CN103986894A - 一种基于gpu的实时多投影机图像重合的投影方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于GPU的实时多投影机图像重合的投影方法，为利用两台投影机进行投影区域定位及画面完全重合实时播放总体布局图，整个系统包括第一投影仪和第二投影仪，所述两台投影仪用于投影相同的画面，并画面重合，在两台投影仪的一侧设有一台照相机，所述第一投影仪、第二投影仪和照相机分别和图形优化器连接，所述图形优化器用于计算、分析得到第一投影仪和第二投影机之间的像素偏移量，并调整第二投影仪投影的画面，将其和第一投影仪投影的画面进行重合。

Description

一种基于GPU的实时多投影机图像重合的投影方法

技术领域

本发明涉及图形处理领域，尤其涉及一种基于GPU的实时多投影机图像重合的投影方法。

背景技术

随着投影显示技术的不断发展，以及人们对影视观看的要求越来越高，大画面、高亮度、高对比度以及高分辨率显示成为了显示系统的迫切需求。针对大屏幕及高分辨率这两个需求，目前市面上已经出现了大屏幕“无缝”拼接技术，并能够在一定程度上解决这个问题。但针对高亮度及高对比度这两个需求，目前播放影院采取的措施主要有以下三种方式：1、购买价格非常昂贵的高端投影机；2、将多个播放相同影片的投影机通过人工校正使其播放画面完全重合；3、通过相关设备将多个播放相同影片的投影机进行自动校正，使播放画面完全重合。然而现阶段以上三种措施都存在一定的问题。措施1：价格太高，且效果提升十分有限；措施2：需人工校正，增加了人工成本，而且校正的误差值较大；措施3：不需人工校正，但现阶段设备成本较高。

发明内容

针对上述技术缺陷，本发明提出一种基于GPU的实时多投影机图像重合的投影方法。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于GPU的实时多投影机图像重合的投影方法，

11）用第一投影仪和第二投影仪各自投影带有特殊标记的画面，在所述画面各自建立坐标系,所述每个特殊标记形状的中心点坐标和该特殊标记形状中所有点像素坐标的加权平均数得到的坐标重合；

12）拍摄第一投影仪和第二投影仪各自投影的所述带有特殊标记的画面，对拍摄的照片建立坐标系,建立第一投影仪投影的画面中的像素坐标和该像素坐标在拍摄的照片中坐标之间的映射关系,建立第二投影仪投影的画面中的像素坐标和该像素坐标在拍摄的照片中坐标之间的映射关系；计算对第一投影仪投影的画面进行拍摄的照片中每个特殊标记形状的像素中心点坐标，所述像素中心点坐标为特殊标记形状中所有点像素坐标的加权平均数得到的坐标；

13）将步骤12）中的像素中心点坐标,根据第二投影仪投影的画面中的像素坐标和该像素坐标在拍摄的照片的坐标之间的映射关系,将像素中心点的坐标映射到第二投影仪投影的画面坐标上,计算得到该映射得到的像素中心点坐标与其第二投影仪投影的对应特殊标记形状的中心点坐标之间的像素偏移量;

14）根据所述的像素偏移量，移动第二投影仪投影的画面，使得第二投影仪中每个特殊标记形状的中心点坐标位置和第一投影仪中对应的特殊标记形状的中心点坐标位置重合。

进一步的，步骤11)中采用如下公式计算特殊标记形状的像素中心点：

$P\text{'}=\frac{\underset{P\∈A}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Po}\×\mathrm{Pv}}{\underset{P\∈A}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pv}}$

所述A代表每个特殊标记形状所围成区域内所有的像素，P表示区域A内的每个像素，P在照片中的坐标的2D向量记为Po,P的亮度为Pv

P’代表区域A的中心点。

进一步的，所述步骤12）中的映射关系采用步骤如下：

31）根据投影画面的坐标系,得到不处于同一直线上的三个像素中心点P1,P2,P3坐标,分别记为（Px1,Py1）(Px2,Py2)(Px3,Py3);

32)根据对上述投影画面拍摄得到的照片坐标系,得到上述三个像素中心点在照片中的坐标Q1,Q2,Q3,分别记为(Qx1,Qy1)(Qx2,Qy2)(Qx3,Qy3);

33)P0为P1,P2,P3组成的三角形中的任意一个点,坐标为(Px0,Py0),则得到P0在拍摄的照片里的坐标Q0的为

$u=\frac{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}0& \mathrm{Py}0& 1\end{array}\right|}{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|};$ $v=\frac{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}0& \mathrm{Py}0& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|}{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|};$ $w=\frac{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}0& \mathrm{Py}0& 1\\ \mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|}{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|}$

Q0＝u×Q3+v×Q1+w×Q2。

本发明的有益效果在于：本发明提出的一种基于GPU的实时多投影机图像重合的投影方法，可以充分利用已经存在的硬件投影设备，来实现更高的亮度的投影画面。

附图说明

图1为用两台投影机的投影区域定位及画面完全重合实时播放的总体布局

图；

图2为投影机投影出第一种不同带有特殊标记的画面，并在此基础上建立坐标系的图；

图3为投影机投影出第二种不同带有特殊标记的画面，并在此基础上建立坐标系的图。

图4为投影机投影出带有特殊标记的画面中像素中心点与该像素中心点位

于拍摄的照片的对应示意图；

图5为投影机投影出每个特殊标记画面标示图。

具体实施方式

下面将结合附图和具体实施例对本发明做进一步的说明。

如图1所示，为利用两台投影机进行投影区域定位及画面完全重合实时播放总体布局图，整个系统包括第一投影仪1和第二投影仪2，所述两台投影仪用于投影相同的画面，并画面重合，在两台投影仪的一侧设有一台照相机3，所述第一投影仪、第二投影仪和照相机分别和图形优化器4连接，所述图形优化器4用于计算、分析得到第一投影仪和第二投影机之间的像素偏移量，并调整第二投影仪投影的画面，将其和第一投影仪投影的画面进行重合。

其具体的投影方法如下：

如图2和图3所示，用第一和第二投影机投影带有特殊标记的画面，这些特殊标记的形状可以是方形，圆形等形状，对投影的画面分别建立坐标系，投影画面中每个特殊标记形状的中心点坐标和特殊标记形状所围成区域中所有像素点坐标的加权平均数坐标重合；如图5中，在圆圈圈出的区域内，黑色方块标记的像素中心点坐标就是该区域中方块标记的所有黑色像素点坐标的加权平均数。分别拍摄第一投影机投影的画面和第二投影机投影的画面，对拍摄的照片建立坐标系，计算对第一投影仪投影的画面进行拍摄的照片中每个特殊标记形状的像素中心点坐标，所述像素中心点坐标为拍摄的照片中特殊标记形状内所有点像素坐标的加权平均数得到的坐标；

计算特殊标记的像素中心点坐标方法：

A代表区域内所有特殊标记的像素的所有像素，如图5的圆圈内区域黑色像素

P表示区域A内的像素，P的坐标的2D向量记为Po,P的亮度为Pv

P’代表区域A的中心点

$P\text{'}=\frac{\underset{P\∈A}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Po}\×\mathrm{Pv}}{\underset{P\∈A}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pv}}$

如图4所示，投影画面中像素坐标和照片中对应的像素坐标具体映射关系如下：P1,P2,P3是投影画面中不处于一直线的输出的标记的坐标（Px1,Py1），(Px2,Py2)，(Px3,Py3)，他们所对应的在相机里拍摄到的照片中坐标，分别为Q1,Q2,Q3,对应在拍摄相片里的坐标为(Qx1,Qy1)，(Qx2,Qy2)，(Qx3,Qy3)，P0为P1,P2,P3组成的三角形中的任意一个像素点,坐标为(Px0,Py0)，则计算像素P0在相机拍摄到的照片中的坐标Q0的方法为

$u=\frac{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}0& \mathrm{Py}0& 1\end{array}\right|}{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|};$

$v=\frac{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}0& \mathrm{Py}0& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|}{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|};$

$w=\frac{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}0& \mathrm{Py}0& 1\\ \mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|}{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|};$

Q0＝u×Q3+v×Q1+w×Q2

反之亦然，也可以计算出相机拍摄的照片里每个像素坐标对应在投影画面里的坐标。

从上述对应关系可以得到第一投影机中的任意投影画面中像素坐标所对应相机照片中的像素坐标的对应关系，和第二投影机中的任意投影画面中像素坐标所对应相机照片中的像素坐标的对应关系；因此，首先利用第一投影机投影画面的坐标和照片中坐标的对应映射关系，将第一投影机中坐标映射到照片的坐标中，由于第一投影机中投影的画面中每个特殊形状的中心点坐标在拍摄的照片中，可以通过加权平均的办法，来计算出这些特殊标记形状的中心点的位置；然后通过第二投影机投影画面的坐标和照片中坐标的对应映射关系，将每个像素中心点映射到第二投影机投影画面的坐标上，从而根据第二投影机实际投影的中心点坐标和映射的坐标，计算每个特殊形状的像素偏移量，从而图形优化器根据该像素偏移量，分别将第二投影机中每个特殊标记形状和第一投影机中对应的特殊标记形状进行重合。

为了达到实时播放的效果，图形优化器通过GPU并行计算，让GPU的每个计算单元分别计算每个特殊形状的像素偏移后的画面，来矫正第二投影机的画面，以达到投影后完全和第一投影机的画面在相机拍摄坐标系里重合的效果。这样子人眼看到的两台投影机的投影内容也是能够每个像素完全重合的。这里“第一投影机”和第二投影机可以对调，也就是说还可以把第二投影机的画面矫正到第一投影机上。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于GPU的实时多投影机图像重合的投影方法，其特征在于，

11）用第一投影仪和第二投影仪各自投影带有特殊标记的画面，在所述画面各自建立坐标系,计算每个特殊标记形状的像素中心点，所述特殊标记形状的像素中心点为该特殊标记形状中所有点像素坐标的加权平均数；

12）拍摄第一投影仪和第二投影仪各自投影的所述带有特殊标记的画面，对拍摄的照片建立坐标系,建立第一投影仪投影的像素中心点在画面中的坐标和该像素中心点在拍摄的照片中坐标之间的映射关系,建立第二投影仪投影的像素中心点在画面中的坐标和该像素中心点在拍摄的照片中坐标之间的映射关系；

13）将步骤12）中第一投影仪投影的像素中心点在拍摄的照片里的坐标,根据第二投影仪投影的像素中心点在画面中的坐标和该像素中心点在拍摄的照片的坐标之间的映射关系,将第一投影仪投影的像素中心点在拍摄的照片里的坐标映射到第二投影仪投影的画面坐标上,计算得到该映射得到的像素中心点坐标与其第二投影仪投影的相应像素中心点坐标之间的像素偏移量;

14）根据所述的像素偏移量，移动第二投影仪投影的画面，使得第二投影仪中的像素中心点坐标位置和第一投影仪中的像素中心点坐标位置重合。

2.根据权利要求1所述的一种基于GPU的实时多投影机图像重合的投影方法，其特征在于，步骤11)中采用如下公式计算特殊标记形状的像素中心点：

$P\text{'}=\frac{\underset{P\∈A}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Po}\×\mathrm{Pv}}{\underset{P\∈A}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pv}}$

所述A代表每个特殊标记形状所围成区域内所有的像素，P表示区域A内的每个像素，P在照片中的坐标的2D向量记为Po,P的亮度为Pv

P’代表区域A的中心点。

3.根据权利要求1所述的一种基于GPU的实时多投影机图像重合的投影方法，其特征在于，所述步骤12）中的映射关系采用步骤如下：

31）根据投影画面的坐标系,得到不处于同一直线上的三个像素中心点P1,P2,P3坐标,分别记为（Px1,Py1）(Px2,Py2)(Px3,Py3);

32)根据对上述投影画面拍摄得到的照片坐标系,得到上述三个像素中心点在照片中的坐标Q1,Q2,Q3,分别记为(Qx1,Qy1)(Qx2,Qy2)(Qx3,Qy3);

33)P0为P1,P2,P3组成的三角形中的任意一个点,坐标为(Px0,Py0),则得到P0在拍摄的照片里的坐标Q0的为

$u=\frac{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}0& \mathrm{Py}0& 1\end{array}\right|}{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|};$ $v=\frac{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}0& \mathrm{Py}0& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|}{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|};$ $w=\frac{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}0& \mathrm{Py}0& 1\\ \mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|}{\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{Px}1& \mathrm{Py}1& 1\\ \mathrm{Px}2& \mathrm{Py}2& 1\\ \mathrm{Px}3& \mathrm{Py}3& 1\end{array}\right|}$

Q0＝u×Q3+v×Q1+w×Q2。