CN110086989B - 一种模拟环境智能造景的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种模拟环境智能造景的系统及方法,涉及模拟环境技术领域,该模拟环境智能造景的系统,包括:通过采用摄像头获取当前环境中的图像,将该当前环境的图像发送至主机,主机通过特定的图像分析算法搜索出与当前环境相似的素材图片,主机通过光强传感器获取当前环境的光强度,基于光强度对当前环境相似的素材图片进行对比度补偿,以生成视觉效果最优的图片,经投影仪进行优化图片的播放,从而实现美化工作环境,简单实用,且具有一定的造景功能。

Description

一种模拟环境智能造景的系统及方法
技术领域
本发明涉及模拟环境技术领域,更具体的涉及一种模拟环境智能造景的系统及方法。
背景技术
对于封闭的工作环境,由于长期无法感知变化的外部环境,容易对工作人员的心理产生负面影响,而植物群落景观对人的生理和心理能够产生积极地影响,不仅能够使人的收缩压、舒张压和心率下降,皮肤电反应值升高,而且还能够降低人的焦虑感、愤怒水平和疲劳程度,如何模拟植物群落景观,美化工作环境,提升人的活力水平,是本发明的目的。
发明内容
本发明实施例提供一种模拟环境智能造景的系统及方法,用以模拟自然环境中最佳的植物群落组合,解决因长期在室内工作,容易对生理心理产生负面影响,造成工作效率低下的问题。
本发明实施例提供一种模拟环境智能造景的系统,包括:摄像头、主机、光强传感器以及投影仪;所述摄像头、光强传感器以及投影仪分别通过信号线与所述主机连接;
所述主机用于预先存储K张素材图片,对多张素材图片进行编号处理,且每一张素材图片对应一个编号,且所述主机将每一张素材图片分别采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的特定矩阵,对多个特定矩阵一一求取矩阵特征值得到K个特定特征值序列scale_i=[x_i(1),x_i(2),…,x_i(NS)],其中,i=1…K;所述主机将每一张素材图片与对应的特定特征值序列以及编号进行一一对应存储;其中,该编号为数字形式;其中,所述素材图片为含有植物群落景观的图片;
所述主机每隔时间T向摄像头发送拍照指令,以及向所述光强传感器发送检测指令;
所述摄像头接收到拍照指令后,获取当前环境的图像,将所述当前环境的图像发送至主机;所述光强传感器接收到检测指令后,获取当前环境光强度,并将所述当前环境光强度发送至主机;
所述主机将所述当前环境的图像采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的标准矩阵,并将标准矩阵求取矩阵特征值得到标准特征值序列scale(n)=[y(n,1),y(n,m)…y(n,NS)];其中,m=1…NS
所述主机将标准特征值序列与每一个特定特征值序列进行归一化相关值的求取步骤得到K个归一化相关值corr_i,并确定K个归一化相关值中的最大归一化相关值,以及最大归一化相关值对应的索引index;其中,i=1…K;
所述主机将当前环境光强度与已存储的上一时刻光强度做差分,得到差分光强度,将所述差分光强度乘以对比度折算因子factor,得到差分对比度;
所述主机基于所述索引index查找与其index相等的编号对应的素材图片,并将获取的素材图片补偿差分对比度,得到新图片;
所述主机向投影仪发送图片投射指令,所述投影仪接收到图片投射指令时,将所述新图片进行投射播放。
较佳地,所述主机用于执行归一化相关值的求取步骤:其中,归一化相关值的求取步骤为:采用公式(1)进行归一化相关值的求取;
Figure GDA0002770586410000031
较佳地,还包括,CAMIF接口,所述CAMIF接口连接在所述主机与摄像头之间;其中,所述CAMIF接口包括:图像多路转换器、获取单元、RGB格式转换模块、DMA的P通道和ISR中断控制器:图像多路转换器、获取单元、RGB格式转换模块、DMA的P通道和ISR中断控制器依次连接。
本发明实施例提供一种模拟环境智能造景的方法,其特征在于,包括:
S1、主机用于预先存储K张素材图片,对多张素材图片进行编号处理,且每一张素材图片对应一个编号;其中,所述素材图片为含有植物群落景观的图片;
S2、所述主机将每一张素材图片分别采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的特定矩阵,对多个特定矩阵一一求取矩阵特征值得到K个特定特征值序列scale_i=[x_i(1),x_i(2),…,x_i(NS)],其中,i=1…K;所述主机将每一张素材图片与对应的特定特征值序列以及编号进行一一对应存储;其中,该编号为数字形式;
S3、所述主机每隔时间T向摄像头发送拍照指令,以及向所述光强传感器发送检测指令;
S4、所述摄像头接收到拍照指令后,获取当前环境的图像,将所述当前环境的图像发送至主机;所述光强传感器接收到检测指令后,获取当前环境光强度,并将所述当前环境光强度发送至主机;
S5、所述主机将所述当前环境的图像采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的标准矩阵,并将标准矩阵求取矩阵特征值得到标准特征值序列scale(n)=[y(n,1),y(n,m)…y(n,NS)];其中,m=1…NS
S6、所述主机将标准特征值序列与每一个特定特征值序列进行归一化相关值的求取步骤得到K个归一化相关值corr_i,并确定K个归一化相关值中的最大归一化相关值,以及最大归一化相关值对应的索引index;其中,i=1…K;
S7、所述主机将当前环境光强度与已存储的上一时刻光强度做差分,得到差分光强度,将所述差分光强度乘以对比度折算因子factor,得到差分对比度;
S8、所述主机基于所述索引index查找与其index相等的编号对应的素材图片,并将获取的素材图片补偿差分对比度,得到新图片;
S9、所述投影仪接收到图片投射指令时,将所述新图片进行投射播放。
较佳地,所述归一化相关值的求取步骤为:采用公式(1)进行归一化相关值的求取;
Figure GDA0002770586410000041
本发明实施例中,通过采用摄像头获取当前环境的图像,将该当前环境的图像发送至主机,主机通过特定的图像分析算法(将所述当前环境的图像采用二维图像差值法映射到具有个元素的标准矩阵,并将标准矩阵求取矩阵特征值得到标准特征值序列;将标准特征值序列与每一个特定特征值序列进行归一化相关值的求取步骤得到K个归一化相关值,并确定K个归一化相关值中的最大归一化相关值,以及最大归一化相关值对应的索引index;主机将当前环境光强度与已存储的上一时刻光强度做差分,得到差分光强度,将所述差分光强度乘以对比度折算因子factor,得到差分对比度;所述主机基于所述索引index查找与其index相等的编号对应的素材图片,并将获取的素材图片补偿差分对比度,得到新图片)搜索出与当前环境相似的素材图片,主机通过光强传感器获取当前环境的光强度,基于光强度对当前环境相似的素材图片进行对比度补偿,以生成视觉效果最优的图片,经投影仪进行最优的图片的播放,从而实现美化工作环境,简单实用,且具有一定的造景功能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种模拟环境智能造景的系统的框图;
图2为本发明实施例提供的另一种模拟环境智能造景的系统的框图;
图3为本发明实施例提供的CAMIF接口的组成结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的一个具体实施方式进行详细描述,但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
图1示例性的示出了本发明实施例提供的一种模拟环境智能造景的系统的框图,该模拟环境智能造景的系统包括摄像头2、主机1、光强传感器3以及投影仪4;所述摄像头2、光强传感器3以及投影仪4分别通过信号线与所述主机1连接。
具体地,该主机1用于预先存储K张素材图片,对多张素材图片进行编号处理,且每一张素材图片对应一个编号,且该主机将每一张素材图片分别采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的特定矩阵,对多个特定矩阵一一求取矩阵特征值得到K个特定特征值序列scale_i=[x_i(1),x_i(2),…,x_i(NS)],其中,i=1…K;该主机将每一张素材图片与对应的特定特征值序列以及编号进行一一对应存储;其中,该编号为数字形式;该主机每隔时间T向摄像头发送拍照指令,以及向该光强传感器发送检测指令;该摄像头2接收到拍照指令后,获取当前环境的图像,将该当前环境的图像发送至主机;该光强传感器接收到检测指令后,获取当前环境光强度,并将该当前环境光强度发送至主机;该主机1将该当前环境的图像采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的标准矩阵,并将标准矩阵求取矩阵特征值得到标准特征值序列scale(n)=[y(n,1),y(n,m)…y(n,NS)];其中,m=1…NS;该主机1将标准特征值序列与每一个特定特征值序列进行归一化相关值的求取步骤得到K个归一化相关值corr_i,并确定K个归一化相关值中的最大归一化相关值,以及最大归一化相关值对应的索引index;其中,i=1…K;该主机1将当前环境光强度与已存储的上一时刻光强度做差分,得到差分光强度,将该差分光强度乘以对比度折算因子factor,得到差分对比度;该主机1基于该索引index查找与其index相等的编号对应的素材图片,并将获取的素材图片补偿差分对比度,得到新图片;该主机向投影仪发送图片投射指令,该投影仪4接收到图片投射指令时,将该新图片进行投射播放。
需要说明的是,所述素材图片为含有植物群落景观的图片。
其中,本发明主机将每一张素材图片与对应的特定特征值序列以及编号进行一一对应存储的存储格式如下表1所示。
表1
Figure GDA0002770586410000061
如图2-3所示,该系统还包括,CAMIF接口5,该CAMIF接口5连接在该主机1与摄像头2之间;其中,该CAMIF接口5包括:图像多路转换501器、获取单元502、RGB格式转换模块503、DMA的P通道504和ISR中断控制器505:图像多路转换501器、获取单元502、RGB格式转换模块503、DMA的P通道504和ISR中断控制器505依次连接。
基于本发明提供的模拟环境智能造景的系统,提供一种模拟环境智能造景的方法,包括:
S1、主机用于预先存储K张素材图片,对多张素材图片进行编号处理,且每一张素材图片对应一个编号。其中,所述素材图片为含有植物群落景观的图片。
S2、该主机将每一张素材图片分别采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的特定矩阵,对多个特定矩阵一一求取矩阵特征值得到K个特定特征值序列scale_i=[x_i(1),x_i(2),…,x_i(NS)],其中,i=1…K;该主机将每一张素材图片与对应的特定特征值序列以及编号进行一一对应存储。其中,该编号为数字形式。
S3、该主机每隔时间T向摄像头发送拍照指令,以及向该光强传感器发送检测指令。
S4、该摄像头接收到拍照指令后,获取当前环境的图像,将该当前环境的图像发送至主机。该光强传感器接收到检测指令后,获取当前环境光强度,并将该当前环境光强度发送至主机。
S5、该主机将该当前环境的图像采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的标准矩阵,并将标准矩阵求取矩阵特征值得到标准特征值序列scale(n)=[y(n,1),y(n,m)…y(n,NS)]。其中,m=1…NS
S6、该主机将标准特征值序列与每一个特定特征值序列进行归一化相关值的求取步骤得到K个归一化相关值corr_i,并确定K个归一化相关值中的最大归一化相关值,以及最大归一化相关值对应的索引index。其中,i=1…K;
S7、该主机将当前环境光强度与已存储的上一时刻光强度做差分,得到差分光强度,将该差分光强度乘以对比度折算因子factor,得到差分对比度;
S8、该主机基于该索引index查找与其index相等的编号对应的素材图片,并将获取的素材图片补偿差分对比度,得到新图片;
S9、该投影仪接收到图片投射指令时,将该新图片进行投射播放。
其中,该归一化相关值的求取步骤为:采用公式(1)进行归一化相关值的求取;
Figure GDA0002770586410000081
本发明实施例中,通过采用摄像头获取当前环境中的图像,将该当前环境中的图像发送至主机,主机通过特定的图像分析算法(将所述当前环境的图像采用二维图像差值法映射到具有个元素的标准矩阵,并将标准矩阵求取矩阵特征值得到标准特征值序列;将标准特征值序列与每一个特定特征值序列进行归一化相关值的求取步骤得到K个归一化相关值,并确定K个归一化相关值中的最大归一化相关值,以及最大归一化相关值对应的索引index;主机将当前环境光强度与已存储的上一时刻光强度做差分,得到差分光强度,将所述差分光强度乘以对比度折算因子factor,得到差分对比度;所述主机基于所述索引index查找与其index相等的编号对应的素材图片,并将获取的素材图片补偿差分对比度,得到新图片)搜索出与当前环境相似的素材图片,主机通过光强传感器获取当前环境的光强度,基于光强度对当前环境相似的素材图片进行对比度补偿,以生成视觉效果最优的植物景观图片,经投影仪进行最优的图片的播放,从而实现美化工作环境,简单实用,且具有一定的造景功能。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (5)

1.一种模拟环境智能造景的系统,其特征在于,包括:摄像头、主机、光强传感器以及投影仪;所述摄像头、光强传感器以及投影仪分别通过信号线与所述主机连接;
所述主机用于预先存储K张素材图片,对多张素材图片进行编号处理,且每一张素材图片对应一个编号,且所述主机将每一张素材图片分别采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的特定矩阵,对多个特定矩阵一一求取矩阵特征值得到K个特定特征值序列scale_i=[x_i(1),x_i(2),…,x_i(NS)],其中,i=1…K;所述主机将每一张素材图片与对应的特定特征值序列以及编号进行一一对应存储;其中,该编号为数字形式;其中,所述素材图片为含有植物群落景观的图片;
所述主机每隔时间T向摄像头发送拍照指令,以及向所述光强传感器发送检测指令;
所述摄像头接收到拍照指令后,获取当前环境的图像,将所述当前环境的图像发送至主机;所述光强传感器接收到检测指令后,获取当前环境光强度,并将所述当前环境光强度发送至主机;
所述主机将所述当前环境的图像采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的标准矩阵,并将标准矩阵求取矩阵特征值得到标准特征值序列scale(n)=[y(n,1),y(n,m)…y(n,NS)];其中,m=1…NS
所述主机将标准特征值序列与每一个特定特征值序列进行归一化相关值的求取步骤得到K个归一化相关值corr-i,并确定K个归一化相关值中的最大归一化相关值,以及最大归一化相关值对应的索引index;其中,i=1…K;
所述主机将当前环境光强度与已存储的上一时刻光强度做差分,得到差分光强度,将所述差分光强度乘以对比度折算因子factor,得到差分对比度;
所述主机基于所述索引index查找与其index相等的编号对应的素材图片,并将获取的素材图片补偿差分对比度,得到优化的图片;
所述主机向投影仪发送图片投射指令,所述投影仪接收到图片投射指令时,将所述优化的图片进行投射播放。
2.如权利要求1所述的模拟环境智能造景的系统,其特征在于,所述主机用于执行归一化相关值的求取步骤:其中,归一化相关值的求取步骤为:采用公式(1)进行归一化相关值的求取;
Figure FDA0002770586400000021
3.如权利要求1所述的模拟环境智能造景的系统,其特征在于,还包括,CAMIF接口,所述CAMIF接口连接在所述主机与摄像头之间;其中,所述CAMIF接口包括:图像多路转换器、获取单元、RGB格式转换模块、DMA的P通道和ISR中断控制器:图像多路转换器、获取单元、RGB格式转换模块、DMA的P通道和ISR中断控制器依次连接。
4.一种模拟环境智能造景的方法,其特征在于,包括:
S1、主机用于预先存储K张素材图片,对多张素材图片进行编号处理,且每一张素材图片对应一个编号;其中,所述素材图片为含有植物群落景观的图片;
S2、所述主机将每一张素材图片分别采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的特定矩阵,对多个特定矩阵一一求取矩阵特征值得到K个特定特征值序列scale_i=[x_i(1),x_i(2),…,x_i(NS)],其中,i=1…K;所述主机将每一张素材图片与对应的特定特征值序列以及编号进行一一对应存储;其中,该编号为数字形式;
S3、所述主机每隔时间T向摄像头发送拍照指令,以及向光强传感器发送检测指令;
S4、所述摄像头接收到拍照指令后,获取当前环境的图像,将所述当前环境的图像发送至主机;所述光强传感器接收到检测指令后,获取当前环境光强度,并将所述当前环境光强度发送至主机;
S5、所述主机将所述当前环境的图像采用二维图像差值法映射到具有NS×NS个元素的标准矩阵,并将标准矩阵求取矩阵特征值得到标准特征值序列scale(n)=[y(n,1),y(n,m)…y(n,NS)];其中,m=1…NS
S6、所述主机将标准特征值序列与每一个特定特征值序列进行归一化相关值的求取步骤得到K个归一化相关值corr_i,并确定K个归一化相关值中的最大归一化相关值,以及最大归一化相关值对应的索引index;其中,i=1…K;
S7、所述主机将当前环境光强度与已存储的上一时刻光强度做差分,得到差分光强度,将所述差分光强度乘以对比度折算因子factor,得到差分对比度;
S8、所述主机基于所述索引index查找与其index相等的编号对应的素材图片,并将获取的素材图片补偿差分对比度,得到优化的图片;
S9、投影仪接收到图片投射指令时,将所述优化的图片进行投射播放。
5.如权利要求4所述的模拟环境智能造景的方法,其特征在于,所述归一化相关值的求取步骤为:采用公式(1)进行归一化相关值的求取;
Figure FDA0002770586400000031
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3258304A1 (en) * 2015-02-09 2017-12-20 Nippon Seiki Co., Ltd. Head-up display device

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101253764B (zh) * 2005-08-26 2010-10-13 皇家飞利浦电子股份有限公司 成像照相机处理单元和方法
CN103366186B (zh) * 2012-03-29 2017-02-08 中国科学院计算技术研究所 动态变换终端背景的方法及装置
CN104111579B (zh) * 2014-07-04 2016-05-25 深圳市雅图新媒体科技有限公司 实时调节投影机对比度的方法及投影机
CN204557453U (zh) * 2015-05-05 2015-08-12 北京格分维科技有限公司 一种用于改变室内环境主题的装置
CN205412211U (zh) * 2015-11-19 2016-08-03 山西德厚商贸有限公司 一种模拟森林生态科技动物园
CN105718637A (zh) * 2016-01-15 2016-06-29 江俊昇 户外造景辅助设计的方法
CN207924363U (zh) * 2018-02-13 2018-09-28 合肥好一帘窗饰有限公司 一种公寓型智能幕布窗帘系统
CN109040474B (zh) * 2018-10-26 2021-01-12 Oppo广东移动通信有限公司 照片显示方法、装置、终端及存储介质

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3258304A1 (en) * 2015-02-09 2017-12-20 Nippon Seiki Co., Ltd. Head-up display device

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
三维地理场景的裸眼立体显示方法;周海洋;《中国优秀硕士论文全文数据库》;20180430;全文 *

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