CN110769215A - 热失焦补偿方法和投影设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种热失焦补偿方法和一种投影设备。所述方法包括：步骤1：针对当前投影的画面连续采集2帧图像记为图像FA、FB；步骤2：根据图像FA、FB判断画面是否趋于稳定；步骤3：如果趋于稳定则驱动马达向热失焦反方向转动一次；步骤4：连续采集2帧图像记为图像FC、FD；步骤5：根据图像FC、FD判断画面是否趋于稳定；步骤6：如果趋于稳定则进入步骤7，否则驱动马达向热失焦方向转动一次并返回步骤1；步骤7：判断图像FC的清晰度是否大于图像FB的清晰度；步骤8：如果图像FC大于图像FB的清晰度，则驱动马达向热失焦反方向转动一次并返回步骤4。本发明能够解决热失焦的问题，并具有不打断正常投射的内容、调焦速度快、不易被察觉的有益效果。
Description
技术领域
本发明涉及调焦技术领域，具体涉及一种热失焦补偿方法和一种投影设备。
背景技术
投影设备是一种可以将图像或视频投射到幕布上的设备，它广泛应用于家庭、办公室、学校和娱乐场所。随着生产工艺的进步，投影设备的尺寸越来越小。但是，在投影设备越来越小的同时，热失焦的问题也越来越凸显出来。
所谓热失焦就是指在开机时已经调好焦的情况下，投影设备在工作了一段时间后投影画面逐渐变得模糊的情况。造成热失焦的原因是影设备属于主动发光设备，需要采用光源才能工作，而这些光源都是高发热体，从而导致投影设备内部温度往往会高于环境温度，投影镜头及相关构件的热胀冷缩致使投影设备处于失焦状态，特别是在小体积的投影设备中，镜头及相关构件之间的距离很小，因此细微的热胀冷缩就会造成明显的失焦。
因此，需要一种方法能够解决热失焦的问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种热失焦补偿方法和一种投影设备，能够解决热失焦的问题。
一方面，本申请提供一种热失焦补偿方法，包括：
步骤1：针对当前投影的画面，连续采集2帧图像，记为图像FA和图像FB；
步骤2：根据图像FA和图像FB，判断画面是否趋于稳定；
步骤3：如果画面趋于稳定，则驱动马达向热失焦反方向转动一次，否则返回步骤1；
步骤4：连续采集2帧图像，记为图像FC和图像FD；
步骤5：根据图像FC和图像FD，判断画面是否趋于稳定；
步骤6：如果画面趋于稳定，则进入步骤7，否则，驱动马达向热失焦方向转动一次，并返回步骤1；
步骤7：判断图像FC的清晰度是否大于图像FB的清晰度；
步骤8：如果图像FC的清晰度大于图像FB的清晰度，则驱动马达向热失焦反方向转动一次，并返回步骤4。
优选地，步骤8还包括：如果图像FC的清晰度等于图像FB的清晰度，则不调整马达，如果图像FC的清晰度小于图像FB的清晰度，则驱动马达向热失焦方向转动一次。
优选地，所述步骤2包括：
步骤21：根据前景提取算法分别提取图像FA和图像FB的前景区域；
步骤22：分别针对图像FA和图像FB，对前景区域取反得到图像FA的背景区域和图像FB的背景区域；
步骤23：判断图像FA的背景区域与图像FB的背景区域相同的区域是否大于第一阈值；
步骤24：如果相同的区域大于第一阈值，则认为画面趋于稳定，否则，认为画面不趋于稳定。
优选地，所述步骤5包括：
步骤51：根据前景提取算法分别提取图像FC和图像FD的前景区域；
步骤52：分别针对图像FC和图像FD，对前景区域取反得到图像FC的背景区域和图像FD的背景区域；
步骤53：判断图像FC的背景区域中与图像FD的背景区域相同的区域是否大于第二阈值；
步骤54：如果相同的区域大于第二阈值，则认为画面趋于稳定，否则，认为画面不趋于稳定。
可选地，所述前景提取算法是高斯混合模型、Vibe、PBAS或图像分块方法。
优选地，所述前景提取算法是使用2个高斯模型的高斯混合模型。
优选地，所述步骤7包括：
步骤71：计算图像FB的背景区域中与图像FC的背景区域相同的区域的清晰度，记为Vb；
步骤72：按照以下公式计算图像FC的背景区域中与图像FB的背景区域相同的区域的清晰度，记作Vc：
Vc＝sum|f(x,y)-F(x,y)|，其中f(x,y)是图像FC中对应像素点的灰度值；
F(x,y)＝g1*f(x,y)+g2*f(x-1,y)+g3*f(x+1,y)+g4*f(x-1,y-1)+g5**f(x,y-1)+
g6*f(x+1,y-1)+g7*f(x-1,y+1)+g8*f(x,y+1)+g9*f(x+1,y+1)
其中g1-g9是3*3图像块对应的坐标像素点权重。
另一方面，本申请提供一种投影设备，所述投影设备采用上述热失焦补偿方法。
本申请与现有技术相比，本发明技术方案能够解决热失焦的问题，并具有不打断正常投射的内容、调焦速度快、不易被用户察觉的有益效果。
附图说明
图1为本发明的热失焦补偿方法的一个实施方式的流程图；
图2为本发明的热失焦补偿方法的一个实施方式的另一流程图；
图3为本发明的热失焦补偿方法的另一个实施方式的流程图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
参照图1和图2，本发明的热失焦补偿方法的一个实施方式包括以下步骤：
步骤1：针对当前投影的画面，连续采集2帧图像，记为图像FA和图像FB；
步骤2：根据图像FA和图像FB，判断画面是否趋于稳定；
步骤3：如果画面趋于稳定，则驱动马达向热失焦反方向转动一次，否则返回步骤1；
步骤4：连续采集2帧图像，记为图像FC和图像FD；
步骤5：根据图像FC和图像FD，判断画面是否趋于稳定；
步骤6：如果画面趋于稳定，则进入步骤7，否则，驱动马达向热失焦方向转动一次，并返回步骤1；
步骤7：判断图像FC的清晰度是否大于图像FB的清晰度；
步骤8：如果图像FC的清晰度大于图像FB的清晰度，则驱动马达向热失焦反方向转动一次，并返回步骤4。
参照图3，优选地，所述步骤8还包括如果图像FC的清晰度等于图像FB的清晰度，则不调整马达，如果图像FC的清晰度小于图像FB的清晰度，则驱动马达向热失焦方向转动一次。
本发明的热失焦补偿方法针对播放中的画面采集图像，先判断播放的画面是否趋于稳定的状态，只有当画面趋于稳定时才开始进行热失焦补偿。具体包括驱动马达向热失焦反方向转动，即向焦距变小的方向转动，如果清晰度逐渐好转，则继续驱动马达向热失焦反方向转动，直到清晰度不再上升，则认为此时投影的画面已经在最清晰的位置，停止驱动马达，结束此次补偿。在补偿的过程中，一旦发现图像的稳定度下降，则将马达退回到上一次转动前的位置。
本发明采用播放中的图像来进行调焦，而不是采用专用固定内容的图像来进行调焦，因此无需打断投影正常投射的内容，保障了用户观看的连续性。
此外，本发明等到画面趋于稳定时才开始进行调焦，稳定的画面使得连续采集的图像相似的内容较多，可以给清晰度判断提供更多的画面区域进行分析，清晰度判断得准确了会使得调焦的过程很快，从而不易被用户察觉，保证了用户观看的连续性。
再次，本发明采用的是图像中的背景区域来判断画面是否趋于稳定，背景区域趋于稳定的概率要高于整个画面趋于稳定的概率，因此可以提高整个补偿方法的响应灵敏度，使得画面的清晰度还没有下降到能够被用户察觉时就开始补偿，保证了用户观看的连续性。
在一个具体的实施方式中，前述步骤2：根据图像FA和图像FB判断画面趋于稳定包括：
步骤21：根据前景提取算法分别提取图像FA和图像FB的前景区域；
步骤22：分别针对图像FA和图像FB，对前景区域取反得到图像FA的背景区域和图像FB的背景区域；
步骤23：判断图像FA的背景区域与图像FB的背景区域相同的区域是否大于第一阈值；
步骤24：如果相同的区域大于第一阈值，则认为画面趋于稳定，否则，认为画面不趋于稳定。
在该实施方式中，本发明通过前景提取算法提取出图像的前景区域，对前景区域取反得到背景区域。其中，前景提取算法可以是高斯混合模型、Vibe(VideoBackgroundExtractor，视频背景剪除算法)、PBAS(Pixel-BasedAdaptiveSegmenter，基于像素自适应分割的检测算法)或图像分块方法。所谓取反的意思是在采集的图像中将前景区域去除以获得剩下的部分，在该实施方式中认为该剩下的部分即为背景区域。当2帧图像的背景区域相同的部分较多时，或者说2帧图像的背景区域相同的部分超过第一阈值时，认为画面趋于稳定。其中，第一阈值可以根据经验设定。
同理，前述步骤5：根据画面FC和图像FD判断画面是否趋于稳定包括：
步骤51：根据前景提取算法分别提取图像FC和图像FD的前景区域；
步骤52：分别针对图像FC和图像FD，对前景区域取反得到图像FC的背景区域和图像FD的背景区域；
步骤53：判断图像FC的背景区域中与图像FD的背景区域相同的区域是否大于第二阈值；
步骤54：如果相同的区域大于第二阈值，则认为画面趋于稳定，否则，认为画面不趋于稳定。
虽然在上述实施方式中步骤2和步骤5判断画面是否趋于稳定采用的相同的方法，但是需要说明的是，步骤2和步骤5可以采用不同的方法来判断画面是否趋于稳定。第二阈值可以与第一阈值相同或不相同。优选的计算T＝Scd/(r*c)，将T作为第二阈值，其中Scd表示图像FC的背景区域中与图像FD的背景区域相同的像素点的个数，r、c分别为图像的行数和列数。
在一个优选的实施方式中，上述步骤2和步骤5中的前景提取算法采用的是使用2个高斯模型的高斯混合模型。相比于其他前景提取算法，采用高斯混合模型不仅仅可以有效地分割出图像的前景区域和背景区域，更为重要的是，针对投影设备，使用高斯混合模型可以获得更低的噪声。这是因为，投影设备在工作时会产生轻微振动，该振动会造成投影出的图像的位置改变。使用高斯混合模型可以减少由于该位置改变而造成的影响，因此噪声更低。在一个具体的实施方式中，前述步骤7：判断图像FC的清晰度是否大于图像FB的清晰度包括步骤：
步骤71：计算图像FB的背景区域中与图像FC的背景区域相同的区域的清晰度，记为Vb；
步骤72：按照以下公式计算图像FC的背景区域中与图像FB的背景区域相同的区域的清晰度，记作Vc：
Vc＝sum|f(x,y)-F(x,y)|，其中f(x,y)是图像FC中对应像素点的灰度值；
F(x,y)＝g1*f(x,y)+g2*f(x-1,y)+g3*f(x+1,y)+g4*f(x-1,y-1)+g5*f(x,y-1)+
g6*f(x+1,y-1)+g7*f(x-1,y+1)+g8*f(x,y+1)+g9*f(x+1,y+1)
其中g1-g9是3*3图像块对应的坐标像素点权重，可以根据经验设置。
相应地，本发明还提供一种投影设备，该投影设备采用前述的热失焦补偿方法。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，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的保护范围。
Claims (7)
1.一种热失焦补偿方法，其特征在于，包括：
步骤1：针对当前投影的画面，连续采集2帧图像，记为图像FA和图像FB；
步骤2：根据图像FA和图像FB，判断画面是否趋于稳定；
步骤3：如果画面趋于稳定，则驱动马达向热失焦反方向转动一次，否则返回步骤1；
步骤4：连续采集2帧图像，记为图像FC和图像FD；
步骤5：根据图像FC和图像FD，判断画面是否趋于稳定；
步骤6：如果画面趋于稳定，则进入步骤7，否则，驱动马达向热失焦方向转动一次，并返回步骤1；
步骤7：判断图像FC的清晰度是否大于图像FB的清晰度；
步骤8：如果图像FC的清晰度大于图像FB的清晰度，则驱动马达向热失焦反方向转动一次，并返回步骤4。
2.根据权利要求1所述的热失焦补偿方法，其特征在于，所述步骤8还包括：如果图像FC的清晰度等于图像FB的清晰度，则不调整马达，如果图像FC的清晰度小于图像FB的清晰度，则驱动马达向热失焦方向转动一次。
3.根据权利要求1所述的热失焦补偿方法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤21：根据前景提取算法分别提取图像FA和图像FB的前景区域；
步骤22：分别针对图像FA和图像FB，对前景区域取反得到图像FA的背景区域和图像FB的背景区域；
步骤23：判断图像FA的背景区域与图像FB的背景区域相同的区域是否大于第一阈值；
步骤24：如果相同的区域大于第一阈值，则认为画面趋于稳定，否则，认为画面不趋于稳定。
4.根据权利要求1所述的热失焦补偿方法，其特征在于，所述步骤5包括：
步骤51：根据前景提取算法分别提取图像FC和图像FD的前景区域；
步骤52：分别针对图像FC和图像FD，对前景区域取反得到图像FC的背景区域和图像FD的背景区域；
步骤53：判断图像FC的背景区域中与图像FD的背景区域相同的区域是否大于第二阈值；
步骤54：如果相同的区域大于第二阈值，则认为画面趋于稳定，否则，认为画面不趋于稳定。
5.根据权利要求3或4所述的热失焦补偿方法，其特征在于，所述前景提取算法是高斯混合模型、Vibe、PBAS或图像分块方法。
6.根据权利要求1所述的热失焦补偿方法，其特征在于，所述步骤7包括：
步骤71：计算图像FB的背景区域中与图像FC的背景区域相同的区域的清晰度，记为Vb；
步骤72：按照以下公式计算图像FC的背景区域中与图像FB的背景区域相同的区域的清晰度，记作Vc：
Vc＝sum|f(x,y)-F(x,y)|，其中f(x,y)是图像FC中对应像素点的灰度值；
F(x,y)＝g1*f(x,y)+g2*f(x-1,y)+g3*f(x+1,y)+g4*f(x-1,y-1)+g5*f(x,y-1)+
g6*f(x+1,y-1)+g7*f(x-1,y+1)+g8*f(x,y+1)+g9*f(x+1,y+1)
其中g1-g9是3*3图像块对应的坐标像素点权重。
7.一种投影设备，其特征在于，所述投影设备采用权利要求1至6所述的热失焦补偿方法。
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