CN112634173B - 一种曲面屏图像校正方法及系统 - Google Patents

一种曲面屏图像校正方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112634173B
CN112634173B CN202011615314.4A CN202011615314A CN112634173B CN 112634173 B CN112634173 B CN 112634173B CN 202011615314 A CN202011615314 A CN 202011615314A CN 112634173 B CN112634173 B CN 112634173B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
area
initial
coordinate set
curved
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011615314.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112634173A (zh
Inventor
邢志伟
周钟海
赵严
姚毅
杨艺
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Luster LightTech Co Ltd
Original Assignee
Luster LightTech Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Luster LightTech Co Ltd filed Critical Luster LightTech Co Ltd
Priority to CN202011615314.4A priority Critical patent/CN112634173B/zh
Publication of CN112634173A publication Critical patent/CN112634173A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112634173B publication Critical patent/CN112634173B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G06T5/80
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume

Abstract

本申请提供一种曲面屏图像校正方法及系统,所述方法包括:设置反射镜对曲面屏的两曲面进行反射。通过检测相机获取曲面屏的第一初始图像,检测相机的拍摄视角正对曲面屏及反射镜。将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像。提取第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合。逐一对比源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对。计算坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵。利用校正矩阵对第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像。本申请能通过显示棋盘格图案的第二初始图像及参考图,得到映射矩阵,通过映射矩阵对第一初始图像进行映射拼接,得到曲面屏完整的图像。

Description

一种曲面屏图像校正方法及系统
技术领域
本申请涉及曲面屏检测领域,尤其涉及一种曲面屏图像校正方法及系统。
背景技术
显示屏点灯检测是确定显示屏是否存在缺陷的技术手段。在点灯检测过程中,首先向显示屏输入测试信号,使显示屏呈现图像或色彩,而后使用工业相机正对显示屏进行拍摄,通过拍摄得到的图像对显示屏的缺陷情况进行判断。但是,在对曲面屏进行点灯检测时,由于曲面屏的两侧边具有一定的弧度,即中心面和侧边边缘存在较大的高度差,该高度差超过了工业相机的景深范围,导致工业相机无法对曲面屏的侧边清晰成像。
为了实现对曲面屏的检测,常规的技术手段为,在曲面屏的两侧边加设反射镜,反射镜对曲面屏的侧边进行反射形成一个虚像,通过相机对曲面屏以及反射镜进行拍摄,得到曲面屏中心面以及两侧边的图像。
但是,反射镜在成像时存在一定的物像距离,即虚像与曲面屏侧边之间存在一定的距离,这导致相机在对曲面屏及反射镜进行拍摄时,拍摄得到的图像能够看到三个区域,即中间区域及两个侧边区域,两个侧边区域分别与中间区域之间存在一定的距离。也就是说,通过加设反射镜对曲面屏进行检测的方式,不能得到曲面屏正确完整的图像。
发明内容
本申请提供一种曲面屏图像校正方法及系统,以解决传统曲面屏检测方法不能得到曲面屏正确完整图像的问题。
一方面,本申请提供一种曲面屏图像校正方法,包括:
设置反射镜对曲面屏的两曲面进行反射;
通过检测相机获取曲面屏的第一初始图像,所述检测相机的拍摄视角正对曲面屏及反射镜;
将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像;
提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合;
逐一对比所述源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对;
计算所述坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵;
利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像。
可选的,将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像的步骤后,还包括:
将所述第二初始图像输入至阈值函数中,以对所述第二初始图像进行阈值化操作,得到多个初始有效区域图像;
获取所述第二初始图像以及多个所述初始有效区域图像的面积,计算所述初始有效区域图像与所述第二初始图像的面积比值;
如果所述面积比值大于预设阈值,则确定所述初始有效区域图像为有效区域图像。
可选的,如果所述面积比值大于预设阈值,则确定所述初始有效区域图像为有效区域图像的步骤后,还包括:
对所述有效区域图像按照面积大小进行排序,得到所述有效区域图像面积序列。
可选的,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤包括:
获取初始平面区域中所有白格的宽度及高度,计算出平均宽度值及平均高度值;所述初始平面区域为所述有效区域图像面积序列中,面积值最大的有效区域图像;
计算所述初始平面区域中所有白格的宽度与平均宽度值的比值、所有白格的高度与平均高度值的比值;
根据计算而得的宽度比值以及高度比值对所述初始平面区域中的白格进行筛选,得到宽度比值以及高度比值在第一预设范围内的白格;
将筛选所得的白格的中心点记为所述第二初始图像中平面区域的特征点。
可选的,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤,还包括:
获取初始曲面区域中所有白格的宽度及高度,计算出平均宽度值、平均高度值以及平均面积值;所述初始曲面区域为所述有效区域图像序列中,除面积最大的有效区域图像外的图像;
计算所述初始曲面区域中所有白格的宽度与平均宽度值的比值、所有白格的高度与平均高度值的比值以及所有白格的面积与平均面积值的比值;
根据计算而得的宽度比值、高度比值及面积比值对所述初始曲面区域中的白格进行筛选,得到宽度比值、高度比值以及面积比值在第二预设范围内的白格;将筛选所得的白格的左上顶点及右下顶点记为所述第二初始图像中曲面区域的特征点。
可选的,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤,还包括:
根据所述棋盘格图案,识别所述参考图中与所述棋盘格图案白格中点对应的点,将识别得到的点记为所述参考图中的特征点;所述参考图包括中间白色区域、左侧浅灰区域、右侧浅灰区域、上方深灰区域以及下方深灰区域,所述中间白色区域、左侧浅灰区域、右侧浅灰区域、上方深灰区域以及下方深灰区域拼接组合形成所述参考图。
可选的,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤,还包括:
记录所述第二初始图像中平面区域的特征点的坐标,以及记录所述第二初始图像中曲面区域的特征点的坐标,组合形成源坐标集合;
记录所述参考图中特征点的坐标,组合形成目标坐标集合。
可选的,逐一对比所述源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对的步骤包括:
依次为所述源坐标集合中特征点的坐标及所述目标坐标集合中特征点的坐标标记序列号;
逐一对比源坐标集合中特征点坐标的序列号与目标坐标集合中特征点坐标的序列号,将序列号相同的特征点坐标组合记录,形成平面区域的坐标对及曲面区域的坐标对。
可选的,计算所述坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵的步骤包括:
计算平面区域的坐标对的映射关系,形成第一校正矩阵;
计算曲面区域的坐标对的映射关系,形成第二校正矩阵。
可选的,利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像的步骤包括:
将所述第一初始图像中的所有像素点坐标输入至所述第一校正矩阵中,得到校正后的像素点坐标;
对校正后的像素点坐标进行拼接,得到第一过渡图像;
将所述第一初始图像中的所有像素点坐标输入至所述第二校正矩阵中,得到校正后的像素点坐标;
对校正后的像素点坐标进行拼接,得到第二过渡图像。
可选的,利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像的步骤,还包括:
将所述第一过渡图像与所述参考图进行重合对比,得到与所述中间白色区域重合的区域,将重合区域记为最终平面区域图像;
将所述第二过渡图像与所述参考图进行重合对比,得到与所述左侧浅灰区域以及右侧浅灰区域重合的区域,将重合区域记为最终曲面区域图像;
对所述最终平面区域图像以及所述最终曲面区域图像进行拼接,得到最终图像。
另一方面,本申请提供一种曲面屏图像校正系统,包括检测平台、检测相机、反射镜以及数据处理装置;
其中,所述检测平台设置在所述检测相机的正下方,用于放置曲面屏,使所述检测相机的拍摄方向垂直于曲面屏;所述反射镜分别设置在所述曲面屏的两侧,以对曲面屏的两曲面进行反射;所述检测相机接收曲面屏及反射镜反射的光线;所述检测相机连接所述数据处理装置;所述数据处理装置进一步被配置为执行下述步骤;
通过检测相机获取曲面屏的第一初始图像,所述检测相机的拍摄视角正对曲面屏及反射镜;
将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像;
提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合;
逐一对比所述源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对;
计算所述坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵;
利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像。
由以上技术方案可知,本申请提供一种曲面屏图像校正方法及系统,所述方法包括:设置反射镜对曲面屏的两曲面进行反射。通过检测相机获取曲面屏的第一初始图像,检测相机的拍摄视角正对曲面屏及反射镜。将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像。提取第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合。逐一对比源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对。计算坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵。利用校正矩阵对第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像。本申请能通过显示棋盘格图案的第二初始图像及参考图,得到映射矩阵,通过映射矩阵对第一初始图像进行映射拼接,得到曲面屏完整的图像。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,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为本申请一种曲面屏图像校正方法流程示意图;
图2为本申请曲面屏第一初始图像示意图;
图3为本申请实施例棋盘格图案示意图;
图4为本申请实施例第二初始图像示意图;
图5为本申请实施例参考图示意图;
图6为本申请实施例确定有效区域图像流程示意图;
图7为本申请实施例筛选特征点流程示意图;
图8为本申请实施例形成源坐标集合及目标坐标集合流程示意图;
图9为本申请实施例形成坐标对流程示意图;
图10为本申请实施例计算第一校正矩阵以及第二校正矩阵流程示意图;
图11为本申请实施例拼接第一过渡图像及第二过渡图像流程示意图;
图12为本申请实施例第一过渡图像及第二过渡图像示意图;
图13为本申请实施例最终图像示意图;
图14为本申请一种曲面屏图像校正系统结构示意图。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。
参见图1,为本申请一种曲面屏图像校正方法流程示意图。由图1可知,本申请提供的曲面屏图像校正方法,包括:
S1:设置反射镜对曲面屏的两曲面进行反射。
本申请提供的技术方案,在开始校正前,包括对曲面屏图像的采集。具体的,在曲面屏的两侧加设反射镜,利用反射镜对曲面屏的两曲面进行反射。在实际应用中,反射镜可以采用棱镜,以保证清晰成像,避免超过镜头景深。
S2:通过检测相机获取曲面屏的第一初始图像,所述检测相机的拍摄视角正对曲面屏及反射镜。
在本实施例中,利用检测相机对曲面屏进行图像采集,检测相机的拍摄视角正对曲面屏及反射镜,检测相机能够接收曲面屏反射的光线、以及接收反射镜反射的光线,通过检测相机的一次性拍摄,即可得到曲面屏全部区域的图像,实现曲面屏的图像采集。参见图2,为本申请曲面屏第一初始图像示意图。由图2可知,通过加设反射镜,并利用检测相机对曲面屏及反射镜进行拍摄的方式得到的图像中,可以清晰的看到图像包括三部分成像区域,三部分分别为正对曲面屏采集而得的中心平面区域、反射镜反射采集而得的两侧条状曲面区域。
参见图3,为本申请实施例棋盘格图案示意图,参见图4,为本申请实施例第二初始图像示意图。由图3及图4可知,所述方法还包括:
S3:将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像。
在实际拍摄过程中,通过上述方法对曲面屏拍摄形成的第一初始图像,存在曲面屏平面区域与曲面区域分割线不明确的问题。也就是说,在将图像中的三部分进行拼接以得到曲面屏的完整图像时,如果直接抓取图像中曲面屏成像的三部分进行拼接,可能存在区域重复的情形,得到的曲面屏图像存在拼接误差,因此在本实施例中,需要将曲面屏设置为显示棋盘格图案,利用检测相机获取第二初始图像。棋盘格图案是由黑白相间的方格组合而成的平面图案,在曲面屏对棋盘格图案进行显示时,棋盘格图案以贴合曲面屏两曲面的方式进行显示。图3中示出的棋盘格示意图采用了28*12的排布方式,在实际应用中,所述棋盘格横向及纵向的格子数可以根据需要进行调整,本申请不作具体限定。
参见图5,为本申请实施例参考图示意图。由图5可知,在本申请的技术方案中,还提供了参考图,所述参考图是对曲面屏实物采样形成的标准图,能够起到标定的作用。所述参考图包括中间白色区域、左侧浅灰区域、右侧浅灰区域、上方深灰区域以及下方深灰区域,所述中间白色区域、左侧浅灰区域、右侧浅灰区域、上方深灰区域以及下方深灰区域拼接组合形成所述参考图。由此可知,参考图对曲面屏的平面区域及左侧、右侧的曲面区域均作了限定,通过包括棋盘格图案的第二初始图像与所述参考图之间的相应的特征点的联合对照,可以得到第二初始图像与参考图之间的映射关系,所述映射关系反映了获取第二初始图像中平面区域的有效部分及曲面区域的有效部分的方法。通过所述映射关系对第一初始图像进行映射,即可得到不带棋盘格图案的曲面屏的图像,对图像进行拼接,能够得到完整的图像。
基于上述原理,对第二初始图像中的中心平面区域、反射镜反射采集而得的两侧条状曲面区域进行提取。但是,在对曲面屏拍摄形成第二初始图像的过程中,容易受到周围环境因素的影响,比如异常漏光、异常反光等,导致拍摄而得的第二初始图像中存在异常漏光、异常反光的像,因此在提取时需要将这些影响因素剔除,得到有效区域图像。
参见图6,为本申请实施例确定有效区域图像流程示意图。由图6可知,将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像的步骤后,还包括:
S301:将所述第二初始图像输入至阈值函数中,以对所述第二初始图像进行阈值化操作,得到多个初始有效区域图像;
S302:获取所述第二初始图像以及多个所述初始有效区域图像的面积,计算所述初始有效区域图像与所述第二初始图像的面积比值;
S303:如果所述面积比值大于预设阈值,则确定所述初始有效区域图像为有效区域图像。
在本实施例中,所述阈值函数能够提取所述第二初始图像中的成像,形成多个初始有效区域图像,也就是说,多个初始有效区域图像中,既包括提取出的曲面屏的成像,也包括异常影响因素的成像。在实际应用中,由于异常反光等影响因素的成像占有的面积一般较小,因此采用与预设阈值进行对比的方式,筛选出初始有效区域图像中包括的有效区域图像。如果面积比值小于预设阈值,说明初始有效区域图像是异常影响因素的成像,不是有效区域图像。所述预设阈值可以为1/10,可以根据实际情况进行设计。通过上述内容可知,通过将面积比值与预设阈值进行对比得到的有效区域图像,包括一个初始平面区域和两个初始曲面区域。
继续参见图6,如果所述面积比值大于预设阈值,则确定所述初始有效区域图像为有效区域图像的步骤后,还包括:
S304:对所述有效区域图像按照面积大小进行排序,得到所述有效区域图像面积序列。
在本实施例中,由于曲面屏平面部分形成的初始平面区域的面积,一定大于曲面屏曲面部分形成的初始曲面区域的面积,所以对有效区域图像按照面积大小进行排序,就能够对初始平面区域及初始曲面区域产生区分。形成有效区域图像面积序列,便于后续区分获取步骤的进行。
继续参见图1,所述方法还包括:
S4:提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合。
本申请提供的技术方案中,由于曲面屏的两曲面具有一定的弧度,所以在棋盘格图案贴合显示在曲面屏上时,通过检测相机拍摄得到的第二初始图像中的棋盘格存在一定的变形,变形的格子参考意义较小,因此需要将这样的格子筛除。由于变形的格子的变形体现在宽度变形及高度变形上,所以采用将每个白格的宽度与平均宽度值相比、每个白格的高度与平均高度值相比或者每个白格的面积与平均面积值相比方式进行筛选。在实际应用中,格子的宽度可以是每个格子横向的长度值,格子的高度可以指每个格子纵向的长度值。
基于上述原理,参见图7,为本申请实施例筛选特征点流程示意图。由图7可知,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤包括:
S401:获取初始平面区域中所有白格的宽度及高度,计算出平均宽度值及平均高度值;所述初始平面区域为所述有效区域图像面积序列中,面积值最大的有效区域图像;
S402:计算所述初始平面区域中所有白格的宽度与平均宽度值的比值、所有白格的高度与平均高度值的比值;
S403:根据计算而得的宽度比值以及高度比值对所述初始平面区域中的白格进行筛选,得到宽度比值以及高度比值在第一预设范围内的白格;
S404:将筛选所得的白格的中心点记为所述第二初始图像中平面区域的特征点。
通过步骤S401、S402、S403及S404能够确定第二初始图像中平面区域的特征点,所述第一预设范围可以为[0.95,1.5],也可以根据实际情况进行设计。
继续参见图7,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤,还包括:
S405:获取初始曲面区域中所有白格的宽度及高度,计算出平均宽度值、平均高度值以及平均面积值;所述初始曲面区域为所述有效区域图像序列中,除面积最大的有效区域图像外的图像;
S406:计算所述初始曲面区域中所有白格的宽度与平均宽度值的比值、所有白格的高度与平均高度值的比值以及所有白格的面积与平均面积值的比值;
S407:根据计算而得的宽度比值、高度比值及面积比值对所述初始曲面区域中的白格进行筛选,得到宽度比值、高度比值以及面积比值在第二预设范围内的白格;将筛选所得的白格的左上顶点及右下顶点记为所述第二初始图像中曲面区域的特征点。
通过步骤S405、S406及S407能够确定第二初始图像中曲面区域的特征点。所述第二预设范围可以如下:宽度比值范围:[0.8,1.5],高度比值范围:[0.8,1.5],面积比值范围[0.6,1.5],也可以根据实际情况进行设计。
继续参见图7,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤,还包括:
S408:根据所述棋盘格图案,识别所述参考图中与所述棋盘格图案白格中点对应的点,将识别得到的点记为所述参考图中的特征点;所述参考图包括中间白色区域、左侧浅灰区域、右侧浅灰区域、上方深灰区域以及下方深灰区域,所述中间白色区域、左侧浅灰区域、右侧浅灰区域、上方深灰区域以及下方深灰区域拼接组合形成所述参考图。
在本实施例中,通过棋盘格图案与所述参考图的对比,能够建立棋盘格图案与参考图之间的联系,进而找出所述参考图中的特征点。具体识别方法可以为将所述棋盘格图案与所述参考图重合设置进行对照。
参见图8,为本申请实施例形成源坐标集合及目标坐标集合流程示意图。由图8可知,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤,还包括:
S409:记录所述第二初始图像中平面区域的特征点的坐标,以及记录所述第二初始图像中曲面区域的特征点的坐标,组合形成源坐标集合;
S410:记录所述参考图中特征点的坐标,组合形成目标坐标集合。
在本实施例中,通过组合形成源坐标集合及目标坐标集合的方式,能够将第二初始图像中的特征点及参考图中的特征点整合起来,便于后续对源坐标集合及目标坐标集合之间进行对应。第二初始图像与参考图中的特征点存在一一对应的关系,也即,源坐标集合和目标坐标集合中包含的特征点的坐标是数量相同且一一对应的。源坐标集合中的一个坐标即代表一个特征点,目标坐标集合中的一个坐标即代表一个特征点。
继续参见图1,由图1可知,所述方法还包括:
S5:逐一对比所述源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对。
在本申请的技术方案中,由于形成源坐标集合时,包括第二初始图像中平面区域的特征点,也包括第二初始图像中曲面区域的特征点,因此在形成坐标对时,也就会形成平面区域的坐标对以及曲面区域的坐标对。
进一步地,参见图9,为本申请实施例形成坐标对流程示意图。由图9可知,逐一对比所述源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对的步骤包括:
S501:依次为所述源坐标集合中特征点的坐标及所述目标坐标集合中特征点的坐标标记序列号;
S502:逐一对比源坐标集合中特征点坐标的序列号与目标坐标集合中特征点坐标的序列号,将序列号相同的特征点坐标组合记录,形成平面区域的坐标对及曲面区域的坐标对。
在本实施例中,由于源坐标集合和目标坐标集合中的特征点坐标存在一一对应的关系,且存在对应关系的特征点的顺序相同,因此以标记序列号的方式将具有对应关系的特征点坐标联系起来形成坐标对,能够明确第二初始图像与参考图之间的关联关系。
继续参见图1,所述方法还包括:
S6:计算所述坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵;
在本实施例中,校正矩阵即为第二初始图像与参考图之间关联的数学表现形式。
具体的,参见图10,为本申请实施例计算第一校正矩阵以及第二校正矩阵流程示意图,由图10可知,计算所述坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵的步骤包括:
S601:计算平面区域的坐标对的映射关系,形成第一校正矩阵;
S602:计算曲面区域的坐标对的映射关系,形成第二校正矩阵。
本申请提供的技术方案中,由于曲面屏的图像中,包括两个曲面区域,所以所述第二校正矩阵也有两个,分别对应两个曲面区域。
继续参见图1,所述方法还包括:
S7:利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像。
参见图11,为本申请实施例拼接第一过渡图像及第二过渡图像流程示意图。由图11可知,利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像的步骤包括:
S701:将所述第一初始图像中的所有像素点坐标输入至所述第一校正矩阵中,得到校正后的像素点坐标;
S702:对校正后的像素点坐标进行拼接,得到第一过渡图像;
S703:将所述第一初始图像中的所有像素点坐标输入至所述第二校正矩阵中,得到校正后的像素点坐标;
S704:对校正后的像素点坐标进行拼接,得到第二过渡图像。
在本实施例中,参见图12,为本申请实施例第一过渡图像及第二过渡图像示意图。由图12可知,将第一初始图像中的所有像素点坐标输入至所述第一校正矩阵中,得到第一过渡图像,第一过渡图像呈现的图案即为曲面屏的真实平面区域。将第一初始图像中的所有像素点坐标数输入至所述第二校正矩阵中,得到第二过渡图像,第二过渡图像呈现的图案即为曲面屏的真实曲面区域。由于曲面屏有两个曲面,所以所述第二过渡图像也包括两个。
在实际应用中,所述第一过渡图像以及所述第二过渡图像虽为包括真实平面区域和真实曲面区域的图像,但是,还包括一些边缘部分,这些边缘部分阻碍了真实平面区域以及真实曲面区域的直接拼接,因此可以使用所述参考图对所述第一过渡图像以及所述第二过渡图像进行重合对比,去除边缘部分,对比得到的重合区域,即为最终平面区域图像以及最终曲面区域图像。
具体的,参见图13,为本申请实施例最终图像示意图。由图13可知,利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像的步骤,还包括:
S705:将所述第一过渡图像与所述参考图进行重合对比,得到与所述中间白色区域重合的区域,将重合区域记为最终平面区域图像;
S706:将所述第二过渡图像与所述参考图进行重合对比,得到与所述左侧浅灰区域以及右侧浅灰区域重合的区域,将重合区域记为最终曲面区域图像;
S707:对所述最终平面区域图像以及所述最终曲面区域图像进行拼接,得到最终图像。
在本实施例中,所述参考图起到参照的作用,通过所述参考图即可提取第一过渡图像中的最终平面区域图像以及第二过渡图像中的最终曲面区域图像,通过对所述最终平面区域图像以及最终曲面区域图像进行拼接,即可得到曲面屏的最终图像。
另一方面,参见图14,为本申请一种曲面屏图像校正系统结构示意图。由图14可知,本申请提供一种曲面屏图像校正系统,用于执行上述方法,所述系统包括检测平台1、检测相机2、反射镜3以及数据处理装置4;
其中,所述检测平台1设置在所述检测相机2的正下方,用于放置曲面屏,使所述检测相机2的拍摄方向垂直于曲面屏;所述反射镜3分别设置在所述曲面屏的两侧,以对曲面屏的两曲面进行反射;所述检测相机2接收曲面屏及反射镜反射的光线;所述检测相机2连接所述数据处理装置4;所述数据处理装置4进一步被配置为执行下述步骤;
通过检测相机2获取曲面屏的第一初始图像,所述检测相机2的拍摄视角正对曲面屏及反射镜;
将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机2获取曲面屏的第二初始图像;
提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合;
逐一对比所述源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对;
计算所述坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵;
利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像。
由以上技术方案可知,本申请提供一种曲面屏图像校正方法及系统,所述方法包括:设置反射镜对曲面屏的两曲面进行反射。通过检测相机获取曲面屏的第一初始图像,检测相机的拍摄视角正对曲面屏及反射镜。将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像。提取第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合。逐一对比源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对。计算坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵。利用校正矩阵对第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像。本申请能通过显示棋盘格图案的第二初始图像及参考图,得到映射矩阵,通过映射矩阵对第一初始图像进行映射拼接,得到曲面屏完整的图像。
本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可,以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例,并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。

Claims (12)

1.一种曲面屏图像校正方法,其特征在于,包括:
设置反射镜对曲面屏的两曲面进行反射;
通过检测相机获取曲面屏的第一初始图像,所述检测相机的拍摄视角正对曲面屏及反射镜;
将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像;
提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合;
逐一对比所述源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对;
计算所述坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵;
利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像。
2.根据权利要求1所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像的步骤后,还包括:
将所述第二初始图像输入至阈值函数中,以对所述第二初始图像进行阈值化操作,得到多个初始有效区域图像;
获取所述第二初始图像以及多个所述初始有效区域图像的面积,计算所述初始有效区域图像与所述第二初始图像的面积比值;
如果所述面积比值大于预设阈值,则确定所述初始有效区域图像为有效区域图像。
3.根据权利要求2所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,如果所述面积比值大于预设阈值,则确定所述初始有效区域图像为有效区域图像的步骤后,还包括:
对所述有效区域图像按照面积大小进行排序,得到所述有效区域图像面积序列。
4.根据权利要求3所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤包括:
获取初始平面区域中所有白格的宽度及高度,计算出平均宽度值及平均高度值;所述初始平面区域为所述有效区域图像面积序列中,面积值最大的有效区域图像;
计算所述初始平面区域中所有白格的宽度与平均宽度值的比值、所有白格的高度与平均高度值的比值;
根据计算而得的宽度比值以及高度比值对所述初始平面区域中的白格进行筛选,得到宽度比值以及高度比值在第一预设范围内的白格;
将筛选所得的白格的中心点记为所述第二初始图像中平面区域的特征点。
5.根据权利要求3或4所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤,还包括:
获取初始曲面区域中所有白格的宽度及高度,计算出平均宽度值、平均高度值以及平均面积值;所述初始曲面区域为所述有效区域图像序列中,除面积最大的有效区域图像外的图像;
计算所述初始曲面区域中所有白格的宽度与平均宽度值的比值、所有白格的高度与平均高度值的比值以及所有白格的面积与平均面积值的比值;
根据计算而得的宽度比值、高度比值及面积比值对所述初始曲面区域中的白格进行筛选,得到宽度比值、高度比值以及面积比值在第二预设范围内的白格;将筛选所得的白格的左上顶点及右下顶点记为所述第二初始图像中曲面区域的特征点。
6.根据权利要求1-4任一项所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤,还包括:
根据所述棋盘格图案,识别所述参考图中与所述棋盘格图案白格中点对应的点,将识别得到的点记为所述参考图中的特征点;所述参考图包括中间白色区域、左侧浅灰区域、右侧浅灰区域、上方深灰区域以及下方深灰区域,所述中间白色区域、左侧浅灰区域、右侧浅灰区域、上方深灰区域以及下方深灰区域拼接组合形成所述参考图。
7.根据权利要求6所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合的步骤,还包括:
记录所述第二初始图像中平面区域的特征点的坐标,以及记录所述第二初始图像中曲面区域的特征点的坐标,组合形成源坐标集合;
记录所述参考图中特征点的坐标,组合形成目标坐标集合。
8.根据权利要求7所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,逐一对比所述源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对的步骤包括:
依次为所述源坐标集合中特征点的坐标及所述目标坐标集合中特征点的坐标标记序列号;
逐一对比源坐标集合中特征点坐标的序列号与目标坐标集合中特征点坐标的序列号,将序列号相同的特征点坐标组合记录,形成平面区域的坐标对及曲面区域的坐标对。
9.根据权利要求8所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,计算所述坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵的步骤包括:
计算平面区域的坐标对的映射关系,形成第一校正矩阵;
计算曲面区域的坐标对的映射关系,形成第二校正矩阵。
10.根据权利要求9所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像的步骤包括:
将所述第一初始图像中的所有像素点坐标输入至所述第一校正矩阵中,得到校正后的像素点坐标;
对校正后的像素点坐标进行拼接,得到第一过渡图像;
将所述第一初始图像中的所有像素点坐标输入至所述第二校正矩阵中,得到校正后的像素点坐标;
对校正后的像素点坐标进行拼接,得到第二过渡图像。
11.根据权利要求10所述的曲面屏图像校正方法,其特征在于,利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像的步骤,还包括:
将所述第一过渡图像与所述参考图进行重合对比,得到与所述中间白色区域重合的区域,将重合区域记为最终平面区域图像;
将所述第二过渡图像与所述参考图进行重合对比,得到与所述左侧浅灰区域以及右侧浅灰区域重合的区域,将重合区域记为最终曲面区域图像;
对所述最终平面区域图像以及所述最终曲面区域图像进行拼接,得到最终图像。
12.一种曲面屏图像校正系统,用于执行权利要求1-11任一项的方法,其特征在于,包括检测平台、检测相机、反射镜以及数据处理装置;
其中,所述检测平台设置在所述检测相机的正下方,用于放置曲面屏,使所述检测相机的拍摄方向垂直于曲面屏;所述反射镜分别设置在所述曲面屏的两侧,以对曲面屏的两曲面进行反射;所述检测相机接收曲面屏及反射镜反射的光线;所述检测相机连接所述数据处理装置;所述数据处理装置进一步被配置为执行下述步骤;
通过检测相机获取曲面屏的第一初始图像,所述检测相机的拍摄视角正对曲面屏及反射镜;
将曲面屏设置为显示棋盘格图案,通过检测相机获取曲面屏的第二初始图像;
提取所述第二初始图像及参考图中的特征点的坐标,以生成源坐标集合及目标坐标集合;
逐一对比所述源坐标集合及目标坐标集合中特征点的坐标,形成坐标对;
计算所述坐标对之间的映射关系,以生成校正矩阵;
利用所述校正矩阵对所述第一初始图像进行校正拼接,得到校正后的最终图像。
CN202011615314.4A 2020-12-30 2020-12-30 一种曲面屏图像校正方法及系统 Active CN112634173B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011615314.4A CN112634173B (zh) 2020-12-30 2020-12-30 一种曲面屏图像校正方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011615314.4A CN112634173B (zh) 2020-12-30 2020-12-30 一种曲面屏图像校正方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112634173A CN112634173A (zh) 2021-04-09
CN112634173B true CN112634173B (zh) 2023-12-08

Family

ID=75287091

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011615314.4A Active CN112634173B (zh) 2020-12-30 2020-12-30 一种曲面屏图像校正方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112634173B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113269697B (zh) * 2021-07-19 2021-10-08 深圳精智达技术股份有限公司 一种曲面屏图像的生成方法及装置
CN114792288B (zh) * 2022-06-22 2022-09-16 湖南大学 一种曲面屏图像的灰度校正方法及相关装置
CN115619981B (zh) * 2022-12-20 2023-04-11 北京百度网讯科技有限公司 三维发型生成方法和模型的训练方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008014940A (ja) * 2006-06-08 2008-01-24 Fast:Kk 平面状被撮像物のカメラ計測のためのカメラキャリブレーション方法、および応用計測装置
CN104036475A (zh) * 2013-07-22 2014-09-10 成都智慧星球科技有限公司 适应于任意投影机群及投影屏幕的高鲁棒性几何校正方法
CN104898272A (zh) * 2014-03-06 2015-09-09 普斯美公司 可卷曲的显示屏幕拼接
CN109859137A (zh) * 2019-02-14 2019-06-07 重庆邮电大学 一种广角相机非规则畸变全域校正方法
CN110855898A (zh) * 2020-01-14 2020-02-28 武汉精立电子技术有限公司 一种用于曲面屏测试的棋盘格图、图像获取方法及装置
CN111025701A (zh) * 2019-12-30 2020-04-17 凌云光技术集团有限责任公司 一种曲面液晶屏幕检测方法
CN111462693A (zh) * 2020-04-17 2020-07-28 苏州佳智彩光电科技有限公司 一种对amoled曲面屏进行外部光学补偿的方法及系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9792674B2 (en) * 2016-03-10 2017-10-17 Netflix, Inc. Perspective correction for curved display screens
CN109104596B (zh) * 2017-06-21 2021-02-26 中强光电股份有限公司 投影系统以及显示影像的校正方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008014940A (ja) * 2006-06-08 2008-01-24 Fast:Kk 平面状被撮像物のカメラ計測のためのカメラキャリブレーション方法、および応用計測装置
CN104036475A (zh) * 2013-07-22 2014-09-10 成都智慧星球科技有限公司 适应于任意投影机群及投影屏幕的高鲁棒性几何校正方法
CN104898272A (zh) * 2014-03-06 2015-09-09 普斯美公司 可卷曲的显示屏幕拼接
CN109859137A (zh) * 2019-02-14 2019-06-07 重庆邮电大学 一种广角相机非规则畸变全域校正方法
CN111025701A (zh) * 2019-12-30 2020-04-17 凌云光技术集团有限责任公司 一种曲面液晶屏幕检测方法
CN110855898A (zh) * 2020-01-14 2020-02-28 武汉精立电子技术有限公司 一种用于曲面屏测试的棋盘格图、图像获取方法及装置
CN111462693A (zh) * 2020-04-17 2020-07-28 苏州佳智彩光电科技有限公司 一种对amoled曲面屏进行外部光学补偿的方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
不同拍摄条件下多投影图像几何校正方法;李松江;李鸿林;杨大伟;穆成新;;计算机应用(第S2期);全文 *
图像拼接中相机镜头非线性畸变的校正;兰海滨;王平;龙腾;;光学精密工程(第05期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112634173A (zh) 2021-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112634173B (zh) 一种曲面屏图像校正方法及系统
CN109100363B (zh) 一种贴合异物缺陷与灰尘的区分方法及系统
CN105783784B (zh) 检查装置及检查装置的控制方法
US20230186680A1 (en) Information processing device and recognition support method
JP2005072888A (ja) 画像投影方法、及び画像投影装置
JP2008082870A (ja) 画像処理プログラム及びこれを用いた路面状態計測システム
CN108445010B (zh) 自动光学检测方法及装置
US11928805B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and storage medium for defect inspection and detection
JP2019518276A (ja) 破損分析装置及び方法
JP4279833B2 (ja) 外観検査方法及び外観検査装置
CN113781393B (zh) 屏幕缺陷检测方法、装置、设备及存储介质
TW201326735A (zh) 寬度量測方法及系統
CN117058411B (zh) 电池棱边外形瑕疵识别方法、装置、介质和设备
WO2005096129A1 (ja) 撮像装置の指示位置検出方法および装置、撮像装置の指示位置検出用プログラム
KR101959765B1 (ko) 렌즈 모듈 비전 검사 방법
JP2003167529A (ja) 画面欠陥検出方法及び装置並びに画面欠陥検出のためのプログラム
JP2019120644A (ja) 表面検査装置、及び表面検査方法
KR20150009842A (ko) 카메라 모듈용 결함 픽셀 평가 시스템 및 이를 사용한 카메라 모듈용 결함 픽셀 평가 방법
KR20190134426A (ko) 트리오 영상장치를 통한 태양광 모듈 열화상 촬영 시스템
CN112858331A (zh) 一种vr屏幕的检测方法及检测系统
JP2805897B2 (ja) 画質検査装置
CN113128499A (zh) 视觉成像设备的震动测试方法、计算机设备及存储介质
CN114219758A (zh) 缺陷检测方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质
CN117078666B (zh) 二维和三维结合的缺陷检测方法、装置、介质和设备
JP4274038B2 (ja) 画像処理装置および画像処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant