两个投影装置的增强型校准方法与流程

人们可能期望对准两个(或更多个)电影投影仪，从而实现屏幕上的最佳重叠投射。进行如此对准，可以增加大屏幕上光照度，或者为了同步的“右眼左眼”立体投影，在该立体投影中每只眼睛的图像分配到不同的投影仪。

可将该校准应用于针对指定投影仪准确实现重叠红、绿和蓝图像。具有这三个组成部分的高端电子投影仪能够通过调节三个成像系统的朝向从而调节三原色的重叠(或会聚)。三原色准直还需要对所投射的三个主要图像进行校准。在现有技术状态下，如此调整并非机动化的。

对准两个投影仪通常是乏味的工作，需要两个人完成：放映员以及在礼堂中靠近屏幕的另一个人。目前，该调整是手动的，并按如下步骤进行：放映员从两台投影仪投射相同的图案，礼堂中的人在屏幕上观察两个投影图像之间的距离，并用信号传达要进行的校正。放映员根据该信息改变第二个投影仪的位置(第一个投影仪用作参考位置)，直到实现观察者似乎满意的对准。如果投影仪具有包括水平和垂直移动投影图像的遥控器，那么放映员则可以靠近屏幕，手动控制操作。

调整会聚更为乏味，因为操作员通过螺丝操作，该螺丝在三个维度移动成像系统的平面(在两个轴线上旋转和倾斜)。操作员必须不断地在查看被灯光照得很亮的系统对准螺丝和被照得不太亮的屏幕之间切换。

本发明改善这种现状。

为此目的，本发明提出了一种由计算机装置执行的将第二个投影装置对准至第一个投影装置上的方法，该方法包括下述步骤：

-激活第一个投影装置和第二个投影装置，以便每个投影装置分别在屏幕上投射一个图像图案，所述图像图案包括一个在均匀对比背景上的圆圈，

-通过传感器捕获一幅投影的图像，并把投影图像数据传递到分析装置，

-在分析装置中，识别各个投影圆圈的中心，并把调整命令发送到第二个投影仪，以便使第二个装置投射的图像的圆圈中心与第一个装置投射的图像的圆圈中心重合。

具体而言，该方法包括确定所述圆圈中心的各个位置，对于每个圆圈而言，包括由分析装置执行的下列步骤：

-识别至少第一对和第二对投影图像区域，一对中的各区域包括一段圆弧，而且各对中的区域以最大距离间隔开，

-针对每个区域确定圆圈径向上发光强度的空间分布，从而在所述分布中识别发光强度的极值，并因此推导出与所述强度极值相对应的精确点的空间坐标，

-界定第一对的两个精确点之间的中点的空间坐标以及第二对的两个精确点之间的中点的空间坐标，从而推导出圆圈中心的空间坐标。

通过这些设置，能够通过比简单的识别圆圈更精确的方式(如下文所述)得到圆圈中心的坐标，例如，所述该简单识别为通过霍夫(Hough)变换识别。因此，第二个投影装置与第一个投影装置的对准将更精细和精准。

在一个实施例中，投影图像的圆圈在均匀有色背景上的颜色是特定的黑色(或者，至少非常黑)，而且在每个上述分布中搜索最低发光强度。与选择在暗背景上的亮圆圈相比，如此设置较少地受由传感器捕获的图像中的噪声影响。

例如，所述均匀有色背景可以是绿基色，因为具有最大亮度的这个颜色能用作三色系统中的几何参考色。

在一个实施例中，可以同时投射两个投影装置的两个图像，尤其是如果可以识别各个投影的两个圆圈，例如利用不同颜色识别。但是，在一个投射一个具体的图案(例如，绿背景上的黑圆圈)的首选选项中，其中，该方法选择性地包括下列步骤：

-激活第一个投影装置，存储圆圈中心的坐标，所述圆圈中心是在由第一个装置投射的图像中识别的，

-然后激活第二个投影装置(关闭第一个投影装置)，比较在由第二个装置投射的图像中识别的圆圈中心的坐标与所存储的由第一个装置投射的图像的圆圈中心的坐标，从而定义第二个装置的调整命令。

为了识别所述区域中的圆弧，最好提前执行粗略识别圆圈的步骤，从而识别各对区域。例如，通过霍夫变换进行的粗略圆圈识别已经产生了良好了初步结果。

然而，确定每个区域中的极值给出更精确的结果。为实现这一点的一个可能的实施例是利用拉东投影(Radon projection)获得各个发光强度的分布，之后例如进行拉格朗日插值，从而得到每个分布的极值点(参考如下文详细描述的图5)。

在一个具体实施过程中：

-第一对区域位于圆圈的左侧和右侧，总和除以第一对区域各个精确点的两个横坐标得到所选坐标系中圆圈中心的横坐标，以及，

-第二对区域位于圆圈的上侧和下侧，总和除以第二对区域各个精确点的两个纵坐标得到所选坐标系中圆圈中心的纵坐标。

当然，对于分别从第一个投影装置和第二个投影装置投射的两个图像而言(例如，在包含整个投射图案的所捕获图像的左下角的像素是(0，0)，图像捕捉装置在投影图像的两个截图之间保持固定)，所选坐标系是相同的。

在一个所述拉东投影的特定实施例中，平均化每个区域像素的发光强度，以构成与区域相关的分布，且朝垂直于圆圈径向的方向取这些像素。

例如，如果区域是矩形，把按形成该区域的矩形的最大尺寸所取的每个区域中像素的发光强度相加，以构成与区域相关的轮廓(在矩形区域的情况下，无需计算这些强度的平均值)。

在一种应用中，第一个投影装置和第二个投影装置可以是立体摄影的两个投影仪。

在一个变体中，其中第二个投影装置设置为投射的图像与第一个投影仪投射的图像一致并重合，尤其是为了增强亮度(或者为了达到其它美学效果或技术效果)，可以实施本发明的方法，以便瞄准来自所述第一个投影装置和第二个投影装置的投影。

通常，通过执行根据本发明的方法，可以控制多个投影装置(通常为两个以上投影仪)的瞄准。该方法因此可包括将至少第三个(或多个)投影装置与第一个投影装置和/或第二个投影装置对准，重复该方法的步骤可完成如此操作。

例如，还是在立体电影的情况下，例如，我们可以考虑用于立体电影的四个投影装置，针对每只眼睛使两个投影装置彼此对准，针对每只眼睛的各对投影装置进一步针对立体视觉彼此对准。

本发明还提供了一种调整第二个投影装置使其与第一个投影装置对准的系统，为了执行根据本发明的方法，该系统包括：

-一个装置，用于控制至少第二个投影装置，使其在屏幕上投射一个包含圆圈的图像图案，

-一个传感器，用于捕捉投影图像的数字图像，以及，

-一个分析装置，其连接到传感器，用于确定投影图像中圆圈中心的位置，并比较这个位置与在由第一个投影装置投射的图像中确定的圆圈位置，从而根据所述比较为第二个装置提供对准调整命令。

当然，本发明还涉及根据本发明的精确测定圆圈中心的分析装置。

本发明还涉及到一种计算机程序(和/或一种可读存储介质，其包含这种程序的指令数据)，该程序尤其包括当处理器(例如所述分析装置)运行该程序时执行所述方法的指令。参考图2，下文描述了这种程序的一个通用算法的一个示例。

本发明的其它特征和优点将通过仔细阅读下面的详细说明及附图而显而易见，附图中：

-图1阐释了根据本发明的适合对准两个投影仪P1和P2的示例性系统；

-图2阐释了就本发明意义而言的示例方法的主要步骤；

-图3阐释了一个包含圆圈的投射图案的示例；

-图4阐释了上文所述的区域，各区域分别包括一段圆弧；

-图5阐释了与各区域相关的发光强度分布，分别具有一个极值。

从本发明的意义上采用一种具体的投射图案，与为了非常精确地识别投影图像的几何线型而开发的程序相关。作为投影图像的一个组成部分的识别元素(优选选项为圆圈)与由传感器捕获的数字图像中的位置相关，通过该传感器把精度确定为超过像素十分之一的精度，并且这一操作是通过上述程序完成的。

针对对准多个投影仪的情况，获取精确的投射位置能够自动控制每个额外的投影仪，以便投影图像以可能最佳的方式重合。

在图1用虚线阐释的第一个通用步骤中，用于控制测试图案投射的装置TEST PAT控制投影仪，尤其是第一个投影仪P1，以便使其在屏幕SCREEN上投射一个具体的参考图案，例如，在绿色背景上的一个黑圆圈。因而，装置TEST PAT能激活参考投影仪，或者“第一个投影仪”P1，关闭另一个投影仪。传感器SENS捕获与图3中的图像相对应的图像，并在本发明的意义上将投影图像的数字数据传递到(DAT箭头)装置DEV的处理器PROC，所述处理器计算圆圈中心的精确位置。然后，把这个位置存储在装置的存储器MEM中。例如，传感器SENS是数码相机、数码摄像机等。

然后，关闭投影仪P1(用虚线表示)，控制装置TEST PAT控制额外的投影仪P2，使其被校准(上述“第二个投影仪”，用实线表示)，以便使其在屏幕SCREEN上投射相同的图像(绿色背景上的黑圆圈)。

由传感器SENS捕获第二个图像，执行确定圆圈中心的相同计算。

因为投影仪起初没对准，所以圆圈中心的新位置是不同的。分析装置DEV的处理器PROC接收并解析这些差异，从而传递控制投影仪P2(COM箭头)活动的命令，例如，以传输到投影仪P2处理单元的信号的方式传递。

逐步地，捕获平移的图像，并重复圆圈中心位置的几何计算，直到所得到的位置与由参考投影仪P1投射的图像的圆圈中心的参考位置间的距离在指定误差(通常为一个像素)内重合。

对于一次涉及一台投影仪的三原色会聚，把一个黑圆圈投射到白色背景上。因此，我们得到绿色背景上的黑圆圈、红色背景上的黑圆圈以及蓝色背景上的黑圆圈的重叠。当会聚不佳时，我们通常具有渗色的圆圈或者甚至具有集中在白色背景上的三个有色圆圈。

在这种情况下，可以在一个图像中捕获图像的所有三个组成部分(红、绿和蓝)。

计算圆圈中心然后得出三个圆圈的各个中心的几何位置。把绿色作为参考，因为其亮度最高，向操作员显示一个正方形，代表绿色圆圈的中心，红色正方形和蓝色正方形以相当大的比例显示红色圆圈中心和蓝色圆圈中心的各自位置。

操作员进行必要的调整，以使三原色图像重合。

可以提出调整更为复杂的成像系统，使之能够在图像多个位置实现良好的会聚。例如，可将圆圈投射在中心以及屏幕四角，并且可能投射在字幕出现的位置(在屏幕底部居中处)。根据本发明的方法能够计算和显示五个位置中每个位置的最佳条件。

如果由于投影仪接口问题无法执行对准命令，可以显示相对于参考投影仪的额外投影仪的位置的放大图像，并且在对准操作结束时达到对准精确度。定位系统通常不允许实现像本发明提供的测量值一样精确的调准。

现在，我们参考图2对多个投影仪最佳对准的方法进行描述。可能只采用图像的绿色通道，意味着如图3所示提供绿色背景上的黑圆圈。如果投影仪会聚不是最佳状态，这样避免了渗色。此外，我们因此根据所进行的测试得到更为精确的计算。此外，绿色在视觉上是最亮的颜色，这有助于操作员捕获图像。

与目视调准不同，不使用以这种图案的方式的在暗背景上的亮线，而使用在亮背景上的暗线。尽管，第一种情况能够通过人的视觉感知轻松直接地视觉解析出，但是它不能为数字图像处理提供足够的亮度。在图像处理过程中，识别亮背景上的暗点更容易，并且更精确，尤其是在考虑电子噪声的情况下更是如此。

通过各种形状，尤其是亮背景上的黑色正方形进行了测试。识别正方形的边缘很容易，并且提供直接的结果。但是，可能以多种方式扭曲这些结果：

-传感器SENS可能以几乎察觉不到的方式旋转，在这种情况下，传感器检测到的斜线则无法分解为图像中的水平线和垂直线，

-投影图像在几何学上不完美，而且会观察到透视的、枕形失真(pincushion)或木桶效应(barrel effects)，由此扭曲了垂直线和水平线，

-很少达到完全均匀的光线：正方形周围的区域的亮度各不相同，这样扭曲了边缘的位置测量。

选择了圆形，因为其检测非常稳健，尤其是在霍夫变换图像处理过程中，更是如此。

因此，在图2的方法的第一个步骤中，由传感器SENS在步骤S1中捕获图像之后，在步骤S2中执行圆圈的粗略识别。

因为在亮背景中的数值上过于接近，有些点会缺失，这不会干扰形状的检测。近似地知晓圆圈半径进一步有助于检测。

因此，在霍夫变换之后，我们在步骤S2中得到圆圈中心的第一个位置(xa，ya)，其精确度取决于算法的参数，主要是传感器的像素大小。把这个位置按整数形式保存为传感器像素的地址。

如下所述提高检测的精确度。

特别参考图4，采用通过存储在存储器MEM中的图像推导而知晓的圆圈半径以及圆圈中心的位置，在步骤S3中确定四个区域Z1、Z2、Z3和Z4，与圆圈左边和右边的(或多或少的)垂直区域以及顶部和底部的(或多或少的)水平区域相对应，如图4所示。

通过Z1和Z2的垂直投射或者Z3和Z4的水平投射(拉东变换)在步骤S4中累计每个区域中的发光强度值。通过特别是在最低强度之和的像素值处(图5中的虚线)的拉格朗日插值，得到通过曲线模拟的分布(图5中的虚线)。

更具体而言，沿着长度L的左边区域Z1的列(由区域Z1形成的矩形的最大尺寸)计算像素发光强度I之和SL，沿着图4的x轴针对每一列进行如此计算，直到达到区域Z1的宽度(矩形Z1的最小尺寸)。

因此，与图5中所阐释的逐步变化相对应。在此，x与像素横坐标相对应，并且为整数值(通常像素地址也是如此)。

通过拉格朗日插值使这些变化“平缓”，以便在区域Z1和区域Z2中得到图5的两条虚曲线。

因此，我们对于该插值得出其中，x∈Z1且x∈Z2。但是，在此，x取不一定是整数的实际值。

接着，在步骤S5中，我们寻找图5中每条虚曲线的最低点的位置，四舍五入到最接近像素的十分之一。

我们因此得出：对于左边区域Z1，以及

对于右边区域Z2，

对于右边区域和左边区域而言的两个最佳点之间的中间点给出圆圈中心横坐标的更为精确的值xc。采用中间点，因为针对圆弧区域所计算的每一侧都未给出圆圈边缘的精确位置。

因此，在图2的步骤S6中，通过xc＝(x1+x2)/2得到圆圈中心的横坐标xc。

通过计算水平拉东投影，对顶部区域和底部区域重复相同的运算。由此给出圆圈中心纵坐标更为精确的值yc，其精度最接近像素的十分之一，取所找到的最佳位置的中间点。

因此，yc＝(y1+y2)/2，其中，

且

当然，本发明不仅限于上文通过实例的方式所述的实施例；它还延伸到其它变体。

例如，上文所采用的“圆圈”一词通常包括任何封闭的凹曲线，我们以所述封闭的凹曲线确定中心。其可为中心待确定的正方形(如上文所指出的那样，即使测量中心的精确度欠佳)，或者椭圆形，或者卵形。

此外，作为一个可能的示例性实施例，上文描述了矩形区域。但是，这些区域可为其它形状(例如，椭圆形或圆形)，在这种情况下，适合平均化(而不是简单地相加)在垂直于径向的方向上的像素的发光强度(因为像素数因平均计算的不同)。