CN107181937B - 图像投影方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像投影方法及装置，所述方法包括：确定激光投影仪的投影光斑的分布信息；确定满足光斑分布需求的目标投影图像的图像数据；根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据；根据所述原图像的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。本发明实施例利用激光投影仪投影的投影图像清晰度较高。

Description

图像投影方法及装置

技术领域

本发明属于电子技术领域，具体地说，涉及一种图像投影方法及装置。

背景技术

激光投影是一种利用激光发射器，以激光作为投影光源进行图像投影的方法。激光投影仪使用激光进行投影时，原图像的每一个像素点均被激光发射器按照其在原图像中的位置发射相应的激光光束，激光光束发射到投影屏幕上形成投影图像。

但是，由于激光投影仪中激光发射器本身的工艺限制，或者受到其他元器件的影响时，如利用激光光束形投影之前需要利用微型偏转镜将激光光束进行一定角度的偏转，这些因素均可能造成发射一个激光光束，但是投影屏幕上出现两个光斑的现象。

由以上描述可知，一个激光光束投影到投影屏幕上时，存在获得多个激光光斑的情况，导致投影出图像较为模糊，清晰度不高。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种图像投影方法及装置，主要用于解决现有技术中，利用激光投影仪投影以获得投影图像时，出现的图像模糊、清晰度不高的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像投影方法，所述方法包括：

确定激光投影仪的投影光斑的分布信息；

确定满足光斑分布需求的目标投影图像的图像数据；

根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据；

根据所述原图像的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。

优选地，所述分布信息按照如下方式获得：

确定测试图像；

将所述测试图像进行投影以获得所述测试图像的投影图像；

根据所述测试图像的投影图像，确定所述投影光斑的分布信息。

优选地，所述根据所述测试图像的投影图像，确定所述投影光斑的分布信息包括：

确定所述测试图像的投影图像中，任一个激光光束投影的至少两个激光光斑；

确定所述至少两个激光光斑的中心位置对应的像素点；

以所述中心位置对应的像素点为基准，将所述至少两个激光光斑设置于像素网格中；

根据所述像素网格中的像素点的像素值，确定所述像素网格构成的像素矩阵；

将所述像素矩阵作为所述分布信息。

优选地，所述根据所述像素网格中的像素点的像素值，确定所述像素网格构成的像素矩阵包括：

将所述像素网格中每一个像素点的像素值构成像素矩阵；

将所述像素矩阵进行归一化变换，获得归一化后的像素矩阵为所述像素网格构成的像素矩阵。

优选地，所述亮度分布信息为投影点扩散函数；

所述根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据包括：

将原图像的图像数据作为未知参数；

根据所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系，计算获得所述原图像的图像数据。

本发明实施例提供一种图像投影装置，所述装置包括：

信息确定模块，用于确定激光投影仪的投影光斑的分布信息；

数据确定模块，用于确定满足光斑分布需求的目标投影图像的图像数据；

数据计算模块，用于根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据；

图像投影模块，用于根据所述原图像的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。

优选地，所述信息确定模块具体用于：

确定测试图像；将所述测试图像进行投影以获得所述测试图像的投影图像；根据所述测试图像的投影图像，确定所述投影光斑的分布信息。

优选地，所述信息确定模块包括：

光斑确定单元，用于确定所述测试图像的投影图像中，任一个激光光束投影的至少两个激光光斑；

中心确定单元，用于确定所述至少两个激光光斑的中心位置对应的像素点；

网格确定单元，用于以所述中心位置对应的像素点为基准，将所述至少两个激光光斑设置于像素网格中；

矩阵确定单元，用于根据所述像素网格中的像素点的像素值，确定所述像素网格构成的像素矩阵；

信息确定单元，用于将所述像素矩阵作为所述分布信息。

优选地，所述矩阵确定单元包括：

构成子单元，用于将所述像素网格中每一个像素点的像素值构成像素矩阵；

归一化子单元，用于将所述像素矩阵进行归一化变换，获得归一化后的像素矩阵为所述像素网格构成的像素矩阵。

优选地，所述亮度分布信息为投影点扩散函数；

所述数据计算模块具体用于：

将原图像的图像数据作为未知参数；根据所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系，计算获得所述原图像的图像数据。

本发明实施例中，通过确定激光投影仪的投影光斑的分布信息，并确定光斑分布需求的目标投影图像的图像数据；并目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据，并确定原图像的图像数据，投影获得目标投影图像。所述原图像是基于满足光斑分布需求的目标图像的图像数据获得的，其通过投影点扩散函数投影时，可以获得满足光斑分布需求的所述目标投影图像，进而获得相应的清晰的投影图像。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的一种图像投影方法的一个实施例的流程图；

图2是本发明实施例的一种激光光斑的示意图；

图3是本发明实施例的一个归一化矩阵的示意图；

图4是本发明实施例的一种图像投影方法的又一个实施例的流程图；

图5是本发明实施例的一种图像投影装置的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

以下将配合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，藉此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。

本发明实施例提供了主要应用于激光投影仪中，通过利用激光投影仪投影进行投影以获得相应的目标投影图像，使目标投影图像的投影质量更高，更清晰。

现有技术中，激光投影仪投影图像时，投影的激光图像具有的色域范围大、颜色饱和度高、显示亮度高等优点。所述激光投影仪以激光为投影光源进行投影，可以将激光发射器发射的整个激光束为一个整体，投影至相应的投影屏幕上，所述激光束即可以在所述显示屏幕上形成一个激光光斑。利用偏转镜将此光斑进行角度的偏转，就可以获得投影图像。但是，由于激光光源发射器以及其他光学元件，例如，偏转镜等光学元件，容易造成投影图像变的模糊，不清晰。

发明人经研究发现，激光投影仪投影激光光束时，一个激光光束发射后，投影至投影屏幕上的激光光斑可能存在多个，例如，可能是存在两个激光光斑，这些激光光斑的存在引起所述投影图像显示模糊。因此，发明人想到是否可以根据满足光斑分布需求的目标投影图像，获得投影图像的原图像以解决投影出的目标投影图像存在图像模糊的问题。据此，发明人提出了本发明的技术方案。

本发明实施例中，通过确定所述激光投影仪的投影光斑的分布信息，以及满足光斑需求的目标投影图像的图像数据；根据所述目标投影图像的图像数据以及分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据。也即是，提供一个图像的“逆变换”过程，以获得能够满足光斑分布需求的投影图像的原图像，进而可以在投影时，获得相应的清晰的目标投影图像。可以解决现有技术中，投影出的投影图像出现导致投影出的投影图像较为模糊，清晰度不高的问题。

下面将结合附图对本发明实施例进行详细描述。

如图1所示，为本发明实施例提供个一种图像投影方法的一个实施例的流程图，该方法可以包括以下几个步骤：

101：确定激光投影仪的投影光斑的分布信息。

所述激光投影仪需要投影的图像为原图像，所述激光投影仪投影激光至投影屏幕上，获得的图像为投影图像。所述激光投影仪发射的每一个光源是准直平行的，每一个光源在投影屏幕上形成的光束可以视为一个光斑。

所述投影光斑的分布信息可以指所述激光投影仪的原图像从发射激光至投影至所述投影屏幕上的光斑构成的投影图像的映射关系。

所述原图像Image1与所述投影图像Image2的关系为：

Image2＝Image1*分布关系；其中，*代表卷积。

当一个光束投影至投影屏幕上形成两个光斑时，会导致所述投影图像模糊。

可选地，所述分布信息被写入所述激光投影仪中，在所述激光投影仪投影时，可以先获取所述分布信息。所述分布信息可以通过计算事先获得，并写入所述激光投影仪中。所述激光投影仪被安装后，如果与投影屏幕等其他关联设备之间的位置关系未发生变化时，所述分布信息可以重复使用。如果与投影屏幕等其他关联设备之间的位置关系发生了变化，则需要重新确定所述分布信息。

可选地，图像可以分解为RGB(Red，Green，Blue，红，绿，蓝)三原色的图像，每一个颜色均可以对应相应的分布信息，因此，所述确定激光投影仪的投影光斑的分布信息可以包括：

分别确定激光投影仪中每一颜色的投影光斑的分布信息。

102：确定满足光斑分布需求的目标投影图像的图像数据。

所述满足光斑分布需求可以是指一个光束投影至所述投影屏幕上，形成一个光斑。所述目标投影图像可以指激光投影仪针对原图像发射的一个激光光束在投影屏幕上投影出一个光斑，所述目标投影图像是清晰的。

可选地，所述目标投影图像可以是预先获取的，具体可以是将模糊的投影图像按照图像处理算法进行处理，获得的清晰的图像。所述图像处理算法可以指去噪算法、平滑算法等图像处理算法。

可选地，所述确定满足光斑分布需求的目标投影图像的图像数据可以包括：

分别确定满足光斑分布需求的目标投影图像每一颜色的图像数据。

103：根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据。

所述目标投影图像的图像数据，可以是指所述图像的每一个像素点的像素值。所述原图像的图像数据与所述目标图像的图像数据之间具有映射关系，也即分布信息，因此，可以基于所述分布信息，以及目标图像的图像数据，计算所述投影图像的原图像的图像数据。

可选地，所述根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据可以包括：

根据所述目标投影图像每一颜色的图像数据，基于每一颜色的分布信息，计算所述投影图像的原图像每一颜色的图像数据。

104：根据所述原图像的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。

所述原图像的图像数据进行投影，可以是指将所述原图像的图像数据转换为图像格式，并将转换为图像格式的原图像进行投影，以获得目标投影图像。所述将所述原图像的图像数据转换为图像格式可以是指将所述原图像的图像数据按照相应的图像格式添加上相应的文件头等信息，以将所述原图像进行投影。所述原图像是基于目标投影图像获得的，因此，基于原有的分布信息，对原图像的图像数据进行投影，可以获得所述目标投影图像。

可选地，所述原图像为可分解为RGB三颜色的图像数据。所述根据所述原图像的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像可以包括：

根据所述原图像的每一个颜色的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。

原图像以及目标投影图像可以分解为对应RGB三原色的数据，可以分别针对每一个颜色，确定其相应的分布信息，以实现相应的颜色分布信息的分别获取，该方式更准确，投影效果更佳。

本发明实施例中，通过确定所述激光投影仪的投影光斑的分布信息，以及满足光斑需求的目标投影图像的图像数据；根据所述目标投影图像的图像数据以及分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据，通过提供一个图像的“逆变换”过程，可以获得能够满足光斑分布需求的投影图像的原图像，进而可以在投影时，获得相应的清晰的目标投影图像。

作为一个实施例，所述分布信息可以按照如下方式获得：

确定测试图像。

将所述测试图像进行投影以获得所述测试图像的投影图像。

根据所述测试图像的投影图像，确定所述投影光斑的分布信息。

所述分布信息可以是预先获得的，具体地，可以是基于所述测试图像通过所述测试图像与所述测试图像的投影图像之间的映射关系，通过计算获得的。

在某些实施例中，所述根据所述测试图像的投影图像，确定所述投影光斑的分布信息可以包括：

确定所述测试图像的投影图像中，任一个激光光束投影的至少两个激光光斑。

确定所述至少两个激光光斑的中心位置对应的像素点。

以所述中心位置对应的像素点为基准，将所述至少两个激光光斑设置于像素网格中。

根据所述像素网格中的像素点的像素值，确定所述像素网格构成的像素矩阵。

将所述像素矩阵作为所述分布信息。

所述测试图像中的投影图像可以由各个像素点构成，为了方便理解，以一个激光光束投影形成两个激光光斑为例，所述投影图像的激光光斑可以如图2中的第一激光光斑201以及第二激光光斑202所示。所述激光光斑周围的像素点颜色相同，例如，所述激光光斑为绿色光斑时，其周围的激光光斑可以为黄色。

像素网格是指将各个像素点以网格的形式表示在表格中，网格中的数据具体可以指各个像素点的离散的像素值。所述像素网格中每一个网格均可以代表一个像素，每一个像素有对应的像素值，可以将每一个网格中的像素值对应地写入到网格中，将其像素值构建对应数学矩阵，即可以得到相应的像素矩阵。如图2中所示的第一激光光斑201以及所述第二激光光斑202即可以代表像素点所在的网格。

确定所述至少两个激光光斑的中心位置是指所述激光光斑的像素点的质心所在位置，具体是指，所述激光光斑构成的一个封闭的区域内，该区域的质心位置，即为所述至少两个激光光斑的中心位置。以上述图2为例，具体可以指，所述第一激光光斑201以及所述第二激光光斑202可以构成一个矩形区域，该矩形区域的质心为像素点203所在位置，该像素点203即为述至少两个激光光斑的中心位置对应的像素点。

可选地，所述像素网格的大小可以根据需要设定，具体可以为n*m大小的矩阵即可。如图2中所示的网格矩阵为5*5大小。所述像素网格的大小可以确定相应的像素矩阵的大小，二者具有大小一致的特性。例如，所述像素网格为5*5时，其得到的像素矩阵即为5*5的矩阵。

在某些实施例中，所述根据所述像素网格中的像素点的像素值，确定所述像素网格构成的像素矩阵可以包括：

将所述像素网格中每一个像素点的像素值构成像素矩阵；

将所述像素矩阵进行归一化变换，获得归一化后的像素矩阵为所述像素网格构成的像素矩阵。

归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的像素值，经过变换，转换为无量纲的表达时，成为标量，以方便数据的比较以及计算。

归一化可以有多种计算方式，可以实现将像素值归一化至0～1的数值范围内，以在后续的计算过程中，简化计算过程。

如图3所示，为将所述图2中的像素网格中的像素值进行归一化之后，得到的归一化矩阵301。

本发明实施例中，在确定分布信息时，可以通过事先设定的测试图像，通过计算获得。进而可以在根据分布信息以及目标投影图像的图像数据获得相应的投影数据时，可以按照相应的预设的分步信息直接进行计算，以简化计算步骤，提高计算效率，进而可以迅速确定相应的原图像，以实现快速获得清晰的目标投影图像的效果。

如图4所示，为本发明实施例提供的一种图像投影方法的又一个实施例的流程图，该方法可以包括以下几个步骤：

401：确定激光投影仪的投影光斑的投影点扩散函数；

402：确定满足光斑分布需求的目标投影图像的图像数据；

403：根据所述目标投影图像的图像数据，基于投影点扩散函数，计算所述投影图像的原图像的图像数据；

作为一种可能的实现方式，所述根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据可以包括：

将原图像的图像数据作为未知参数。

根据所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系，计算获得所述原图像的图像数据。

所述点扩散函数具体可以是指点扩散矩阵，不同的激光投影仪的点扩散函数不同，所述激光投影仪在不同的投影环境中的点扩散函数不同，因此，所述点扩散函数需要及时更新。

所述原图像的图像数据作为未知参数，可以用C表示；所述目标投影图像的图像数据已知，可以用A表示；所述点扩散函数已知，可以用H表示；则所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系可以用以下公式表示：

A＝C*H，其中，*代表卷积。 公式1

所述根据所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系，计算获得所述原图像的图像数据具体可以按照以下公式计算获得：

将所述公式1分别进行傅里叶计算，可以获得关联关系的傅里叶公式：

F(A)＝F(C*H) 公式2

将所述关联关系的傅里叶公式进行分解可以获得关联关系的分解公式：

F(A)＝F(C)F(H) 公式3

进而可以通过所述关联关系的分解因式进行傅里叶逆变换，以获得所述原图像的图像数据与所述目标映射图像的图像数据以及投影点扩散函数之间的求解公式C，求解公式C如下：

C＝F^-1(F(H)/F(A)) 公式4

通过傅里叶变换，将A设定为目标图像的图像数据，且所述投影点扩散函数H已知，进而可以计算出所述原图像的图像数据C。

404：根据所述原图像的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。

本发明实施例中，通过确定所述激光投影仪的投影光斑的投影点扩散函数，以及满足光斑需求的目标投影图像的图像数据；根据所述目标投影图像的图像数据以及投影点扩散函数，计算所述投影图像的原图像的图像数据，通过提供一个图像的“逆变换”过程，可以获得能够满足光斑分布需求的投影图像的原图像，进而可以在投影时，获得相应的清晰的目标投影图像。

如图5所示，为本发明实施例提供的一种图像投影装置的一个实施例的结构示意图，该装置可以包括以下几个模块：

信息确定模块501，用于确定激光投影仪的投影光斑的分布信息。

所述激光投影仪需要投影的图像为原图像，所述激光投影仪投影激光至投影屏幕上，获得的图像为投影图像。所述激光投影仪发射的每一个光源是准直平行的，每一个光源在投影屏幕上形成的光束可以视为一个光斑。

所述投影光斑的分布信息可以指所述激光投影仪的原图像从发射激光至投影至所述投影屏幕上的光斑构成的投影图像的映射关系。

所述原图像Image1与所述投影图像Image2的关系为：

Image2＝Image1*分布关系；其中，*代表卷积。

当一个光束投影至投影屏幕上形成两个光斑时，会导致所述投影图像模糊。

可选地，所述分布信息被写入所述激光投影仪中，在所述激光投影仪投影时，可以先获取所述分布信息。所述分布信息可以通过计算事先获得，并写入所述激光投影仪中。所述激光投影仪被安装后，如果与投影屏幕等其他关联设备之间的位置关系未发生变化时，所述分布信息可以重复使用。如果与投影屏幕等其他关联设备之间的位置关系发生了变化，则需要重新确定所述分布信息。

可选地，图像可以分解为RGB(Red，Green，Blue，红，绿，蓝)三原色的图像，每一个颜色均可以对应相应的分布信息。所述信息确定模块可以用于分别确定激光投影仪中每一颜色的投影光斑的分布信息。

数据确定模块502，用于确定满足光斑分布需求的目标投影图像的图像数据。

所述满足光斑分布需求可以是指一个光束投影至所述投影屏幕上，形成一个光斑。所述目标投影图像可以指激光投影仪针对原图像发射的一个激光光束在投影屏幕上投影出一个光斑，所述目标投影图像是清晰的。

可选地，所述目标投影图像可以是预先获取的，具体可以是将模糊的投影图像按照图像处理算法进行处理，获得的清晰的图像。所述图像处理算法可以指去噪算法、平滑算法等图像处理算法。

可选地，所述数据确定模块可以用于分别确定满足光斑分布需求的目标投影图像每一颜色的图像数据。

数据计算模块503，用于根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据。

所述目标投影图像的图像数据，可以是指所述图像的每一个像素点的像素值。所述原图像的图像数据与所述目标图像的图像数据之间具有映射关系，也即分布信息，因此，可以基于所述分布信息，以及目标图像的图像数据，计算所述投影图像的原图像的图像数据。

可选地，所述数据计算模块可以用于根据所述目标投影图像每一颜色的图像数据，基于每一颜色的分布信息，计算所述投影图像的原图像每一颜色的图像数据。

图像投影模块504，用于根据所述原图像的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。

所述原图像的图像数据进行投影，可以是指将所述原图像的图像数据转换为图像格式，并将转换为图像格式的原图像进行投影，以获得目标投影图像。所述将所述原图像的图像数据转换为图像格式可以是指将所述原图像的图像数据按照相应的图像格式添加上相应的文件头等信息，以将所述原图像进行投影。所述原图像是基于目标投影图像获得的，因此，基于原有的分布信息，对原图像的图像数据进行投影，可以获得所述目标投影图像。

可选地，所述原图像为可分解为RGB三颜色的图像数据。所述图像投影模块可以用于根据所述原图像的每一个颜色的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。

原图像以及目标投影图像可以分解为对应RGB三原色的数据，可以分别针对每一个颜色，确定其相应的分布信息，以实现相应的颜色分布信息的分别获取，该方式更准确，投影效果更佳。

本发明实施例中，通过确定所述激光投影仪的投影光斑的分布信息，以及满足光斑需求的目标投影图像的图像数据；根据所述目标投影图像的图像数据以及分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据，通过提供一个图像的“逆变换”过程，可以获得能够满足光斑分布需求的投影图像的原图像，进而可以在投影时，获得相应的清晰的目标投影图像。

作为一个实施例，所述信息确定模块具体可以用于：

确定测试图像；将所述测试图像进行投影以获得所述测试图像的投影图像；根据所述测试图像的投影图像，确定所述投影光斑的分布信息。

所述分布信息可以是预先获得的，具体地，可以是基于所述测试图像通过所述测试图像与所述测试图像的投影图像之间的映射关系，通过计算获得的。

在某些实施例中，所述信息确定模块可以包括：

光斑确定单元，用于确定所述测试图像的投影图像中，任一个激光光束投影的至少两个激光光斑；

中心确定单元，用于确定所述至少两个激光光斑的中心位置对应的像素点；

网格确定单元，用于以所述中心位置对应的像素点为基准，将所述至少两个激光光斑设置于像素网格中；

矩阵确定单元，用于根据所述像素网格中的像素点的像素值，确定所述像素网格构成的像素矩阵；

信息确定单元，用于将所述像素矩阵作为所述分布信息。

所述测试图像中的投影图像可以由各个像素点构成。像素网格是指将各个像素点以网格的形式表示在表格中，网格中的数据具体可以指各个像素点的离散的像素值。所述像素网格中每一个网格均可以代表一个像素，每一个像素有对应的像素值，可以将每一个网格中的像素值对应地写入到网格中，将其像素值构建对应数学矩阵，即可以得到相应的像素矩阵。

确定所述至少两个激光光斑的中心位置是指所述激光光斑的像素点的质心所在位置，具体是指，所述激光光斑构成的一个封闭的区域内，该区域的质心位置，即为所述至少两个激光光斑的中心位置。

可选地，所述像素网格的大小可以根据需要设定，具体可以为n*m大小的矩阵即可。所述像素网格的大小可以确定相应的像素矩阵的大小，二者具有大小一致的特性。

在某些实施例中，所述矩阵确定单元可以包括：

构成子单元，用于将所述像素网格中每一个像素点的像素值构成像素矩阵；

归一化子单元，用于将所述像素矩阵进行归一化变换，获得归一化后的像素矩阵为所述像素网格构成的像素矩阵。

归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的像素值，经过变换，转换为无量纲的表达时，成为标量，以方便数据的比较以及计算。

归一化可以有多种计算方式，可以实现将像素值归一化至0～1的数值范围内，以在后续的计算过程中，简化计算过程。

本发明实施例中，在确定分布信息时，可以通过事先设定的测试图像，通过计算获得。进而可以在根据分布信息以及目标投影图像的图像数据获得相应的投影数据时，可以按照相应的预设的分步信息直接进行计算，以简化计算步骤，提高计算效率，进而可以迅速确定相应的原图像，以实现快速获得清晰的目标投影图像的效果。

作为又一个实施例，所述亮度分布信息可以为投影点扩散函数；

所述数据计算模块具体可以用于：

将原图像的图像数据作为未知参数；根据所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系，计算获得所述原图像的图像数据。

所述点扩散函数具体可以是指点扩散矩阵，不同的激光投影仪的点扩散函数不同，所述激光投影仪在不同的投影环境中的点扩散函数不同，因此，所述点扩散函数需要及时更新。

所述原图像的图像数据作为未知参数，可以用C表示；所述目标投影图像的图像数据已知，可以用A表示；所述点扩散函数已知，可以用H表示；则所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系可以用以下公式表示：

A＝C*H，其中，*代表卷积。 公式1

所述根据所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系，计算获得所述原图像的图像数据具体可以按照以下公式计算获得：

将所述公式1分别进行傅里叶计算，可以获得关联关系的傅里叶公式：

F(A)＝F(C*H) 公式2

将所述关联关系的傅里叶公式进行分解可以获得关联关系的分解公式：

F(A)＝F(C)F(H) 公式3

进而可以通过所述关联关系的分解因式进行傅里叶逆变换，以获得所述原图像的图像数据与所述目标映射图像的图像数据以及投影点扩散函数之间的求解公式C，求解公式C如下：

C＝F^-1(F(H)/F(A)) 公式2

通过傅里叶变换，将A设定为目标图像的图像数据，且所述投影点扩散函数H已知，进而可以计算出所述原图像的图像数据C。

本发明实施例中，通过确定所述激光投影仪的投影光斑的投影点扩散函数，以及满足光斑需求的目标投影图像的图像数据；根据所述目标投影图像的图像数据以及投影点扩散函数，计算所述投影图像的原图像的图像数据，通过提供一个图像的“逆变换”过程，可以获得能够满足光斑分布需求的投影图像的原图像，进而可以在投影时，获得相应的清晰的目标投影图像。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。此外，“耦接”一词在此包含任何直接及间接的电性耦接手段。因此，若文中描述一第一装置耦接于一第二装置，则代表所述第一装置可直接电性耦接于所述第二装置，或通过其他装置或耦接手段间接地电性耦接至所述第二装置。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式，然所述描述乃以说明本发明的一般原则为目的，并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素

上述说明示出并描述了本发明的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述申请构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (6)

1.一种图像投影方法，其特征在于，包括：

确定激光投影仪的投影光斑的分布信息；其中，所述分布信息按照如下方式获得：确定测试图像；将所述测试图像进行投影以获得所述测试图像的投影图像；确定所述测试图像的投影图像中，任一个激光光束投影的至少两个激光光斑；确定所述至少两个激光光斑的中心位置对应的像素点；以所述中心位置对应的像素点为基准，将所述至少两个激光光斑设置于像素网格中；根据所述像素网格中的像素点的像素值，确定所述像素网格构成的像素矩阵；将所述像素矩阵作为所述分布信息；确定满足光斑分布需求的目标投影图像的图像数据；

根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据；

根据所述原图像的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素网格中的像素点的像素值，确定所述像素网格构成的像素矩阵包括：

将所述像素网格中每一个像素点的像素值构成像素矩阵；

将所述像素矩阵进行归一化变换，获得归一化后的像素矩阵为所述像素网格构成的像素矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布信息为投影点扩散函数；

所述根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据包括：

将原图像的图像数据作为未知参数；

根据所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系，计算获得所述原图像的图像数据。

4.一种图像投影装置，其特征在于，包括：

信息确定模块，用于确定激光投影仪的投影光斑的分布信息；其中，所述分布信息按照如下方式获得：确定测试图像；将所述测试图像进行投影以获得所述测试图像的投影图像；根据所述测试图像的投影图像，确定所述投影光斑的分部信息；

所述根据所述测试图像的投影图像，确定所述投影光斑的分部信息包括：

光斑确定单元：用于确定所述测试图像的投影图像中，任一个激光光束投影的至少两个激光光斑；

中心确定单元，用于确定所述至少两个激光光斑的中心位置对应的像素点；

网格确定单元，用于以所述中心位置对应的像素点为基准，将所述至少两个激光光斑设置于像素网格中；

矩阵确定单元，用于根据所述像素网格中的像素点的像素值，确定所述像素网格构成的像素矩阵；

信息确定单元，用于将所述像素矩阵作为所述分布信息；

数据确定模块，用于确定满足光斑分布需求的目标投影图像的图像数据；

数据计算模块，用于根据所述目标投影图像的图像数据，基于分布信息，计算所述投影图像的原图像的图像数据；

图像投影模块，用于根据所述原图像的图像数据进行投影，获得所述目标投影图像。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述矩阵确定单元包括：

构成子单元，用于将所述像素网格中每一个像素点的像素值构成像素矩阵；

归一化子单元，用于将所述像素矩阵进行归一化变换，获得归一化后的像素矩阵为所述像素网格构成的像素矩阵。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述分布信息为投影点扩散函数；

所述数据计算模块具体用于：

将原图像的图像数据作为未知参数；根据所述目标投影图像的图像数据等于所述未知参数与所述投影点扩散函数的卷积的关联关系，计算获得所述原图像的图像数据。