CN103955178B - 一种立体式动态场景展示系统的升降机构阵列控制方法 - Google Patents

Abstract

一种立体式动态场景展示系统的升降机构阵列控制方法，对驱动视频中的每帧图像进行缩小化处理；对缩小后的每帧图像进行图像的边缘锐化处理；对边缘锐化处理后的每帧图像计算图像质量块效应评估参数；对连续K帧边缘锐化处理后的图像，比较块效应评估参数大小，将块效应评估参数最小的图像作为升降机构阵列的驱动图像；K为大于等于5的整数；根据升降机构阵列的驱动图像中每个像素的灰度值确定对应的升降机构的运动高度，并驱动升降机构运动至所确定的运动高度。本发明能够有效抑制升降机构阵列在展示过程中出现的块效应现象，增强了展示系统的整体视觉冲击效果。

Description

一种立体式动态场景展示系统的升降机构阵列控制方法

技术领域

本发明涉及一种立体式动态场景展示系统，具体涉及其升降机构阵列的控制方法。

背景技术

随着我国文化事业的不断向前发展，许多大型演艺活动与展示场所对多媒体技术的应用要求越来越高。传统的展示系统仅利用计算机图形图像学、多媒体投影等的处理手段，实现对复杂场景的渲染与展示。而随着广大人民群众欣赏水平的不断提高，这类传统的展示手段已逐步无法满足实际的欣赏需求。

中国专利CN103212210A，发明名称“一种内容可变的立体动态机械表演系统”中介绍了一种内容可变的舞台表演系统，该系统通过控制升降机构阵列不同的高低变化组合，形成具有一定节奏和韵律的立体景观展示效果。该系统同样采用驱动视频进行升降系统高低位置的控制，通过计算每个图像像素的灰度值，得到特定图片中某一像素对应的升降机构装置运动高度。该系统计算方法的不足表现在：与高分辨率的计算机图像相比，升降装置阵列的数量相对较少，在展示内容丰富的图像时容易出现块效应，降低了系统整体的演示效果。“块效应”是指图像内容因编码或缩小化变换后，出现明显的矩形斑块化现象，图像的边缘、灰度颜色的过渡明显表现为依次排列的矩形斑块。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种立体式动态场景展示系统的升降机构阵列控制方法，提高了数据的处理速度，有效抑制升降机构阵列在展示过程中出现的块效应现象，增强了展示系统的整体视觉冲击效果。

本发明包括如下技术方案：

一种立体式动态场景展示系统的升降机构阵列控制方法，所述立体式动态场景展示系统包括投影仪、升降机构阵列和工控机；投影仪用于向升降机构阵列投射图像；升降机构阵列由水平放置的多个升降机构排列组成，升降机构阵列中的每一个升降装置能够在工控机的控制下实现独立地沿竖直方向的升降；升降机构阵列的运动配合投影仪的输出，实现立体式动态场景展示；工控机中存储用于展示的驱动视频，所述驱动视频中单帧图像的像素个数比升降机构阵列中升降机构的个数大；其特征在于，工控机对升降机构阵列进行控制的方法如下：

对所述驱动视频中的每帧图像进行缩小化处理，缩小后的每帧图像的像素个数与升降机构阵列中驱动机构的个数相同；

对缩小后的每帧图像进行图像的边缘锐化处理；

对边缘锐化处理后的每帧图像计算图像质量块效应评估参数；

对连续K帧边缘锐化处理后的图像，比较块效应评估参数大小，将块效应评估参数最小的图像作为升降机构阵列的驱动图像；K为大于等于5的整数；

根据升降机构阵列的驱动图像中每个像素的灰度值确定对应的升降机构的运动高度，并驱动升降机构运动至所确定的运动高度。

所述升降机构为电动缸。

采用基于梯度估计的方法对缩小后的每帧图像进行图像的边缘锐化处理，具体公式如下：

G[f(x，y)]＝{[f(x，y)-f(x+1，y+1)]²+[f(x+1，y)-f(x，y+1)]²}^1/2

其中，f(x，y)为位于图像坐标(x，y)处缩小后的图像的灰度值；G[f(x，y)]为中间值；g(x，y)为位于图像坐标(x，y)处边缘锐化处理后的图像的灰度值；T为图像阈值；L_G为缩小后的图像的灰度值。

采用PS-BIM法计算图像质量块效应评估参数M_PS-BIM，具体公式如下：

$M_{PS-BIM}=\frac{D_1}{D_2}$

D₁＝αD_h1+βD_v1

D₂＝αD_h2+βD_v2

$D_{h1}=\underset{i=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-\underset{k=-1}{\overset{1}{\Σ}}\underset{l=-1}{\overset{1}{\Σ}}\frac{I_{(i+k)(j+1)}}{8}|$

$D_{v1}=\underset{j=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-\underset{k=-1}{\overset{1}{\Σ}}\underset{l=-1}{\overset{1}{\Σ}}\frac{I_{(i+k)(j+1)}}{8}|$

$D_{h2}=\underset{i=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-I_{(i+1)j}|$

$D_{v2}=\underset{j=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-I_{(i+1)j}|$

$w\left(I_{ij}\right)=\begin{array}{cc}1.284& 0\≤I_{ij}\≤31\\ -0.433+0.5\×\log \left(I_{ij}\right)& 31\≤I_{ij}\≤81\\ 6.158-\log \left(I_{ij}\right)& 81\≤I_{ij}\≤229\\ 11.592-2\×\log \left(I_{ij}\right)& 229\≤I_{ij}\≤255\end{array};$

其中，D₁是块边界的亮度差值，D₂是块内部的亮度差值；α、β是人眼视觉水平方向块效应和垂直方向块效应敏感度权值；D_h1、D_v1、D_h2、D_v2是中间变量，I_ij表示块边界的像素点(i,j)的亮度，并且k、l不能同时为0；N×M为驱动视频的每帧图形的大小；w(I_ij)是权重函数。

本发明与现有技术相比，具有如下有益效果：

本发明针对升降机构阵列的运动控制问题，对边缘锐化处理后的每帧图像计算图像质量块效应评估参数，建立了一种基于人眼视觉特性的抽帧方法，从相邻的视频序列中抽取图像质量块效应评估参数最小(即块效应最小)的图像作为升降机构阵列的驱动图像，提高了数据的处理速度，有效抑制了升降机构阵列在展示过程中出现的块效应现象，增强了展示系统的整体视觉冲击效果，可直接用来展示符合人眼视觉特性的全立体式动态变化场景。

附图说明

图1为本发明立体式动态场景展示系统组成框图；

图2为本发明升降机构阵列的运动控制方法实现流程图。

具体实施方式

本发明针对升降机构阵列的运动控制问题，提出了一种采用符合人眼视觉观看特性的驱动升降机构阵列运动的技术途径，采用图像处理技术中的图像边缘锐化及图像质量评估技术，建立了一种基于图像质量块效应评估的抽帧方法，有效抑制了升降机构阵列在展示过程中出现的块效应现象，增强了展示系统的整体视觉冲击效果。

如图1所示，本发明的立体式动态场景展示系统包括投影仪1、升降机构阵列2和工控机3。投影仪1用于向升降机构阵列投射图像及视频。升降机构阵列2由水平放置的多个升降机构排列组成，单个升降机构能够在工控机3的控制下按照一定的速度和行程约束进行垂直方向的升降运动，在工控机3的控制下可以将若干个升降机构顺次进行排列，形成特定的图形面阵，并进行集成式的运动控制；升降机构阵列的运动配合投影仪的输出，实现立体式动态场景展示。工控机3位于整个展示系统的后端，工控机3中存储用于展示的驱动视频，所述驱动视频中单帧图像的像素个数比升降机构阵列中升降机构的个数大；工控机3实现对升降机构阵列的驱动视频的图像处理与分析、升降机构阵列的运动控制、投影仪1的控制与播放等功能。其中：投影仪播放的图像及视频与升降机构阵列的驱动图像及视频可以相同也可以不同。

升降机构可以是电动缸，也可以是其它类型的运动机构。下面以电动缸为例，对升降机构阵列的控制方法进行介绍。

如图2所示，基于人眼视觉特征的升降机构阵列的运动控制方法，实现步骤如下：

1)对所述驱动视频中的每帧图像进行缩小化处理，缩小后的每帧图像的像素个数与升降机构阵列中驱动机构的个数相同。

如驱动视频的每帧图形的大小为M×N，而电动缸阵列的大小为M′×N′，则一般有关系：M>M′、N>N′。因此，在从单帧图像映射到电动缸阵列的过程中，需要先将图像中若干像素进行合并：分别计算M/M′＝m(m>1)以及N/N′＝n(n>1)，将计算结果m与n分别取整数处理后得到m′与n′，即可在原始图像中将m′×n′大小的像素进行合并计算。

2)对缩小后的单帧图像进行图像的边缘锐化处理，降低图像在缩小化处理后出现的边缘模糊现象。

由于步骤1)中将面积较大的图像进行了缩小化处理，对图像区域进行了合并计算，因此最终处理后的图像边缘变得较为模糊，需要进行图像边缘的锐化处理。优选地，采用基于梯度估计的方法对缩小后的每帧图像进行图像的边缘锐化处理，具体公式如下：

G[f(x，y)]＝{[f(x，y)-f(x+1，y+1)]²+[f(x+1，y)-f(x，y+1)]²}^1/2

其中，f(x，y)为位于图像坐标(x，y)处缩小后的图像的灰度值；G[f(x，y)]为中间值；g(x，y)为位于图像坐标(x，y)处边缘锐化处理后的图像的灰度值；T为图像阈值；L_G为缩小后的图像的灰度值。

3)对边缘锐化处理后的每帧图像计算图像质量块效应评估参数。

人眼视觉对运动变化场景会产生多种生理与心理学感知现象，类似于图像编码中容易出现的图像块效应，采用电动缸阵列模拟视频图像的变化容易引起视觉块效应的感知现象，因此为了提高电动缸的演示效果，需要利用图像质量评估技术中的图像块效应评估参数，挑选合适的图像帧来降低块效应对视觉感知产生的影响。本发明采用了一种基于人眼视觉特性的图像质量评估参数作为控制参数。

优选地，可以采用PS-BIM法进行图像块效应的评估，该方法利用图像中几种不同的视觉感知区域进行图像质量的评价。PS-BIM方法根据亮度值的不同将图像分成Dark区域、DeVries-Rose区域、Weber区域、Saturation区域。人眼对不同区域感兴趣的程度不同，使得不同区域的权值也不同。通过对不同区域图像质量的加权求和，可以得到PS-BIM方法对块效应的评价结果，具体计算法方法如下：

若设M_PS-BIM为PS-BIM(Perceptually Significant Block-edge ImpairmentMetric，感知显著性边缘块效应损伤度量)方法的图像质量块效应评估参数，则可定义：

$M_{PS-BIM}=\frac{D_1}{D_2}$

D₁＝αD_h1+βD_v1

D₂＝αD_h2+βD_v2

$D_{h1}=\underset{i=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-\underset{k=-1}{\overset{1}{\Σ}}\underset{l=-1}{\overset{1}{\Σ}}\frac{I_{(i+k)(j+1)}}{8}|$

$D_{v1}=\underset{j=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-\underset{k=-1}{\overset{1}{\Σ}}\underset{l=-1}{\overset{1}{\Σ}}\frac{I_{(i+k)(j+1)}}{8}|$

$D_{h2}=\underset{i=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-I_{(i+1)j}|$

$D_{v2}=\underset{j=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-I_{(i+1)j}|$

$w\left(I_{ij}\right)=\begin{array}{cc}1.284& 0\≤I_{ij}\≤31\\ -0.433+0.5\×\log \left(I_{ij}\right)& 31\≤I_{ij}\≤81\\ 6.158-\log \left(I_{ij}\right)& 81\≤I_{ij}\≤229\\ 11.592-2\×\log \left(I_{ij}\right)& 229\≤I_{ij}\≤255\end{array}$

其中，M_PS-BIM以像素为单位评价了图像的块效应，该值越大表示块效应越大；D₁是块边界的亮度差值，D₂是块内部的亮度差值；α、β是人眼视觉水平方向块效应和垂直方向块效应敏感度权值(此处可设α＝β＝0.5)；D_h1、D_v1、D_h2、D_v2是中间变量；I_ij表示块边界的像素点(i,j)的亮度，并且k、l不能同时为0；N×M为视频帧图像的大小；w(I_ij)是权重函数，表示I_ij在几种不同的视觉感知区域有不同的权值。

4)对连续K帧边缘锐化处理后的图像，比较块效应评估参数大小，将块效应评估参数最小的图像作为电动缸阵列的驱动图像；K为大于等于5的整数。

由于原始播放的视频为标准MPEG或AVI格式，其标准的播放速率一般为每秒25帧；但考虑到电动缸自身的运动速度与当前位置的约束，几乎很难按照固定步长(如每隔200毫秒抽取一帧图像)进行抽帧处理；另外为了增强电动缸运动的视觉效果，还需要根据当前图像的成像效果，按照符合人眼视觉观看习惯的方式进行驱动视频的抽帧处理。为了提高最终的演示效果，优选地，挑选相邻连续5帧图像中块效应最低的图像，将该图像作为导引电动缸运动的驱动图像。

5)根据升降机构阵列的驱动图像中每个像素的灰度值确定对应的升降机构的运动高度，并驱动电动缸运动至所确定的运动高度。

在计算机图像处理学中，图像的每个像素点的灰度值范围是介于1～256之间的整数值，因此对应电动缸的运动行程，可将电动缸的运动高度H_min与H_max按照线型映射的方式映射到1～256个等级范围之内。其中，第1等级对应于电动缸静止不动，第256等级对应于电动缸上升到最大高度。

本发明未详细说明部分属本领域技术人员公知常识。

Claims (4)

1.一种立体式动态场景展示系统的升降机构阵列控制方法，所述立体式动态场景展示系统包括投影仪、升降机构阵列和工控机；投影仪用于向升降机构阵列投射图像及视频；升降机构阵列由水平放置的多个升降机构排列组成，升降机构阵列中的每一个升降装置能够在工控机的控制下实现独立地沿竖直方向的升降；升降机构阵列的运动配合投影仪的输出，实现立体式动态场景展示；工控机中存储用于展示的驱动视频，所述驱动视频中单帧图像的像素个数比升降机构阵列中升降机构的个数大；其特征在于，工控机对升降机构阵列进行控制的方法如下：

对所述驱动视频中的每帧图像进行缩小化处理，缩小后的每帧图像的像素个数与升降机构阵列中驱动机构的个数相同；

对缩小后的每帧图像进行图像的边缘锐化处理；

对边缘锐化处理后的每帧图像计算图像质量块效应评估参数；

对连续K帧边缘锐化处理后的图像，比较块效应评估参数大小，将块效应评估参数最小的图像作为升降机构阵列的驱动图像；K为大于等于5的整数；

根据升降机构阵列的驱动图像中每个像素的灰度值确定对应的升降机构的运动高度，并驱动升降机构运动至所确定的运动高度。

2.根据权利要求1所述的升降机构阵列控制方法，其特征在于，所述升降机构为电动缸。

3.根据权利要求1所述的升降机构阵列控制方法，其特征在于，采用基于梯度估计的方法对缩小后的每帧图像进行图像的边缘锐化处理，具体公式如下：

G[f(x，y)]＝{[f(x，y)-f(x+1，y+1)]²+[f(x+1，y)-f(x，y+1)]²}^1/2

其中，f(x，y)为位于图像坐标(x，y)处缩小后的图像的灰度值；G[f(x，y)]为中间值；g(x，y)为位于图像坐标(x，y)处边缘锐化处理后的图像的灰度值；T为图像阈值；L_G为缩小后的图像的灰度值。

4.根据权利要求1所述的升降机构阵列控制方法，其特征在于，采用PS-BIM法计算图像质量块效应评估参数M_PS-BIM，具体公式如下：

$M_{PS-BIM}=\frac{D_1}{D_2}$

D₁＝αD_h1+βD_v1

D₂＝αD_h2+βD_v2

$D_{h1}=\underset{i=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-\underset{k=-1}{\overset{1}{\Σ}}\underset{l=-1}{\overset{1}{\Σ}}\frac{I_{(i+k)(j+1)}}{8}|$

$D_{v1}=\underset{j=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-\underset{k=-1}{\overset{1}{\Σ}}\underset{l=-1}{\overset{1}{\Σ}}\frac{I_{(i+k)(j+1)}}{8}|$

$D_{h2}=\underset{i=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-I_{(i+1)j}|$

$D_{v2}=\underset{j=8}{\overset{N-8}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}w\left(I_{ij}\right)|I_{ij}-I_{(i+1)j}|$

$w\left(I_{ij}\right)=\begin{array}{cc}1.284& 0\≤I_{ij}\≤31\\ -0.433+0.5\×\log \left(I_{ij}\right)& 31\≤I_{ij}\≤81\\ 6.158-\log \left(I_{ij}\right)& 81\≤I_{ij}\≤229\\ 11.592-2\×\log \left(I_{ij}\right)& 229\≤I_{ij}\≤255\end{array};$

其中，D₁是块边界的亮度差值，D₂是块内部的亮度差值；α、β是人眼视觉水平方向块效应和垂直方向块效应敏感度权值；D_h1、D_v1、D_h2、D_v2是中间变量，I_ij表示块边界的像素点(i,j)的亮度，并且k、l不能同时为0；N×M为驱动视频的每帧图形的大小；w(I_ij)是权重函数。