CN111432192B - 一种基于rgba四维映射的投影融合区亮度色度控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于RGBA到RGB四维映射的投影融合区色彩亮度一致性控制方法。首先测量投影机在不同RGB输入下的输出亮度和色空间坐标,建立RGB到VXY的映射表;然后根据每个RGBA值激励下的理想VXY值,通过反映射和插值找到最接近RGB输入值,从而得到RGBA到RGB的映射表;这样当需要执行一个强度为A的亮度衰减时,就执行RGBA到RGB的映射表来改变颜色值;由此实现融合区内部和与非融合区之间的亮度、色度平滑过渡。该方法能更好的适应RGB三分量非独立变化的投影机;另外对于RGBA到RGB的映射表,用它作为标签,训练一个深度神经网络,并加以处理使它能方便的在GPU或FPGA中快速实现。

Description

一种基于RGBA四维映射的投影融合区亮度色度控制方法
技术领域
本发明涉及一种多投影拼接融合显示领域,特别是融合区视觉效果平滑一致性控制的方法。
背景技术
多投影拼接融合显示技术,采用多台投影分别覆盖不同的幕面区域,而每个投影负责投射的区域之间又有一定的交叠,在投影过程中控制每台投影投射恰当的画面,从而形成一个完整无缝的更大幅面的画面,幕面可以是平面也可以是球幕甚至自由曲面,如果是球幕或曲面幕就可以为观众形成沉浸的视觉效果。采用这种多投影拼接融合的显示方案能够呈现更明亮、更清晰的画面,特别对于自由曲面的显示,更是最佳的解决方案。多投影拼接融合有两个关键技术,一个是几何校正,解决对输入图像进行变形(warp)以保证多个投影间像素的配准以及对内容的准确重现;另外一个是边缘融合,在多投影的重叠部分,需要修正重叠部分的输出以保证图像亮度、颜色平滑的过渡而不是加倍。本专利关注的是边缘融合的方法。已知的公开方法都是按照某种方案修正融合区内像素点的亮度,有的对于RGB进行分别的标定,有的考虑了背光的亮度问题,但是没有考虑的投影机的真实色度和亮度输出变化对于RGB的输入激励不但不是线性的,而且还是RGB互相关的,这种互相关有的是投影机的制造缺陷,有的其实是投影机提升亮度的策略造成的,它改善了亮度和色彩鲜艳的感觉,但是,这就导致在融合区对图象进行亮度调整的时候,对有些投影机会出现色度漂移现象。本专利提出的方法为输入激励增加一维A代表融合系数,用四维映射来描述融合区颜色变换的模型,并提出一套实现的方法,有效解决融合区偏色、出现伪条纹等问题。
发明内容
本发明目的在于提出一种针对融合区的颜色变换方法,用于解决融合区偏色、出现伪条纹等问题。它在投影机本身的亮度色度输出不是线性的,且还有RGB输入对亮度色度输出不独立作用,有不规律的内部相关性的问题。
该发明包括以下步骤:
1)对于投影机,测量投影机在不同RGB输入下的输出亮度值V和色空间坐标值X,Y,建立RGB对到VXY对的映射表;T1:(R,G,B)→(V,X,Y);这个映射表代表了一个(R,G,B)到(V,X,Y)的映射函数,对于没有出现在输入表上的RGB值,其输出由插值生成。
2)再引入一个亮度衰减强度A,A∈[0,1],给定一个(R1,G1,B1,A1)的四元组,其输出期望值则为(V1,X1,Y1)=T1(R1,G1,B1)×A1,在T1中通过反向搜索到输出为(V1,X1,Y1)的RGB值(R2,G2,B2);由此不断重复就得到了一系列的RGBA到RGB的映射关系对,并建立起一个RGBA到RGB的映射表:T2:(R1,G1,B1,A1)→(R2,G2,B2)。
3)由此在融合的过程中,当需要对融合区内某个像素点进行强度为A,A∈[0,1]的亮度衰减的时候,只需要按T2对其进行一次颜色映射就可以了。
4)不失一般性,对于需要实时映射的融合情况,由于T2的规模很大,不容易实时执行,所以映射表T2,在建立完成后,建立一个输入为(R1,G1,B1,A1)输出为(R2,G2,B2)的深度神经网络,用T2本身作为训练数据,训练出一个神经网络N,这个神经网络更适合在GPU或者FPGA上实现实时的颜色变换。
与现有技术相比:
现有技术对RGB的输入通常是独立分别处理的,这种处理形如:
R′=RmapR(R,A),G′=mapG(G,A),B′=mapB(B,A)
如图2所示其技术细节的不同在于map函数的不同。另外一些方法在考虑到投影机色彩校正的时候出现偏色的问题时,提出了一个颜色的输出和多个颜色的输入相关它们形如:
R′=Rr+Rg+Rb where Rr=mapRR(R,A),Rg=mapRG(G,A),Rb=mapRB(B,A)
G′=Gr+Gg+Gb where Gr=mapGR(R,A),Gg=mapG6(G,A),Gb=mapGB(B,A)
B′=Br+Bg+Bb where Br=mapBR(R,A),Rg=mapRG(G,A),Rb=mapRB(B,A)
如图3所示这种方式能够校正投影机之间的色差,但是它仍然假设信号的RGB各个分量对于输出值的贡献虽然不是线性的,虽然有对其它分量的影响,但是它们对输出亮度,颜色的贡献是独立的且可以线性累加的。如果RGB的输出贡献的独立的,那么根据格拉斯曼定律这种线性累加也是可行的。对于一个通常的发光系统甚至对于很多品类的投影机来说上述的方案是有效的,但是对于当前比较流行的采用了非三原色色轮的头投影机来说,这个问题往往并不有效,这是由于它们采用了RGBY、RGBW、RGBYW、RGBCYW等等多种色轮,这就使得在显示上投影机变成了四原色、五原色甚至六原色的系统。在这些系统中,它们都引入了某种形式的亮度、饱和度增强措施,而这些措施都导致了输入的RGB各个分量对于输出亮度、颜色的贡献是非独立的,这种分独立就导致现有的方法无法处理,因为它们都是建立在这个假设上的。
本项目考虑到有很多投影机RGB各分量对于输出亮度、颜色的很强的互相关性,并且是非线性的。而在融合带上,要对重叠的像素进行按设定系数A,A∈[0,1]的精确衰减,因此就提出了一种方法,建立一个精确的RGBA到RGB的映射,并且提出了采用神经网络来实现这种四维映射以保证在FPGA或GPU上实时快速实现。
附图说明
图1为摘要附图,一种基于RGBA四维映射的投影融合区亮度色度控制方法中构建映射表的流程图;
图2为现有投影融合颜色映射的一种模型;
图3为现有投影融合颜色映射的另一种模型;
图4为本实施例的一种基于RGBA四维映射的投影融合区亮度色度控制方法的颜色映射模型;
图5为本实施例的一种基于RGBA四维映射的投影融合区亮度色度控制方法的颜色映射采用深度神经网络实现后的模型
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案以及优点更加清楚明白,以下结合实施,对本发明进行进一步的详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。一种基于RGBA四维映射的投影融合区亮度色度控制方法的典型步如图1所示骤如下:
1)对于投影机,采用色彩照度计如美能达CL-200A,一边通过程序控制投影机输出不同的RGB值一边程序也记录下对于的亮度值V和色空间坐标值X,Y,建立RGB对到VXY对的映射表;T1:(R,G,B)→(V,X,Y);这个映射表代表了一个(R,G,B)到(V,X,Y)的映射函数,对于没有出现在输入表上的RGB值,其输出由插值生成,插值可以采用样条、克里金等多种方法。
2)再引入一个亮度衰减强度A,A∈[0,1],给定一个(R1,G1,B1,A1)的四元组,其输出期望值则为(V1,X1,Y1)=T1(R1,G1,B1)×A1,在T1中通过反向搜索到输出为(V1,X1,Y1)的RGB值(R2,G2,B2);在搜索过程中很可能不能找到一致的值,这个时候采用某种距离度量寻找最接近的值,可以直接采用VXY空间的欧式距离,也可以采用转换到其它色彩空间后的欧氏距离如CIELab空间以更好的度量视觉感受偏差。
由此不断重复就得到了一系列的RGBA到RGB的映射关系对,并建立起一个RGBA到RGB的映射表:T2:(R1,G1,B1,A1)→(R2,G2,B2)。该计算过程是比较漫长的,因为对于8bit每分量的输入,需要计算232=4294967296次,不过这个计算是离线一次性进行的。
3)由此在融合的过程中,当需要对融合区内某个像素点进行强度为A,A∈[0,1]的亮度衰减的时候,如图4所示只需要按T2对其进行一次颜色映射就可以了。
4)不失一般性,对于需要实时映射的融合情况,由于T2的规模很大,虽然查表的速度很快,但是在一帧内要对每个像素进行查表仍然不容易实时执行这个操作。所以在映射表T2建立完成后,如图5所示建立一个输入为(R1,G1,B1,A1)输出为(R2,G2,B2)的深度神经网络,用T2本身作为训练数据,训练出一个神经网络N,这个神经网络更适合在GPU或者FPGA上实现实时的颜色变换,一个对于8bit颜色分量的系统的典型选择是采用5层全联通神经网络,中间三层每层为200单元进行训练,然后在训练中进行压缩和裁剪,将连接数降低到5%到10%并不影响效果。

Claims (2)

1.一种基于RGBA四维映射的投影融合区亮度色度控制方法,其特征在于,提供一种多投影边缘融合中的高质量的融合区色彩亮度一致性控制,包括以下步骤:
步骤1.测量投影机在不同RGB输入下的输出亮度值V和色空间坐标值X,Y,建立RGB对到VXY对的映射表;T1:(R,G,B)→(V,X,Y);
步骤2.为RGB输入再引入一个亮度衰减强度A,A∈[0,1],给定一个(R1,G1,B1,A1)的四元组,其输出期望值则为(V1,X1,Y1)=T1(R1,G1,B1)×A1,在T1中通过插值找到输出为(V1,X1,Y1)的RGB值(R2,G2,B2);
步骤3,不断重复步骤2得到了一系列的RGBA到RGB的映射关系对,并建立起一个RGBA到RGB的映射表:T2:(R1,G1,B1,A1)→(R2,G2,B2)
步骤4,在进行融合的过程中,融合区内每个点都需要执行一个强度为A,A∈[0,1]的亮度衰减,在这个过程中就执行T2映射,这个RGBA到RGB的映射函数来改变这个点的颜色值由此控制融合区内部以及融合区与非融合区之间有平滑的亮度、色度过渡;该方法由于考虑了投影机RGB三个分量之间的非独立关系,因此能更好的适应RGB三分量非独立变化的投影机。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对于步骤3所述的映射表T2,在建立完成后,建立一个输入为(R1,G1,B1,A1)输出为(R2,G2,B2)的深度神经网络,用T2本身作为训练数据,训练出一个神经网络N,这个神经网络可在GPU或者FPGA上实现实时的颜色变换;而在步骤4的T2映射就用N来完成,以满足实时性的要求。
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