述串扰条纹之间的分界线的线状分布。请参见图6，其为本发明实施例的另一种倾角计算单元的结构图。与图5 相比，图6中所示的倾角计算单元33除了包括分界线获取子单元51和计算子单元52，还包括线状检测子单元61。线状检测子单元61用于在所述分界线获取子单元51获取所述分界线之后，利用统计算法检测所述串扰条纹之间的分界线的线状分布。如果线状检测子单元61检测出分界线是直线，则再由倾角计算单元33计算分界线的倾角。如果检测出分界线不是直线，则直接舍弃对该分界线倾角的计算。

具体来说，假设立体图像串扰条纹分界线上的像素点坐标序列为：

{(x0，y0)，(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)…..(xn，yn)}，

线状检测子单元61可以通过计算这个坐标序列的协方差矩阵来判断其线性分布。而计算协方差矩阵要先对数据进行去中心化，所以点序列的均值(向量)为：

那么协方差矩阵为：

然后线状检测子单元61会计算协方差矩阵的特征值E0和E1，此时的特征值分布代表这些像素点在某一个方向上能够达到的分布的最大和最小方差，所以可以通过比较最大特征值和最小特征值的比值E0/E1，来判断曲线的线性程度。可以设定一个阈值(此阈值优选数值7)，当最大特征值和最小特征值的比值E0/E1大于该阈值时，就可以认为该分界线是一条直 线，否则则判定为弯曲的线条而不纳入串扰条纹倾角的计算。

如果倾角计算单元33的计算结果满足串扰条纹竖直的条件，那么参数获取单元34记录当前立体图像对应的参数值，以用于计算最佳的校正参数。这里所述的串扰条纹竖直的条件是计算校正参数最精确的情况，而在实际应用中，可以根据需要对串扰条纹倾角所需满足的设定角度作具体的范围设定，例如串扰条纹的水平倾角满足在80度～100度之间，也可以认为串扰条纹的倾角满足预设的角度范围，在此不以之为限。立体显示设备22的校正参数包括角度校正参数、平移量粗校正参数、光栅像素校正参数、平移量微调参数等。

由于立体显示设备的分光器件是倾斜放置于显示面板上的，分光器件上的分光单元沿着一个方向排列，显示面板上的显示单元沿着另一个方向排列，这两个方向上的夹角是装配时容易产生的一个误差，如果不加以校正角度误差，则会产生图像倾斜、挂角、串扰、颗粒感等影响显示效果的情况，而角度校正参数就算用来校正这个误差。

校正参数的计算方式可以根据实际需要来确定。对于角度校正参数和像素校正参数，本申请提供两种计算方式。

请参见图7，其为本发明实施例的一种参数获取单元的结构图。此参数获取单元34包括：参考值获取子单元71、线性关系计算子单元72和角度像素计算子单元73。

参考值获取子单元71用于根据所述倾角满足预设角度范围时所述多个立体图像对应的多个像素参数，获取与所述多个像素参数对应的角度校正参数参考值。这里所述的像素参数是预先设定的，并存放 在立体显示设备中，立体显示设备根据不同的像素参数显示立体图像。而在立体显示设备根据每一个像素参数显示立体图像时，都会对角度参数进行微调，这样根据对显示的立体图像的分析，就可以找出与每一个像素参数对应的，且串扰条纹倾角满足预设角度范围的角度校正参数参考值，从而就可以构成像素参数与角度校正参数参考值的一个数组。

线性关系计算子单元72用于根据所述像素参数与角度校正参数参考值的数组，计算所述像素参数与角度校正参数参考值的线性关系。

角度像素计算子单元73用于根据所述像素参数与角度校正参数参考值的线性关系，确定预设的最佳像素参数对应的角度校正参数参考值，以作为所述倾角对应的立体图像的角度校正参数。

举例来说，假设pitch参数为像素参数，cot参数为角度校正参数参考值，首先设定一个pitch参数参考值，使立体显示设备按照预设的这个pitch参数参考值显示立体图像，然后调整cot参数的值，使立体图像上的串扰条纹角度进行变化，并实时计算串扰条纹的倾角。当计算出串扰条纹是竖直状态(或者倾角满足预设的角度范围)时，则记录此时的pitch参数参考值和cot参数参考值。然后按照预设的检测区间再设定另一个pitch参数参考值，并通过调整cot参数的值至立体图像的串扰条纹竖直，并再次记录pitch参数参考值和cot参数参考值。以此类推就可以得到(pitch1，cot1)，(pitch2，cot2)，(pitch3，cot3)，(…，…)的数组。

而在搜索上述(pitch，cot)数组的cot参数时，也可以采用二分法加快搜索速度。请参见图8，其为采用二分法搜索像素校正参数的示意图。 其中黑色实线是取cot参数的检索区间的两端时立体图像显示的串扰条纹的倾角，即在pitch参数参考值选定的情况下，根据立体显示设备的显示面板和分光器件的物理特性，调整cot参数而显示的立体图像上串扰条纹的倾斜度变化只可能在两条黑色实现之间。图8中三条虚线是选取cot参数的检索区间中间值时显示的串扰条纹倾斜方向，其中标号3的虚线是目标cot参数参考值时的串扰条纹倾斜方向。

采用二分法搜索开始时，搜索的范围很宽，检索区间为两条黑实线对应的cot参数值之间，首先在两条黑实线对应的cot参数值之间的中间值处进行尝试，即选择标号1的虚线对应的cot参数值，然后根据立体图像计算标号1的虚线的倾角，发现标号1的虚线比右侧黑实线更接近竖直，因此将cot参数的搜索区间更新为左侧黑实线对应的cot参数值到标号1的虚线对应的cot参数值。然后选取左侧黑实线到标号1的虚线对应的cot参数值的中间值，即标号2的虚线对应的cot参数值，然后根据立体图像计算标号2的虚线的倾角，发现标号2的虚线比左侧黑实线更接近竖直，因此将cot参数的搜索区间更新为标号2的虚线对应的cot参数值到标号1的虚线对应的cot参数值。然后选取标号2的虚线对应的cot参数值到标号1的虚线对应的cot参数值的中间值，即标号3的虚线对应的cot参数值，经过立体图像串扰条纹倾角计算，发现标号3的虚线为竖直，则将标号3的虚线对应的cot参数值作为cot参数参考值记录进(pitch，cot)的数组。可见采用二分法可以大大减少在搜索区间选值的数量，提高了搜索效率。

获得(pitch，cot)数组后，计算数组中pitch和cot的线性关系，请参见图9，其为像素校正参数参考值与角度校正参数参考值的线性关系示 意图，其中每一个圆点是一对数值，横坐标是pitch，纵坐标是cot，从图中也可以看出，该数组(pitch，cot)基本满足直线的线性关系。因此，pitch和cot之间存在一个下述关系，即：

pitch＝k*cot+b

然后计算出k和b的值。最后按照k、b的值、分光器件的光栅物理栅距参数t、分光器件的光栅焦距参数f以及定点位置信息(定点位置信息是指拍摄装置到立体显示设备的距离)，并结合立体成像的光学原理从数组(pitch，cot)中选出角度校正参数参考值，以作为立体显示设备的角度校正参数。

请参见图10，其为本发明实施例的另一种参数获取单元的结构图。此参数获取单元34包括：筛选获取子单元101和分析获取子单元102。

筛选获取子单元101用于获取串扰条纹的倾角满足设定角度范围的立体图像以及对应的角度校正参数。

分析获取子单元102用于对串扰条纹的倾角满足设定角度范围的立体图像进行图像分析，获取设定颜色占比最大的立体图像，并获取对应的像素参数。

具体来说，假设pitch参数为像素参数，cot参数为角度校正参数参考值，与图7的实施例不同的是，首先对cot参数进行调整，可以采用二分法来对cot参数进行取值，计算立体显示设备显示的立体图像中串扰条纹的倾角，当串扰条纹竖直(或者倾角满足预设的角度范围)时，选取此时的cot参数作为最佳cot参数。然后选定cot参数不变，再对pitch参数进行调整，并对立体显示设备显示的立体图像进行图像分析，获取设定颜色占 比最大的立体图像，并获取对应的pitch参数作为最佳pitch参数。这里所说的获取设定颜色占比最大的立体图像是指在pitch参数调整过程中，串扰条纹的宽度会逐渐变化，而当串扰条纹的宽度最大时，选取此时的pitch参数作为最佳pitch参数。这时立体图像的最佳显示效果有两种情况，假设串扰条纹是红绿条纹，那么串扰条纹的宽度最大时，一种情况是纯色的红或绿占满整个立体图像，这表示达到了校正的预期目标。而另一种情况是立体图像中只有一条串扰条纹的分界线，而红绿纯色分别占据分界线的两边，这就需要后续再对平移量校正参数进行调整，以达到纯色的颜色占据整个立体图像的目的。

立体显示设备的分光器件倾斜放置于显示面板上，由于分光器件的分光单元与显示面板的显示单元排布周期不匹配会产生的平移量误差，所述的平移量校正参数(包括平移量粗校正参数和平移量微调参数)就是为了校正这个平移量误差，如果不加以校正，则会使立体图像产生图像串扰问题。

进一步来说，在角度校正参数已经获得的情况下，立体显示设备按照获得的角度校正参数显示立体图像，此时在立体图像上可能仍然存在多条串扰条纹，其原因是由于串扰条纹的宽度小于显示区域，以致于虽然串扰条纹呈竖直状态，但显示区域中仍然存在三条以上的串扰条纹。

针对这种情况，本申请采用的方案是：首先进行粗调，将串扰条纹的中心点调整到显示区域的中心位置，然后再增大串扰条纹的宽度直到大于或等于显示区域的宽度，最后进行微调，使设定的纯色占据整个显示区域。

请参见图30，其为本发明实施例的一种参数获取单元的结构图。此 参数获取单元34包括中心点检测子单元311和粗平移参数获取子单元312。中心点检测子单元311用于判断立体图像上串扰条纹的中心点是否处于所述屏幕区域的中心区域。粗平移参数获取子单元312用于当串扰条纹的中心点处于所述屏幕区域的中心区域时，获取对应的平移量参数作为所述平移量粗校正参数。

具体来说，所述的中心区域是指屏幕区域中一定的横坐标范围，例如屏幕区域中线的横坐标为5，则这个区域可以是(4，6)。在预设的区间内调整平移量参数，并可以利用图像分析技术，对立体显示设备显示的立体图像进行分析。如果立体图像上有至少三条串扰条纹，则检测相应的串扰条纹的中心点是否处于屏幕显示区域的中心区域，例如该立体图像是左视图，在理想显示状态下应显示纯绿图像，则找出该立体图像上所有绿色串扰条纹的中心点，并检测是否有某一个绿色串扰条纹的中心点处于屏幕区域的中心区域。如果有一个绿色串扰条纹的中心点处于屏幕区域的中心区域，则将此时的平移量参数作为平移量粗校正参数。如果立体图像上明显有两条串扰条纹，说明此时串扰条纹的中心点必然是偏离屏幕区域的中心区域的，通过调整平移量参数，使串扰条纹逐渐平移，直至一条串扰条纹的中心点处于屏幕区域的中心区域，并将记录此时的平移量参数为平移量粗校正参数；或者直至一条串扰条纹的颜色充满整个屏幕区域，则说明此时已经达到校正目的，记录此时的平移量参数为平移量粗校正参数。

当立体图像上串扰条纹的中心点位于屏幕区域的中心区域，则需要判断该串扰条纹的宽度是否覆盖所述屏幕区域，如果串扰条纹的宽度没有 覆盖所述屏幕区域，则可以通过调整像素参数来增大串扰条纹的宽度，直至串扰条纹的宽度覆盖屏幕区域。

请参见图31，其为本发明实施例的一种参数获取单元的结构图，此参数获取单元34包括条纹宽度检测子单元321和光栅像素参数获取子单元322。条纹宽度检测子单元321用于判断所述串扰条纹的宽度是否覆盖所述屏幕区域。光栅像素参数获取子单元322用于当串扰条纹的宽度覆盖所述屏幕区域时，将所述串扰条纹覆盖所述屏幕区域时所述立体图像的像素参数对应的光栅像素参数作为所述光栅像素校正参数。

具体来说，通过在预设的区间内调整像素参数，使立体显示设备显示的立体图像中串扰条纹的宽度不断发生变化，当串扰条纹的宽度大于或等于屏幕区域的宽度时，即串扰条纹覆盖了屏幕区域，记录该像素参数对应的光栅像素参数为光栅像素校正参数。计算光栅像素校正参数时可以依照以下公式：

d/(d+f)＝t0/pitch，

其中，d为所述立体显示设备的定点位置信息，pitch为所述串扰条纹的宽度覆盖所述屏幕区域时所述立体图像的像素参数，f为预设的所述立体显示设备的分光器件的光栅焦距参数，t0为所述立体显示设备的分光器件的光栅像素参数，并将其作为光栅像素校正参数。

进一步的，调整像素参数的过程中，像素参数和串扰条纹宽度之间的变化线性关系呈抛物线形状，因此串扰条纹宽度刚好覆盖屏幕区域时，光栅像素参数获取子单元会获得两个像素参数值，即第一像素 参数和第二像素参数。理论上当调整到第一像素参数和第二像素参数的平均值时，串扰条纹的宽度达到最大，因此光栅像素参数获取子单元可以计算所述第一像素参数和所述第二像素参数的平均值，将所述计算出的平均值作为所述串扰条纹覆盖所述屏幕区域时所述立体图像的像素参数所述光栅像素校正参数。

获取了光栅像素校正参数后，为了进一步消除计算误差以及进一步提高校正的精确性，可以再对平移量进行微调。

请参见图11，其为本发明实施例的一种参数获取单元的结构图。此参数获取单元34包括：微平移参数获取子单元111。微平移参数获取子单元111用于根据计算出的图像串扰评分获取对应的立体图像的平移量微调参数。平移量微调参数的取值区间可以以获取的平移量粗校正参数为中间值，左右各设定一个范围来确定。所述的图像串扰评分是指对立体图像串扰情况的评定标准。

具体来说，调整平移量通常是在角度校正参数已经校正完成的情况下进行的，假设xoffadd参数是平移量微调参数，串扰条纹是红绿条纹，通过适当地调整xoffadd参数，使立体图像的画面在水平方向上平移，平移到一个合适的数值时，左右摄像头抓取到的图像分别呈现最鲜艳的红色和绿色。这个合适的参数就是最佳的xoffadd参数。

立体显示设备采用最佳xoffadd参数显示立体图像时，左右两个摄像头拍摄到的立体图像分别是纯色的红和绿图像，且红和绿分别充满整个图像区域，无挂角，这样观看者在观察立体图像时，能够体验到最佳的3D效果。

xoffadd参数的校正过程是直接从检测区间的xoffadd参数的最小值遍 历到最大值，然后从中选择一个分光效果最好的xoffadd参数。为了加快搜索的速度可以用一个可变的步长进行调整。

例如，从初始的平移量xoffadd＝0开始，每次增加一个数值，然后对立体显示设备进行设置。每次对设备进行设置之后，立即通过拍摄装置抓取立体图像，然后利用图像分析技术分析立体图像的颜色，并根据颜色变化情况对步长进行调整，这里可以根据立体图像上像素点的颜色值设定一个串扰评分，根据串扰评分情况对xoffadd参数的变化步长进行调整。比如立体图像的串扰评分很低，说明距离最佳xoffadd参数值很远，所以需要增加一个比较大的数值，以加快搜索速度。反之，如果立体图像的串扰评分较高，说明接近最佳xoffadd参数值，所以设置一个步长比较小的xoffadd参数值，以精确搜索。当图像的串扰评分到达一定阈值后，可以将此时的xoffadd参数保存在一个数组中，最后从这个数组中找出一个最佳的xoffadd参数。

因为立体显示设备提供的立体图像存在左视图和右视图两个图像，请参见图12，图12为立体图像最佳观看位置的示意图，根据光学成像原理，只有当拍摄装置的左摄像头和右摄像头分别放置在最佳的观看点，即图12中圆圈位置，才能看到最鲜艳的立体图像，所以根据拍摄装置距离立体显示设备距离的不同，从多个候选xoffadd参数值中挑选最佳值可以有两种方案：

第一种，当拍摄装置的两个摄像头位于最佳位置时，微平移参数获取子单元111获取图像串扰评分最高的立体图像对应的平移量参数作为最佳的平移量微调参数。这种情况下，左边摄像头抓拍到的图像最鲜艳的 时候，右边的图像也应该是最鲜艳的，所以左右立体图像是同时达到最鲜艳程度的。此时的最佳xoffadd参数就是能够使左边(或者右边)图像最鲜艳的xoffadd参数值。此时只需根据一个摄像头采集的图像就可以判断出最佳的xoffadd参数。

第二种，当拍摄装置的两个摄像头不是位于最佳位置时，具体来说，当两个摄像头都没有放置在最佳的光学观看位置时，要么两个摄像头都在最佳位置的前面，要么两个摄像头都放置在最佳观看位置的后面，请参见图13和图14，图13为摄像头放置在最佳观看位置后面的示意图，图14为摄像头放置在最佳观看位置前面的示意图。这时可能会出现：左边摄像头已经抓取到最鲜艳的纯色图像，但是右边摄像头抓拍到的图像却不是最鲜艳的纯色图像，或者刚好相反，右边图像已检测到最鲜艳的纯色图像，而左边还未检测到最鲜艳的纯色图像。这种情况下，微平移参数获取子单元111根据保存在数组中的xoffadd参数构成一个选择区域，并获取这个选择区域的中间值作为最佳的xoffadd参数。而从选择区域中选取最佳的xoffadd参数可以采用不同的方案，本实施例提供三种优选方案：

(一)如果左右摄像头抓取到的图像达到最鲜艳时对应的xoffadd参数相差很小，如图15所示，图15为一种选取的平移量微调参数数组的曲线示意图，图15中横坐标为xoffadd参数值，纵坐标为串扰评分值，两条曲线分别是左视图和右视图对应的xoffadd参数数组的曲线，这时可以分别取左右两边图像达到最鲜艳程度(即纵坐标最大)时的xoffadd参数的平均值作为最佳的xoffadd参数，即取图15中虚线位置的xoffadd参数作为最佳xoffadd参数。

(二)如果左右摄像头抓取到的图像达到最鲜艳时对应的xoffadd参数相差较大，如图16所示，图16中横坐标为xoffadd参数值，纵坐标为串扰评分值，峰值较小的两条曲线分别是左视图和右视图对应的xoffadd参数数组的曲线，这时取左视图和右视图的xoffadd参数曲线的纵坐标值的和的最大值所对应的xoffadd参数为最佳的xoffadd参数，即将两条曲线纵坐标相加，形成图16中峰值较高的一条曲线，然后取这条曲线纵坐标的最大值对应的横坐标即选定为最佳的xoffadd参数。

(三)请参见图17，图17为再一种选取的平移量微调参数数组的曲线示意图，图17中横坐标为xoffadd参数值，纵坐标为串扰评分值，两条曲线分别是左视图和右视图对应的xoffadd参数数组的曲线。设定一个纵坐标阈值(如图17中阈值线所示)，筛选出四个横坐标(即A、B、C、D四个横坐标)，然后取横坐标B、C的中间值或者取横坐标A、D的中间值作为最优的xoffadd参数。

值得注意的是，对于不同的立体显示设备，可以根据对其显示的立体图像的具体分析来选择需要计算的校正参数，而并不一定需要对每一个校正参数都进行一遍计算。例如当立体图像只有两条竖直的串扰条纹，且串扰条纹的宽度已经最大，那么只需要计算平移量校正参数而不需要计算角度校正参数。又如当立体图像计算出角度校正参数后，立体显示设备依照这两个校正参数显示的立体图像呈纯色，则无需再计算平移量校正参数。

本申请利用串扰条纹的倾角来获取校正参数，计算得到的校正参数的准确性高，且可以大大提高校正效率。

请参见图18，其为本发明实施例的另一种立体显示设备的校正参数 获取装置的结构图。与图3的实施例相比，图18所示的立体显示设备的校正参数获取装置21除了包括图像获取单元31、串扰条纹检测单元32、倾角计算单元33、参数获取单元34，还包括：图像分析单元181。

图像分析单元181用于对图像获取单元31接收到的立体图像进行分析，以根据需要将其分析结果传送给装置中的其它单元。图像分析单元181可以将立体图像换到HSV空间，获取色调、饱和度以及亮度三个分量上的数值，以对立体图像进行分析。

进一步的，请参见图19，其为本发明实施例的一种图像分析单元的结构图。此图像分析单元进一步包括：串扰评分计算子单元191。串扰评分计算子单元191用于根据所述立体图像的颜色，计算图像串扰评分。所述串扰评分计算子单元191可以通过对所述立体图像的颜色值进行分区域统计，再根据不同区域的颜色值区间，对不同区域赋予相应的权值，然后对所有区域的颜色值进行求和以及加权求和，最后将所有加权颜色值的和与所有颜色值的和的比值作为图像串扰评分。

具体来说，在本申请中许多处都需要对立体图像的串扰情况进行检测，例如微平移参数获取子单元111就需要图像串扰评分来判断立体图像是否为纯色图像，所述的图像串扰评分是一个对立体图像串扰程度的评价标准，如果单一颜色占据立体图像的区域越多，且颜色越鲜艳，则该立体图像的图像串扰评分就越高。

以红色为例，判断红色像素的鲜艳程度时，对图像的颜色值进行分区域统计，如果大部分像素的颜色值都集中在颜色值0附近，则可以断定图 像属于很鲜艳的红色。依照这样的方法可以确定图像的整体鲜艳程度。具体来说，当需要评判红色图像时，可以对图像上像素点的颜色值做一个分区域加权求和，把所有像素点的颜色值加权总和除以未加权的数值和，利用此数值作为对的立体图像的串扰评价。所谓分区域加权，是指越接近最鲜艳红色(最鲜艳红色颜色值是0)的颜色值赋予越大的权重，比如在颜色值(0-5)区间的数值求和然后乘以一个较大的权重64，颜色值(5-10)区间的数值求和乘以一个权重16，颜色值(10-15)区间的数值和乘以一个小的权重4，颜色值(15-20)区间的数值求和保持不变，将加权和除以未加权的和可以得到一个1到64的数值，可以用这个数值对图像做一个串扰程度的评价。对于绿色的立体图像也按照此方法处理，可以得到一个对绿色鲜艳程度的判断。

请参见图21，其为本发明实施例的再一种立体显示设备的校正参数获取装置的结构图，与图18的实施例相比，图21所示的立体显示设备的校正参数获取装置21除了包括图像获取单元31、串扰条纹检测单元32、倾角计算单元33、参数获取单元34、图像分析单元181、屏幕区域检测单元182，还包括：检测区间设置单元211。

检测区间设置单元211用于设置参数检测区间，并将设置的检测区间传送给立体显示设备，以使立体显示设备根据设置的检测区间显示立体图像，以便于校正参数的计算。设置的检测区间可以包括区间大小、参数调整步长等。而在校正过程中，角度校正参数、光栅像素校正参数、平移量粗调参数、平移量微调校正参数等都需要对参考值检测区间进行设置。例如在校正平移量时，首先通过检测区间设置单 元211设置平移量校正参数(包括平移量粗校正参数和平移量微调参数)的检测区间以及检测区间中取值的步长，并将设置的检测区间发送给微平移参数获取子单元111，然后微平移参数获取子单元111根据接收到的立体图像与检测区间中对应的参数参考值，获取最佳的平移量校正参数。

本申请可以自动化地完成校正参数的计算，无需操作者手动操作，且是在立体显示设备装配完成后进行校正，校正结果可靠性高，可以有效提升立体显示效果。

本申请还提出一种立体显示设备的校正方法，请参见图22，其为本发明实施例的一种立体显示设备的校正方法的流程图，此方法包括以下步骤：

S2201，获取所述立体显示设备显示的立体图像。

S2202，检测所述立体图像中的串扰条纹，所述立体图像中包括至少一条所述串扰条纹。

S2203，计算检测到的所述串扰条纹的倾角。

S2204，当所述计算出的串扰条纹的倾角满足预设角度范围时，则获取所述倾角对应的立体图像的校正参数，以用于校正所述立体显示设备。若串扰条纹的倾角不满足预设角度范围，则返回步骤S2201。

S2205，根据计算出的校正参数校正所述立体显示设备。

进一步的，获取所述立体显示设备显示的立体图像时(即步骤S2202)又可以进一步包括以下步骤，请参见图28：

S2801，接收拍摄到的包括所述立体显示设备的图像画面。

S2802，确定所述图像画面中所述立体显示设备的屏幕区域。可以通过获取所述图像画面中像素点的亮度值或色度值，再按照预设亮度阈值或色度值对所述获取的像素点的亮度值进行二值化处理，以得到对应的准屏幕区域，然后将所述对应的准屏幕区域按照预设形状进行归并划分，以确定所述图像画面中所述立体显示设备的屏幕区域。

S2803，获取所述屏幕区域显示的立体图像。

进一步的，检测立体图像中的串扰条纹时(即步骤S2202)又可以进一步包括以下步骤，请参见图23：

S2301，计算所述立体图像中像素点的颜色值。

S2302，根据计算出的颜色值获取所述立体图像中的串扰条纹。

进一步的，计算检测到的所述串扰条纹的倾角时(即步骤S2203)又可以进一步包括以下步骤，请参见图24：

S2401，计算所述立体图像中像素点的颜色值。

S2402，根据计算出的所述像素点的颜色值，确定所述串扰条纹之间的分界线。可以通过最小二乘法等方法对所述像素点的颜色值进行拟合，将拟合得到的线条作为所述串扰条纹之间的分界线。

S2403，判断分界线的线状分布是否满足预设的线性分布条件。若满足则进入步骤S2404，若不满足，则舍弃该条分界线。所述线性分布条件优选是呈直线分布。进一步的，判断分界线的线性分布时，可以先获取所述分界线的像素点坐标序列，再计算所述分界线的像素点坐标序列的协方差矩阵，接着计算所述协方差矩阵的特征值，最后根据计算出的所述特征值判别所述分界线的线性程度。

S2404，计算所述分界线的倾角，以作为所述串扰条纹的倾角。

值得注意的是，若根据计算出的所述像素点的颜色值确定出多条所述串扰条纹及对应的多条分界线，为了提高倾角的计算精度，可以分别计算串扰条纹之间的多条分界线的倾角，并计算平均值，以作为所述分界线的倾角。

步骤S2204中，校正参数包括角度校正参数、平移量粗校正参数、光栅像素校正参数、平移量微调参数等。值得注意的是，对于不同的立体显示设备，可以根据对其显示的立体图像的具体分析来选择需要计算的校正参数，而并不一定需要对每一个校正参数都进行一遍计算。例如当立体图像只有两条竖直的串扰条纹，且串扰条纹的宽度已经最大，那么只需要计算平移量校正参数而不需要计算角度校正参数。又如当立体图像计算出角度校正参数后，显示设备依照这两个校正参数显示的立体图像呈纯色，则无需再计算平移量校正参数。

进一步的，当所述计算出的串扰条纹的倾角满足设定角度，则根据对应的立体图像获取角度校正参数时可以进一步包括以下步骤，请参见图25：

S2501，根据所述倾角满足预设角度范围时所述多个立体图像对应的多个像素参数，获取与所述多个像素参数对应的角度校正参数参考值。

S2502，根据所述多个像素参数与其对应的角度校正参数参考值，计算所述像素参数与角度校正参数参考值的线性关系。

S2503，根据所述像素参数与角度校正参数参考值的线性关系，所 述立体显示设备的分光器件的光栅物理参数及预设的光栅焦距参数f、以及所述立体显示设备的定点位置信息，确定所述倾角对应的立体图像的角度校正参数。

进一步的，获取平移量粗校正参数时可以包括以下步骤，请参见图26：

S2601，判断所述串扰条纹的中心点是否处于所述屏幕区域的中心区域。若判断结果为是，则进入步骤S2602，若判断结果为否，则进入步骤S2603。

S2602，将所述串扰条纹的中心点处于所述立体图像屏幕区域的中心区域时对应的平移量参数作为所述平移量粗校正参数。

S2603，调整所述立体图像的平移量参数，以使所述立体显示设备按照调整后的平移量参数显示所述立体图像。并返回步骤S2601。

进一步的，获取所述倾角对应的立体图像的光栅像素校正参数时可以进一步包括以下步骤，请参见图29：

S2901，判断所述串扰条纹的宽度是否覆盖所述屏幕区域。可以通过判断所述串扰条纹的宽度是否大于或等于所述屏幕区域的宽度来判断其是否覆盖所述屏幕区域。若判断结果为是，则进入步骤S2902；若判断结果为否，则进入步骤S2903。

S2902，将所述串扰条纹覆盖所述屏幕区域时所述立体图像的像素参数对应的光栅像素参数作为所述光栅像素校正参数。由于像素参数和串扰条纹宽度之间的变化线性关系呈抛物线形状，因此串扰条纹宽度刚好覆盖屏幕区域时，会获得两个像素参数值，即第一像素参数和 第二像素参数。为了进一步提高精确性，可以计算所述第一像素参数和所述第二像素参数的平均值，将所述计算出的平均值作为串扰条纹宽度刚好覆盖屏幕区域时所述立体图像的像素参数。

具体来说，计算光栅像素校正参数时可以依照以下公式：

d/(d+f)＝t0/pitch，

其中，d为所述立体显示设备的定点位置信息，pitch为所述串扰条纹的宽度覆盖所述屏幕区域时所述立体图像的像素参数，f为预设的所述立体显示设备的分光器件的光栅焦距参数，t0为所述立体显示设备的分光器件的光栅像素参数，并将其作为光栅像素校正参数。

S2903，调整所述立体图像的像素参数，以使所述立体显示设备按照调整后的像素参数显示所述立体图像；并返回步骤S2901。

进一步的，获取平移量微调参数时可以包括以下步骤，请参见图27：

S2701，设置平移量微调参数检测区间。

S2702，根据所述平移量微调参数检测区间接收立体图像。

S2703，提取所述立体图像的颜色值。

S2704，对所述立体图像的颜色值进行分区域统计。

S2705，根据不同区域的颜色值区间，对不同区域赋予相应的权值。

S2706，对所有区域的颜色值进行求和以及加权求和。

S2707，将所有加权颜色值的和与所有颜色值的和的比值作为图像串扰评分。

S2708，根据图像串扰评分获取平移量微调参数。

其中，根据图像串扰评分获取平移量微调参数时，根据立体图像拍摄位置的不同，可以分为两种方式：第一种，当立体图像拍摄位置位于最佳观察位置时，获取图像串扰评分最高的立体图像对应的平移量校正参数作为最佳的平移量微调参数。第二种，当立体图像拍摄位置没有位于最佳观察位置时，首先获取串扰评分大于一设定阈值的立体图像的平移量参数以作为参考值，其次根据所述平移量参数参考值获得平移量微调参数选择区域，然后获取所述平移量微调参数选择区域的中间值作为最佳的平移量微调参数。

本申请可以自动化地完成校正参数的计算，无需操作者手动操作，且是在立体显示设备装配完成后进行校正，校正结果可靠性高，可以有效提升立体显示效果。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或网络设备等)执行本发明实施例各个实施场景所述的方法。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例， 但凡是未脱离本申请技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。