CN113902815A - 一种投影图像中暗带的检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了一种投影图像中暗带的检测方法及装置，该方法包括：获取投影图像，所述投影图像为待检测的投影仪投射出的白色图像；截取所述投影图像的边缘部分，得到检测区域图像；获取所述检测区域图像中像素点的亮度值；根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述投影图像中的暗带宽度。

Description

一种投影图像中暗带的检测方法及装置

技术领域

本公开实施例涉及投影仪的检测的技术领域，更具体地，本公开实施例涉及一种投影图像中暗带的检测方法及装置。

背景技术

随着投影技术的发展，DLP(Digital Light Processing，数字光处理)技术投影成像的应用越来越广泛。在DLP投影仪的组装过程中，由于安装误差，LED光源组件发出光线会被遮挡，使光线传播路径异常，会造成在投影图像的边缘产生暗带，影响投影成像的效果。

现有技术中，通过人工观察的方式，判定投影图像中的暗带宽度是否符合要求，检测误差较大，不能保证DLP投影仪性能的一致性。

发明内容

本公开实施例的目的在于提供一种投影图像中暗带的检测方法，能够解决通过人工观察的方式判定投影图像中的暗带是否符合要求，检测误差较大的问题。

根据本公开实施例第一方面，提供了一种投影图像中暗带的检测方法，所述方法包括：

获取投影图像，所述投影图像为待检测的投影仪投射出的白色图像；

截取所述投影图像的边缘部分，得到检测区域图像；

获取所述检测区域图像中像素点的亮度值；

根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述投影图像中的暗带宽度。

可选的，所述根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述投影图像中的暗带宽度包括：

根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度；

根据所述检测区域图像中的暗带宽度，确定所述投影图像中的暗带宽度。

可选的，所述检测区域图像包括多个像素组，所述根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定每个像素组中像素点的亮度平均值；

根据每个像素组中像素点的亮度平均值，从所述多个像素组中去除亮度平均值小于或等于亮度阈值的像素组，得到剩余的像素组；

根据所述剩余的像素组中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

可选的，所述根据所述剩余的像素组中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据检测方向，将所述剩余的像素组划分为第一像素组和第二像素组；

根据所述第一像素组中像素点的亮度平均值、以及所述第二像素组中像素点的亮度平均值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

可选的，所述根据检测方向，将所述剩余的像素组划分为第一像素组和第二像素组包括：

根据所述检测方向，从所述剩余的像素组中选取第一数量个像素组，作为所述第一像素组；

将所述剩余的像素组中除所述第一像素组以外的像素组，作为所述第二像素组。

可选的，所述根据所述第一像素组中像素点的亮度平均值、以及所述第二像素组中像素点的亮度平均值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据所述第一像素组中像素点的亮度平均值、以及所述第二像素组中像素点的亮度平均值，构建反映像素组在所述检测区域图像中的位置、以及像素组中像素点的亮度平均值之间关系的第一曲线；

根据所述第一像素组中像素点的亮度平均值，在所述第一曲线中构建第一直线；

确定所述第一曲线中，所述第二像素组中像素点的亮度平均值与所述第一直线之间的距离；

确定所述距离大于距离阈值的第二像素组的第一组数；

根据所述第一组数，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

可选的，所述根据所述剩余的像素组中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

确定所述剩余的像素组的第二组数；

根据所述剩余的像素组中像素点的亮度值，确定每一亮度值所对应的像素点的数量；

根据所述第二组数、及每一亮度值所对应的像素点的数量，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

可选的，所述根据所述第二组数、及每一亮度值所对应的像素点的数量，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据每一亮度值所对应的像素点的数量，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值；

确定每一所述亮度峰值所对应的像素点的数量；

根据所述第二组数、所述亮度峰值所对应的像素点的数量，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

可选的，所述根据每一亮度值所对应的像素点的数量，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值包括：

根据每一亮度值所对应的像素点的数量，构建亮度直方图；其中，所述亮度直方图的横坐标为亮度值，所述亮度直方图的纵坐标为像素点的数量；

根据所述亮度直方图，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值。

可选的，所述方法还包括：

根据所述亮度峰值，确定所述检测区域图像中的暗带严重程度。

可选的，所述方法还包括：

确定所述检测区域图像的放置方向与检测方向是否匹配；

在所述检测区域图像的放置方向与所述检测方向不匹配的情况下，将所述检测区域图像的放置方向调整至与所述检测方向匹配；

根据所述检测方向，将所述检测区域图像拆分为所述多个像素组。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种投影图像中暗带的检测装置，所述装置包括：

投影图像获取模块，用于获取投影图像，所述投影图像为待检测的投影仪投射出的白色图像；

检测区域获取模块，用于截取所述投影图像的边缘部分，得到检测区域图像；

亮度值获取模块，用于获取所述检测区域图像中像素点的亮度值；

暗带宽度确定模块，用于根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述投影图像中的暗带宽度；

或者，

所述装置包括：

存储器，用于存储可执行的计算机程序；

处理器，用于根据所述可执行的计算机程序的控制，执行根据本公开第一方面所述的投影图像中暗带的检测方法。

根据本公开实施例第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有可被计算机读取执行的计算机程序，所述计算机程序用于在被所述计算机读取运行时，执行根据本公开第一方面所述的投影图像中暗带的检测方法。

根据本公开实施例，获取投影图像，并截取投影图像的边缘部分，以得到检测区域图像，之后根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定投影图像中的暗带宽度，这样，可以实现投影图像中暗带宽度检测的自动化，可以提高检测的准确性，以及保证检测的一致性。

通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。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相关的附图。

图1是可用于实现一个实施例的投影图像中暗带的检测系统的硬件配置示意图；

图2是可用于实现本公开实施例方法的电子设备的硬件配置示意图；

图3为本公开实施例的一种投影图像中暗带的检测方法的流程示意图；

图4为本公开实施例的一种获取投影图像的示意图；

图5为本公开实施例的一种检测区域图像的示意图；

图6为本公开实施例的第一曲线的示意图；

图7为本公开实施例的亮度直方图的示意图；

图8为本公开实施例的一种投影图像中暗带的检测装置的硬件结构示意图；

图9为本公开实施例的另一种投影图像中暗带的检测装置的硬件结构示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

<硬件配置>

图1是可用于实现一个实施例的投影图像中暗带的检测系统的硬件配置示意图。

如图1所示，该系统100可以包括电子设备1000、相机2000、待检测的投影仪3000、支架4000及幕布5000。

电子设备1000用于实现整个系统的调度控制和软件算法计算。相机2000用于拍摄待检测的投影仪3000投射到幕布5000上的白色图像。支架4000用于固定待检测的投影仪3000。幕布5000用于呈现待检测的投影仪3000所投射的白色图像。

在本公开的一个实施例中，整个系统可以是置于暗室内。

图2是可用于实现一个实施例的投影图像中暗带的检测方法的电子设备的硬件配置示意图。

在一个实施例中，电子设备1000可以如图2所示，包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600。

其中，处理器1100例如可以包括但不限于中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器1200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括各种总线接口，例如串行总线接口(包括USB接口)、并行总线接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置1500例如是液晶显示屏、LED显示屏、触摸显示屏等。输入装置1600例如包括触摸屏、键盘等。

在一个实施例中，该电子设备1000还可以包括摄像头，该摄像头用于获取投影图像。该摄像头例如可以是工业相机。

在本实施例中，电子设备1000的存储器1200用于存储指令，该指令用于控制处理器1100进行操作以实施或者支持实施根据任意实施例的投影图像中暗带的检测方法。技术人员可以根据本说明书所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。

本领域技术人员应当理解，尽管在图2中示出了电子设备1000的多个装置，但是，本说明书实施例的电子设备1000可以仅涉及其中的部分装置，例如，只涉及处理器1100和存储器1200等。图2所示的电子设备1000仅是解释性的，并且决不是为了要限制本说明书、其应用或用途。

下面，参照附图描述根据本公开的各个实施例和例子。

<方法实施例>

图3示出了根据一个实施例的投影图像中暗带的检测方法，该检测方法例如可以由如图2所示的电子设备1000实施。如图3所示，该投影图像中暗带的检测方法可以包括以下步骤S3100～S3400。

步骤S3100，获取投影图像，所述投影图像为待检测的投影仪投射出的白色图像。

在一个实施例中，获取投影图像，包括：控制工业相机拍摄待检测的投影仪投射出的投影图像，并获取工业相机所拍摄得到的投影图像。

请参见图4，其是本公开实施例的一种获取投影图像的示意图。具体来讲，待检测的投影仪41设置在投影幕布42的一侧，待检测的投影仪41的摄像头所在的平面与投影幕布42所在的平面平行，待检测的投影仪41可以将图像投影到投影幕布42上。工业相机43安装在工装冶具中，工业相机43的光学部件的光轴与投影幕布42所在的平面相互垂直，该工业相机43用于拍摄待检测的投影仪41投影到投影幕布42上的投影画面，以得到投影图像。

在本实施例中，利用工业相机对待检测的投影仪投影的图像进行拍摄，并将拍摄得到的投影图像传输至电子设备，以使电子设备对投影图像进行处理，以实现投影图像中的暗带进行检测。

在一个实施例中，投影图像为白色图像。在本实施例中，由于DLP投影仪的安装误差，LED光源组件发出光线会被遮挡或者被反射，影响正常光路，从而在投影图像的边缘产生暗带。在使用存在问题的投影仪投影白色图像时，在投影图像的边缘处的某一亮度与正常投影仪的图像的边缘处的亮度存在差异，基于此，结合后续步骤，通过对投影图像进行处理，可以确定投影图像得到暗带宽度。

步骤S3200，截取所述投影图像的边缘部分，得到检测区域图像。

检测区域图像即包括暗带区域的图像。在本实施例中，通常在投影图像的边缘处出现暗带，基于此，截取投影图像的边缘部分，得到检测区域图像。并且，基于检测区域图像进行投影图像的暗带宽度计算，可以减小运算量，提高检测速度。

在一个实施例中，所述截取所述投影图像的边缘部分，得到检测区域图像，可以进一步包括：

确定投影图像的边缘，以固定大小进行截取，以获取检测区域图像。

在本实施例中，检测区域图像可以包括一个，也可以包括多个。请参见图5，其是本公开实施例的一种检测区域图像的示意图。具体来讲，确定投影图像51的四个边缘(A、B、C、D)，其中，边缘A与边缘B、边缘D相邻，边缘B与边缘A、边缘C相邻，边缘C与边缘B、边缘D相邻，边缘D与边缘A、边缘C相邻。可以是在距离第一个边缘设定距离的位置上，基于第二个边缘以固定大小进行截取，得到检测区域图像。其中，第一个边缘和第二个边缘相邻。

在如图5所示的例子中，通过上述方式进行截取，可以得到八个检测区域图像，包括检测区域图像52-1、检测区域图像52-2、检测区域图像52-3、检测区域图像52-4、检测区域图像52-5、检测区域图像52-6、检测区域图像52-7、检测区域图像52-8。

需要说明的是，获取的检测区域图像的数量和大小可以由本领域人员根据经验进行设置，本公开实施例对此不做限定。

步骤S3300，获取检测区域图像中像素点的亮度值。

在本实施例中，像素点的亮度值可以是由0～255的数值表示。

步骤S3400，根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定投影图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定投影图像中的暗带宽度可以包括如下所示的步骤S3410～S3420：

步骤S3410，根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在本实施例中，检测区域图像可以包括多个像素组。

在投影图像中，较亮部分为投影画面，黑色边缘为背景图像。截取投影图像的边缘部分所得到的检测区域图像中，也可以包括黑色边缘部分和投影画面部分。具体的，可以是根据黑色边缘部分在检测区域图像中的位置，来将检测区域图像拆分为多个像素组。

在本公开的一个实施例中，该方法还可以包括如下所示的步骤S4100～S4300：

步骤S4100，确定检测区域图像的放置方向与检测方向是否匹配。

在本实施例中，检测方向可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。例如，检测方向可以是由上到下的方向。

检测区域图像的放置方向可以是由黑色边缘部分在检测区域图像中的位置所确定的。在检测方向是由上到下的方向的情况下，如果检测区域图像的放置方向表示黑色边缘部分在检测区域图像上方，可以确定检测区域图像的放置方向与检测方向匹配。

步骤S4200，在检测区域图像的放置方向与检测方向不匹配的情况下，将检测区域图像的放置方向调整至与检测方向匹配。

在检测方向是由上到下的方向的情况下，如果检测区域图像的放置方向表示黑色边缘部分在检测区域图像下方、左侧或者是右侧，则可以确定检测区域图像的放置方向与检测方向不匹配。

以图5示出的检测区域图像为例，确定检测方向为由上至下，检测区域图像52-1和检测区域图像52-2的放置方向与检测方向匹配。可以将检测区域图像52-5和检测区域图像52-6旋转180°，将检测区域图像52-7和检测区域图像52-8顺时针旋转90°，将检测区域图像52-3和检测区域图像52-4逆时针旋转90°。

在本实施例中，预先将每一检测区域图像的放置方向调整至与检测方向匹配，进一步可以采用同样方式判断每一检测区域图像的暗带宽度，从而可以简化处理算法，并且可以保证检测的一致性。

步骤S4300，根据检测方向，将检测区域图像拆分为多个像素组。

在本实施例中，在检测方向是由上到下的方向的情况下，可以是按照由上到下的方式，将检测区域图像中的每一行像素点，作为一个像素组。

在本公开的一个实施例中，根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度可以包括如下所示的步骤S3411～S3413：

步骤S3411，根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定每个像素组中像素点的亮度平均值。

在本实施例中，可以是对于每个像素组，对该像素组中像素点的亮度值求平均，得到该像素组中像素点的亮度平均值。

步骤S3412，根据每个像素组中像素点的亮度平均值，从多个像素组中去除亮度平均值小于或等于亮度阈值的像素组，得到剩余的像素组。

在本实施例中，亮度阈值可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。例如，该亮度阈值可以是5或10。

如果像素组中像素点的亮度平均值小于或等于亮度阈值，则可以确定该像素组为检测区域图像中黑色边缘所在的行。

步骤S3413，根据剩余的像素组中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在本公开的第一个实施例中，根据剩余的像素组中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度，可以包括如下所示的步骤S5100～S5200：

步骤S5100，根据检测方向，将剩余的像素组划分为第一像素组和第二像素组。

在一个实施例中，根据目标方向，将剩余的像素组划分为第一像素组和第二像素组可以包括如下所示的步骤S5110～S5120：

步骤S5110，根据检测方向，从剩余的像素组中选取第一数量个像素组，作为第一像素组。

在检测方向为由上到下的情况下，可以是从剩余的像素组中，选取检测区域图像中最下方的第一数量行像素点所构成的像素组，作为第一像素组。

在本实施例中，第一数量可以是预先根据应用场景或具体需求所设定好的。例如，第一数量可以是50。

步骤S5120，将剩余的像素组中除第一像素组以外的像素组，作为第二像素组。

在本实施例中，可以是除去剩余的像素组中的第一像素组，得到第二像素组。

步骤S5200，根据第一像素组中像素点的亮度平均值、以及第二像素组中像素点的亮度平均值，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，根据第一像素组中像素点的亮度平均值、以及第二像素组中像素点的亮度平均值，确定检测区域图像中的暗带宽度可以包括如下所示的步骤S5210～S5250：

步骤S5210，根据第一像素组中像素点的亮度平均值、以及第二像素组中像素点的亮度平均值，构建反映像素组在检测区域图像中的位置、以及像素组中像素点的亮度平均值之间关系的第一曲线。

在本实施例中，可以是预先构建坐标系，该坐标系的横坐标表示像素组在检测区域图像中的位置，该坐标系的纵坐标表示像素组中像素点的亮度平均值。

可以是在坐标系中表示出反映每个剩余的像素组在检测区域图像中的位置、及每个剩余的像素组中像素点的亮度平均值的坐标点。根据检测方向连接所有的坐标点，得到第一曲线，如图6所示。

在一个像素组为检测区域图像中的一行像素的情况下，像素组在检测区域图像中的位置，可以是像素组在检测区域图像中由上到下的行数。那么，在坐标系中的每个坐标点，可以表示一个剩余的像素组在检测区域图像中由上到下的行数，以及该剩余的像素组中像素点的亮度平均值。

步骤S5220，根据第一像素组中像素点的亮度平均值，在第一曲线中构建第一直线。

在本实施例中，可以是根据第一曲线中，第一像素组中像素点的亮度平均值，拟合出一条直线，即第一直线，如图6所示。

步骤S5230，确定第一曲线中，第二像素组中像素点的亮度平均值与第一直线之间的距离。

在本实施例中，可以是确定第一曲线中，每个第二像素组中像素点的亮度平均值所对应的坐标点，与第一直线之间的距离。

步骤S5240，确定距离大于距离阈值的第二像素组的第一组数。

在本实施例中，距离阈值可以是预先根据应用场景或具体需求所设定好的。例如，该距离可以是10。

具体的，第一组数可以是距离大于距离阈值的第二像素组的数量。

步骤S5250，根据第一组数，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在一个实施例中，可以是将第一组数，作为检测区域图像中的暗带宽度。

在本实施例中，根据检测区域图像的亮度变化方向，将检测区域图像划分为多个像素组，根据多个像素组的亮度平均值和像素组在检测区域图像中的位置，生成第一曲线，根据第一曲线确定检测区域图像的暗带宽度。本公开实施例，以像素行或者像素列为单元，确定检测区域图像的暗带宽度，在提高检测准确性的同时，还可以降低运算量，提高检测速度。

在本公开的第二个实施例中，根据剩余的像素组中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度，可以包括如下所示的步骤S5300～S5500：

步骤S5300，确定剩余的像素组的第二组数。

具体的，第二组数可以是剩余的像素组的数量。

步骤S5400，根据剩余的像素组中像素点的亮度值，确定每一亮度值所对应的像素点的数量。

亮度值可以是0～255内的任意数值，因此，可以是统计剩余的像素组中，亮度值为0～255中的每一个像素点的数量。

步骤S5500，根据第二组数、及每一亮度值所对应的像素点的数量，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，根据第二组数、及每一亮度值所对应的像素点的数量，确定检测区域图像中的暗带宽度可以包括如下所示的步骤S5510～S5530：

步骤S5510，根据每一亮度值所对应的像素点的数量，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值。

在本公开的一个实施例中，可以是按照像素点的数量，对亮度值进行降序排序，并确定每个亮度值的排序值，选取排序值最小的两个亮度值，作为亮度峰值。

在本公开的另一个实施例中，还可以是根据每一亮度值所对应的像素点的数量，构建亮度直方图；根据亮度直方图，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值。其中，亮度直方图的横坐标为亮度值，亮度直方图的纵坐标为像素点的数量。该亮度直方图可以是如图7所示。

在本实施例中，在根据亮度直方图，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值之前，还可以是对该亮度直方图进行滤波处理，以使得到的亮度峰值更加准确。

具体的，可以是确定该亮度直方图的两个峰值，并确定两个峰值对应的亮度，作为亮度峰值。

步骤S5520，确定每一亮度峰值所对应的像素点的数量。

步骤S5530，根据第二组数、亮度峰值所对应的像素点的数量，确定检测区域图像中的暗带宽度。

具体的，可以是将对应像素点的数量最多的亮度值，作为第一亮度峰值，将对应像素点的数量第二多的亮度值，作为第二亮度峰值。

在第二组数为N，第一亮度峰值所对应的像素点的数量为Pix1_num，第二亮度峰值所对应的像素点的数量为Pix2_num的情况下，暗带宽度W可以是通过如下公式确定：

W＝N*(Pix2_num/Pix1_num)

在本实施例中，根据检测区域图像的亮度变化方向，将检测区域图像划分为多个像素组，根据每个亮度值所所对应的像素点的数量，构建亮度直方图，根据亮度直方图确定检测区域图像的暗带宽度。本公开实施例，以像素行或者像素列为单元，确定检测区域图像的暗带宽度，在提高检测准确性的同时，还可以降低运算量，提高检测速度。

在本公开的一个实施例中，在检测区域图像的暗带宽度大于或等于预设的第一宽度阈值的情况下，该方法还可以包括：根据亮度峰值，确定检测区域图像中的暗带严重程度。

其中，第一宽度阈值可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。

具体的，可以是将对应像素点的数量最多的亮度值，作为第一亮度峰值，将对应像素点的数量第二多的亮度值，作为第二亮度峰值。

在第一亮度峰值为Y1_peak，第二亮度峰值为Y2_peak的情况下，检测区域图像中的暗带严重程度K可以是通过如下公式确定：

K＝Y2_peak/Y1_peak

步骤S3420，根据检测区域图像中的暗带宽度，确定投影图像中的暗带宽度。

在检测区域图像的数量为一个的情况下，可以是将该检测区域图像中的暗带宽度，作为投影图像中的暗带宽度。

在检测区域图像的数量为至少两个的情况下，可以是确定所有检测区域图像中的暗带宽度的最大值，作为投影图像中的暗带宽度。

根据本公开实施例，获取投影图像，并截取投影图像的边缘部分，以得到检测区域图像，之后根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定投影图像中的暗带宽度，这样，可以实现投影图像中暗带宽度检测的自动化，可以提高检测的准确性，以及保证检测的一致性。

在本公开的一个实施例中，还可以是将检测区域图像中的暗带严重程度的最大值，作为投影图像中的暗带严重程度。

在本公开的一个实施例中，可以根据投影图像中的暗带宽度，来确定待检测的投影仪的暗带检测是否合格。

具体的，可以是在投影图像中的暗带宽度小于或等于预设的第二宽度阈值的情况下，确定待检测的投影仪的暗带检测合格。

其中，第二宽度阈值可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。

进一步地，在投影图像中的暗带宽度大于第二宽度阈值的情况下，可以确定投影图像中的暗带严重程度是否小于或等于预设的程度阈值，在投影图像中的暗带严重程度小于或等于程度阈值的情况下，可以确定待检测的投影仪的暗带检测合格。

其中，程度阈值可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。

再进一步地，在投影图像中的暗带宽度大于第二宽度阈值、且投影图像中的暗带严重程度大于程度阈值的情况下，可以确定待检测的投影仪的暗带检测不合格。

<装置实施例>

本实施例提供了一种投影图像中暗带的检测装置，如图8所示，该投影图像中暗带的检测装置500可以包括投影图像获取模块510、检测区域获取模块520、亮度值获取模块530和暗带宽度确定模块540。该投影图像获取模块510用于获取投影图像，投影图像为待检测的投影仪投射出的白色图像；该检测区域获取模块520用于截取投影图像的边缘部分，得到检测区域图像；该亮度值获取模块530用于获取检测区域图像中像素点的亮度值；该暗带宽度确定模块540用于根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定投影图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，该暗带宽度确定模块540还可以用于：

根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度；

根据检测区域图像中的暗带宽度，确定投影图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，检测区域图像包括多个像素组，根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据检测区域图像中像素点的亮度值，确定每个像素组中像素点的亮度平均值；

根据每个像素组中像素点的亮度平均值，从多个像素组中去除亮度平均值小于或等于亮度阈值的像素组，得到剩余的像素组；

根据剩余的像素组中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，根据剩余的像素组中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据检测方向，将剩余的像素组划分为第一像素组和第二像素组；

根据第一像素组中像素点的亮度平均值、以及第二像素组中像素点的亮度平均值，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，根据检测方向，将剩余的像素组划分为第一像素组和第二像素组包括：

根据检测方向，从剩余的像素组中选取第一数量个像素组，作为第一像素组；

将剩余的像素组中除第一像素组以外的像素组，作为第二像素组。

在本公开的一个实施例中，根据第一像素组中像素点的亮度平均值、以及第二像素组中像素点的亮度平均值，确定检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据第一像素组中像素点的亮度平均值、以及第二像素组中像素点的亮度平均值，构建反映像素组在检测区域图像中的位置、以及像素组中像素点的亮度平均值之间关系的第一曲线；

根据第一像素组中像素点的亮度平均值，在第一曲线中构建第一直线；

确定第一曲线中，第二像素组中像素点的亮度平均值与第一直线之间的距离；

确定距离大于距离阈值的第二像素组的第一组数；

根据第一组数，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，根据剩余的像素组中像素点的亮度值，确定检测区域图像中的暗带宽度包括：

确定剩余的像素组的第二组数；

根据剩余的像素组中像素点的亮度值，确定每一亮度值所对应的像素点的数量；

根据第二组数、及每一亮度值所对应的像素点的数量，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，根据第二组数、及每一亮度值所对应的像素点的数量，确定检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据每一亮度值所对应的像素点的数量，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值；

确定每一亮度峰值所对应的像素点的数量；

根据第二组数、亮度峰值所对应的像素点的数量，确定检测区域图像中的暗带宽度。

在本公开的一个实施例中，根据每一亮度值所对应的像素点的数量，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值包括：

根据每一亮度值所对应的像素点的数量，构建亮度直方图；其中，亮度直方图的横坐标为亮度值，亮度直方图的纵坐标为像素点的数量；

根据亮度直方图，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值。

在本公开的一个实施例中，该投影图像中暗带的检测装置500还可以包括：

用于根据亮度峰值，确定检测区域图像中的暗带严重程度的模块。

在本公开的一个实施例中，该投影图像中暗带的检测装置500还可以包括：

用于确定检测区域图像的放置方向与检测方向是否匹配的模块；

用于在检测区域图像的放置方向与检测方向不匹配的情况下，将检测区域图像的放置方向调整至与检测方向匹配的模块；

用于根据检测方向，将检测区域图像拆分为多个像素组的模块。

本实施例还提供了另一种投影图像中暗带的检测装置，如图9所示，该投影图像中暗带的检测装置600包括存储器620和处理器610。存储器620用于存储可执行的计算机程序。处理器610用于根据所述可执行的计算机程序的控制，执行根据本公开方法实施例的投影图像中暗带的检测方法。

该投影图像中暗带的检测装置600可以是如图1所示的电子设备1000，也可以是具备其他硬件结构的设备，在此不做限定。

在一个实施例中，以上投影图像中暗带的检测装置600的各模块可以通过处理器610运行存储器620中存储的计算机指令实现。

<介质实施例>

在本实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有可被计算机读取并运行的计算机程序，所述计算机程序用于在被所述计算机读取运行时，执行如本发明以上任意方法实施例的投影图像中暗带的检测方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分相互参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，但本领域技术人员应当清楚的是，上述各实施例可以根据需要单独使用或者相互结合使用。另外，对于装置实施例而言，由于其是与方法实施例相对应，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的对应部分的说明即可。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“如“语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)网连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (13)

1.一种投影图像中暗带的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取投影图像，所述投影图像为待检测的投影仪投射出的白色图像；

截取所述投影图像的边缘部分，得到检测区域图像；

获取所述检测区域图像中像素点的亮度值；

根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述投影图像中的暗带宽度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述投影图像中的暗带宽度包括：

根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度；

根据所述检测区域图像中的暗带宽度，确定所述投影图像中的暗带宽度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测区域图像包括多个像素组，所述根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定每个像素组中像素点的亮度平均值；

根据每个像素组中像素点的亮度平均值，从所述多个像素组中去除亮度平均值小于或等于亮度阈值的像素组，得到剩余的像素组；

根据所述剩余的像素组中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述剩余的像素组中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据检测方向，将所述剩余的像素组划分为第一像素组和第二像素组；

根据所述第一像素组中像素点的亮度平均值、以及所述第二像素组中像素点的亮度平均值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据检测方向，将所述剩余的像素组划分为第一像素组和第二像素组包括：

根据所述检测方向，从所述剩余的像素组中选取第一数量个像素组，作为所述第一像素组；

将所述剩余的像素组中除所述第一像素组以外的像素组，作为所述第二像素组。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一像素组中像素点的亮度平均值、以及所述第二像素组中像素点的亮度平均值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据所述第一像素组中像素点的亮度平均值、以及所述第二像素组中像素点的亮度平均值，构建反映像素组在所述检测区域图像中的位置、以及像素组中像素点的亮度平均值之间关系的第一曲线；

根据所述第一像素组中像素点的亮度平均值，在所述第一曲线中构建第一直线；

确定所述第一曲线中，所述第二像素组中像素点的亮度平均值与所述第一直线之间的距离；

确定所述距离大于距离阈值的第二像素组的第一组数；

根据所述第一组数，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述剩余的像素组中像素点的亮度值，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

确定所述剩余的像素组的第二组数；

根据所述剩余的像素组中像素点的亮度值，确定每一亮度值所对应的像素点的数量；

根据所述第二组数、及每一亮度值所对应的像素点的数量，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二组数、及每一亮度值所对应的像素点的数量，确定所述检测区域图像中的暗带宽度包括：

根据每一亮度值所对应的像素点的数量，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值；

确定每一所述亮度峰值所对应的像素点的数量；

根据所述第二组数、所述亮度峰值所对应的像素点的数量，确定所述检测区域图像中的暗带宽度。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据每一亮度值所对应的像素点的数量，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值包括：

根据每一亮度值所对应的像素点的数量，构建亮度直方图；其中，所述亮度直方图的横坐标为亮度值，所述亮度直方图的纵坐标为像素点的数量；

根据所述亮度直方图，确定对应像素点的数量最多的两个亮度值，作为亮度峰值。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述亮度峰值，确定所述检测区域图像中的暗带严重程度。

11.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述检测区域图像的放置方向与检测方向是否匹配；

在所述检测区域图像的放置方向与所述检测方向不匹配的情况下，将所述检测区域图像的放置方向调整至与所述检测方向匹配；

根据所述检测方向，将所述检测区域图像拆分为所述多个像素组。

12.一种投影图像中暗带的检测装置，其特征在于，所述装置包括：

投影图像获取模块，用于获取投影图像，所述投影图像为待检测的投影仪投射出的白色图像；

检测区域获取模块，用于截取所述投影图像的边缘部分，得到检测区域图像；

亮度值获取模块，用于获取所述检测区域图像中像素点的亮度值；

暗带宽度确定模块，用于根据所述检测区域图像中像素点的亮度值，确定所述投影图像中的暗带宽度；

或者，

所述装置包括：

存储器，用于存储可执行的计算机程序；

处理器，用于根据所述可执行的计算机程序的控制，执行根据权利要求1-11中任一项所述的投影图像中暗带的检测方法。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有可被计算机读取执行的计算机程序，所述计算机程序用于在被所述计算机读取运行时，执行根据权利要求1-11中任一项所述的投影图像中暗带的检测方法。

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