CN108932718A - 应用于全息投影显示的Blob区域提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出的应用于全息投影显示的Blob区域提取方法，涉及全息投影技术领域，具体步驟为；1、手指触摸图像大小转换；2、对所得图像进行四叉树分解；3、判断每个分块是否包含触摸点信息；4、如果某个分块中包含手指触摸点信息；5、求出所有包含手指触点信息分块的分割阈值；6、根据5得到的新阈值矩阵对相应的小块进行二值化处理；7、合并所有分块处理结果；8、还原源手指触摸图像的大小；9、对所得结果进行取反运算；10、输出手指触点检测结果图像。本发明的方法，实现了Blob区域提取的自适应性，提取的Blob区域更加准确，Blob区域的有效提取可提高Blob区域轮廓提取的准确度。

Description

应用于全息投影显示的Blob区域提取方法
技术领域
本发明涉及全息投影技术领域，尤其是应用于全息投影显示的Blob区域提取方法。
背景技术
基于全息投影显示的多点触摸技术是人机交互领域的研究热点，主要实现用户在触摸界面上留下的触点坐标的定位及触点移动信息的识别等。触点定位一般基于计算机视觉信息处理技术实现，通过高效的图像处理算法实现对摄像头采集到的手指触摸图像去噪、触摸区域提取和轮廓信息提取等操作，从而提高后续触点坐标定位以及移动信息识别的准确性。作为一种新兴的技术，在酒店餐饮、大型展会、娱乐场所等得到广泛应用。
现有的算法在提取Blob(Blob区域是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域)时，大多预先设定单一阈值，若差分图像中像素灰度值大于该阈值，则属于Blob区域；若差分图像中像素灰度值小于该闽值，则属于背景区域阈值对Blob区域的识别起着关键作用。显然，基于全息投影显示的多点触摸系统存在两个问题：一是单一的阈值不能兼顾手指触摸图像各处情况，若针对不同的触摸图像，分别设置不同的分割阈值则会降低系统运行效率；二是基于投影显示的多点触摸系统往往必须选择固定的环境或者室内比较稳定的环境，以防外界环境的变化导致分割阈值随之变化的现象，因而，这样的系统在实际使用中具有局限性。
发明内容
本发明提供的应用于全息投影显示的Blob区域提取方法，提高Blob区域轮廓提取的准确度，也能降低Blob区域轮廓提取的误差。
本发明具体采用如下技术方案实现：
一种应用于全息投影显示的Blob区域提取方法，具体步驟为；
步骤1、手指触摸图像大小转换，图像进行四叉树分解时，要求图像的长度和宽度都为2的整数次幂，实施中，把手指触摸图像都转换为512x 512大小的图像；
步骤2、对所得图像进行四叉树分解，四叉树分解能自适应选取分块的大小，对抑制传统局部阈值分割出现的“块效应”有不错的效果；
步骤3、判断每个分块是否包含触摸点信息，Blob区域在图像中以最暗或者最亮的形式显示，可以通过检测每个分块中是否包含灰度值最小或者最大的像素来确定每个分块是否包含触摸点信息；如果某个分块中不包含触点信息，则设置该小块内所有像素的灰度值为0；
步骤4、如果某个分块中包含手指触摸点信息，则采用OTSU算法计算该小块的分割阈值；
步骤5、求出所有包含手指触点信息分块的分割阈值，对这些阈值进行等间距插值；
步骤6、根据步骤5得到的新阈值矩阵对相应的小块进行二值化处理；
步骤7、合并所有分块处理结果；
步骤8、还原源手指触摸图像的大小；
步骤9、对所得结果进行取反运算，实现底片效果；
步骤10、输出手指触点检测结果图像，完成Blob区域的提取。
本发明提供的应用于全息投影显示的Blob区域提取方法，其有益效果在于：提出一种新的基于四叉树分解模型的Blob区域提取方法，当进行Blob区域提取时，针对不同的图像数据，其中所包含的手指触摸区域都能得到有效分离，避免了由于外界环境的变化而导致分割阈值随之变化的问题，实现了Blob区域提取的自适应性，提取的Blob区域更加准确，Blob区域的有效提取可提高Blob区域轮廓提取的准确度，也能降低Blob区域轮廓提取的误差。
附图说明
图1是本发明的Blob区域提取方法流程图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
如图1所示，本实施例提出的应用于全息投影显示的Blob区域提取方法，将四叉树分解模型用于手指触摸图像的自适应块划分，提出一种新的基于四叉树分解模型的手指触点检测算法。手指触摸图像中Blob区域是具有相同特性像素点的集合，本申请针对的触摸图像，相较于背景区域色调单一的特性，Blob区域中所有像素的灰度值最小(图像中显示最暗)，把具有相同特性的Blob区域最大程度集中到一个分块中，而将不含有手指触摸信息的背景区域有效分离，然后对含有触摸信息的分块进行基于最优阈值的图像分割，提高了Blob区域提取的准确性。在四叉树分解过程中，由于每次分裂都把图像分为四个相同的小块，因此图像的长度和宽度都应该是2的整数次幂。具体方法步骤如下：
步骤1、手指触摸图像大小转换，图像进行四叉树分解时，要求图像的长度和宽度都为2的整数次幂，实施中，把手指触摸图像都转换为512x 512大小的图像；
步骤2、对所得图像进行四叉树分解，四叉树分解能自适应选取分块的大小，对抑制传统局部阈值分割出现的“块效应”有不错的效果；
步骤3、判断每个分块是否包含触摸点信息，Blob区域在图像中以最暗或者最亮的形式显示，可以通过检测每个分块中是否包含灰度值最小或者最大的像素来确定每个分块是否包含触摸点信息；如果某个分块中不包含触点信息，则设置该小块内所有像素的灰度值为0；
步骤4、如果某个分块中包含手指触摸点信息，则采用OTSU算法计算该小块的分割阈值；
步骤5、求出所有包含手指触点信息分块的分割阈值，对这些阈值进行等间距插值；
步骤6、根据步骤5得到的新阈值矩阵对相应的小块进行二值化处理；
步骤7、合并所有分块处理结果；
步骤8、还原源手指触摸图像的大小；
步骤9、对所得结果进行取反运算，实现底片效果；
步骤10、输出手指触点检测结果图像，完成Blob区域的提取。
本申请提出一种新的基于四叉树分解模型的Blob区域提取方法，当进行Blob区域提取时，针对不同的图像数据，其中所包含的手指触摸区域都能得到有效分离，避免了由于外界环境的变化而导致分割阈值随之变化的问题，实现了Blob区域提取的自适应性，提取的Blob区域更加准确，Blob区域的有效提取可提高Blob区域轮廓提取的准确度，也能降低Blob区域轮廓提取的误差。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种应用于全息投影显示的Blob区域提取方法，其特征在于，具体步驟为；
步骤1、手指触摸图像大小转换，图像进行四叉树分解时，要求图像的长度和宽度都为2的整数次幂，实施中，把手指触摸图像都转换为512x512大小的图像；
步骤2、对所得图像进行四叉树分解，四叉树分解能自适应选取分块的大小，对抑制传统局部阈值分割出现的“块效应”有不错的效果；
步骤3、判断每个分块是否包含触摸点信息，Blob区域在图像中以最暗或者最亮的形式显示，可以通过检测每个分块中是否包含灰度值最小或者最大的像素来确定每个分块是否包含触摸点信息；如果某个分块中不包含触点信息，则设置该小块内所有像素的灰度值为0；
步骤4、如果某个分块中包含手指触摸点信息，则采用OTSU算法计算该小块的分割阈值；
步骤5、求出所有包含手指触点信息分块的分割阈值，对这些阈值进行等间距插值；
步骤6、根据步骤5得到的新阈值矩阵对相应的小块进行二值化处理；
步骤7、合并所有分块处理结果；
步骤8、还原源手指触摸图像的大小；
步骤9、对所得结果进行取反运算，实现底片效果；
步骤10、输出手指触点检测结果图像，完成Blob区域的提取。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111488897A (zh) * 2019-01-28 2020-08-04 上海品奇数码科技有限公司 一种触摸物体的检测识别方法及其装置
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