CN115278186A - 基于物联网的可控制均匀投影方法、装置、设备及介质 - Google Patents

基于物联网的可控制均匀投影方法、装置、设备及介质 Download PDF

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CN115278186A CN202211176529.XA CN202211176529A CN115278186A CN 115278186 A CN115278186 A CN 115278186A CN 202211176529 A CN202211176529 A CN 202211176529A CN 115278186 A CN115278186 A CN 115278186A
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Abstract

本发明涉及人工智能领域，揭露一种基于物联网的可控制均匀投影方法、装置、设备及介质，所述方法包括：利用光学传感器采集投影屏幕中的投影图像，将投影图像传输至投影检测设备，识别投影属性；利用亮度提取网络提取投影图像中的投影亮度特征，利用色度提取网络提取投影图像中的投影色度特征；构建亮度特征矩阵与色度特征矩阵，对投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理；计算投影融合特征的投影均匀指数，计算投影图像的均匀控制指数，配置投影图像的均匀控制关系；将均匀控制关系传输至投影仪器中，对投影图像进行投影均匀控制，得到投影图像的均匀控制结果。本发明可以增强对图像投影的均匀控制，提高图像投影的展示效果。

Description

基于物联网的可控制均匀投影方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于物联网的可控制均匀投影方法、装置、设备及介质。
背景技术
基于物联网的可控制均匀投影是指利用物联网技术对获取到的投影进行均匀程度测量，将投影中均匀程度不足的部分进行矫正的过程。
目前，在对投影进行均匀控制时，所涉及到的最主要的问题是如何快速测量投影中不均匀的部分，现有技术通常采用九点或者十三点测量的方法，九点法主要是在投影屏幕的不同的九个点位置分别放置色度计的探测头来分别测量出这九个位置的色坐标，利用色坐标来判断该投影机的色坐标的差别。十三点的测量方法主要是在九点测量方法的基础上，又在投影屏幕的四个角落里分别添加放置了四个色度计的探测头，以此测量出十三个点的色坐标来判断该投影机的色坐标的差别，但这两种测量方法的最大的缺点的是由于用到多个色度计的测量探头，导致成本比较高，并且对于没有放置测量探头的位置的色坐标，无法测量其均匀程度，从而无法全面控制图像投影的均匀度，进而会影响图像投影的展示效果。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种基于物联网的可控制均匀投影方法、装置、设备及介质，可以降低图像投影的成本，并且可以增强对图像投影的均匀控制，提高图像投影的展示效果。
第一方面，本发明提供了一种基于物联网的可控制均匀投影方法，包括：
获取投影仪器及其对应的投影屏幕，利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，将所述投影图像传输至所述投影仪器对应的投影检测设备中，在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性；
根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征；
构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，并构建所述投影色度特征的色度特征矩阵，根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征；
计算所述投影融合特征的投影均匀指数，根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系；
将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以使所述投影仪器根据所述均匀控制关系对所述投影图像进行投影均匀控制。
在第一方面的一种可能实现方式中，所述利用预先配置在所述投影设备中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，包括：
利用所述光学传感器中的感光元件采集所述投影屏幕中的光信号；
利用所述光学传感器中的光学电路将所述光信号转换为电信号；
根据所述电信号，生成所述投影屏幕中的投影图像。
在第一方面的一种可能实现方式中，所述利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征，包括：
对所述投影图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
提取所述灰度图像中的灰度像素点；
利用所述色度提取网络中的直方图法计算所述灰度像素点的像素梯度；
根据所述像素梯度，生成所述投影图像的投影色度特征；
其中，所述直方图法包括：
Figure 435070DEST_PATH_IMAGE001
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
Figure 680107DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
表示坐标为
Figure 928685DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在x轴与y轴上的像素梯度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
表示像素点的像素值，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示坐标为
Figure 153256DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在x轴上的像素梯度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
表示坐标为
Figure 436469DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在y轴上的像素梯度；
利用下述公式生成所述投影图像的投影色度特征：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
表示坐标为
Figure 852407DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在直角坐标中的投影色度特征，
Figure 588282DEST_PATH_IMAGE007
表示坐标为
Figure 646237DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在x轴上的像素梯度，
Figure 315116DEST_PATH_IMAGE008
表示坐标为
Figure 42900DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在y轴上的像素梯度。
在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征，包括：
利用下述公式分别对所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵进行自融合处理，得到自融合亮度矩阵与自融合色度矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示所述自融合亮度矩阵，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
表示所述自融合色度矩阵，
Figure 328388DEST_PATH_IMAGE015
表示所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
表示所述投影色度特征的色度特征矩阵，
Figure 160340DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
分别表示与所述投影亮度特征与所述投影色度特征相对应的平滑滤波系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
与
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
分别表示所述投影亮度特征中的特征与所述投影色度特征中的特征，u表示所述投影亮度特征，p表示所述u对应的亮度特征矩阵的类别号，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示所述投影色度特征，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
表示所述
Figure 214884DEST_PATH_IMAGE021
对应的色度特征矩阵的类别号；
利用下述公式分别对所述自融合亮度矩阵与所述自融合色度矩阵进行特征融合处理，得到投影融合特征：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
Figure DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
表示所述投影融合特征，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示所述自融合亮度矩阵向所述自融合色度矩阵方向融合的融合特征，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
表示所述自融合色度矩阵向所述自融合亮度矩阵方向融合的融合特征，
Figure 34941DEST_PATH_IMAGE013
表示所述自融合亮度矩阵，
Figure 10987DEST_PATH_IMAGE014
表示所述自融合色度矩阵，
Figure 646630DEST_PATH_IMAGE029
表示数学概念符号矩阵。
在第一方面的一种可能实现方式中，所述计算所述投影融合特征的投影均匀指数，包括：
利用下述公式计算所述投影融合特征中每两个特征之间的第一均匀指数：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 758943DEST_PATH_IMAGE031
表示所述投影融合特征中每两个特征之间的第一均匀指数，
Figure 828530DEST_PATH_IMAGE032
表示所述投影融合特征中特征n，
Figure 416506DEST_PATH_IMAGE033
表示所述投影融合特征中除了特征n以外剩余的特征中的任一特征，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE034
表示预先设置的参数；
根据所述第一均匀指数，配置所述投影融合特征的投影均匀参数；
计算所述投影均匀参数与所述投影融合特征中每个特征之间的第二均匀指数，将所述第二均匀指数作为所述投影融合特征的投影均匀指数；
其中，利用下述公式计算所述投影均匀参数与所述投影融合特征中每个特征之间的第二均匀指数：
Figure DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE036
表示所述投影均匀参数与所述投影融合特征中特征n之间的第二均匀指数，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
表示所述投影均匀参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
表示所述投影融合特征中特征n，
Figure 26479DEST_PATH_IMAGE034
表示预先设置的参数。
在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，包括：
获取所述投影均匀指数对应的投影均匀参数，配置所述投影均匀参数的均匀参数误差；
判断所述投影均匀指数是否符合所述均匀参数误差；
在所述投影均匀指数符合所述均匀参数误差时，则确定所述投影图像的第一均匀控制指数；
在所述投影均匀指数不符合所述均匀参数误差时，则确定所述投影图像的第二均匀控制指数。
在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系，包括：
获取所述均匀控制指数对应的投影像素数值与投影像素点，识别所述均匀控制指数与所述投影像素数值之间的比例关系；
根据所述比例关系，构建所述投影像素数值的像素控制指数；
构建所述像素控制指数与所述投影像素点之间的均匀映射关系，将所述均匀映射关系作为所述投影图像的均匀控制关系。
第二方面，本发明提供了一种基于物联网的可控制均匀投影装置，所述装置包括：
投影属性识别模块，用于获取投影仪器及其对应的投影屏幕，利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，将所述投影图像传输至所述投影仪器对应的投影检测设备中，在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性；
投影特征提取模块，用于根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征；
投影特征融合模块，用于构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，并构建所述投影色度特征的色度特征矩阵，根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征；
控制关系配置模块，用于计算所述投影融合特征的投影均匀指数，根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系；
投影均匀控制模块，用于将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以使所述投影仪器根据所述均匀控制关系对所述投影图像进行投影均匀控制。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，以使所述至少一个处理器能够执行如上述第一方面中任意一项所述的基于物联网的可控制均匀投影方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任意一项所述的基于物联网的可控制均匀投影方法。
与现有技术相比，本方案的技术原理及有益效果在于：
本发明实施例首先通过获取投影仪器及其对应的投影屏幕，以用于采集物联网控制下所产生的初始投影结果，进一步地，本发明实施例通过利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，以用于利用物联网技术中的传感器实现对图像的采集，提升图像采集的灵敏度，进一步地，本发明实施例通过在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性，以用于在后续重点测量所述投影属性前提下的图像均匀性，这样可以减少测量的复杂程度，本发明实施例通过根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，以用于识别所述投影图像在亮度方面的全方位的特征，提升对所述投影图像均匀性分析的范围广度，进一步地，本发明实施例通过利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征，以用于识别所述投影图像在色度方面的全方位的特征，提升对所述投影图像均匀性分析的范围广度，进一步地，本发明实施例通过分别构建所述投影亮度特征与所述投影色度特征的亮度特征矩阵与色度特征矩阵，以用于利用矩阵中的平滑滤波功能删去特征中无用的细小细节、降低噪音以及恢复过分锐化的部分等，目的在于对特征数据进行标准化处理，进一步地，本发明实施例通过根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，以用于从所述图像的亮度特征与色度特征的融合结果中获取更多均匀性信息，减少对均匀性信息获取的局限性，进一步地，本发明实施例通过计算所述投影融合特征的投影均匀指数，以用于确定图像中每个像素点的均匀程度，保障后续对不均匀的像素点进行校正，进一步地，本发明实施例通过根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，以用于计算所述投影图像的不均匀部分需要校正多少数值，进一步地，本发明实施例通过根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系，以用于利用所述投影图像的像素值与所述均匀控制指数之间的对应关系，调节所述投影图像的均匀性，进一步地，本发明实施例通过将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以用于在所述投影仪器中依据所述均匀控制关系对投影图像的均匀性进行校正。因此，本发明实施例提出的一种基于物联网的可控制均匀投影方法、装置、设备及介质，可以降低图像投影的成本，并且可以增强对图像投影的均匀控制，提高图像投影的展示效果。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种基于物联网的可控制均匀投影方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例中图1提供的一种基于物联网的可控制均匀投影方法的其中一个步骤的流程示意图；
图3为本发明一实施例中图1提供的一种基于物联网的可控制均匀投影方法的另外一个步骤的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的一种基于物联网的可控制均匀投影装置的模块示意图；
图5为本发明一实施例提供的实现基于物联网的可控制均匀投影方法的电子设备的内部结构示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供一种基于物联网的可控制均匀投影方法，所述基于物联网的可控制均匀投影方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本发明实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于物联网的可控制均匀投影方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content DeliveryNetwork，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参阅图1所示，是本发明一实施例提供的基于物联网的可控制均匀投影方法的流程示意图。其中，图1中描述的基于物联网的可控制均匀投影方法包括：
S1、获取投影仪器及其对应的投影屏幕，利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，将所述投影图像传输至所述投影仪器对应的投影检测设备中，在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性。
本发明实施例通过获取投影仪器及其对应的投影屏幕，以用于采集物联网控制下所产生的初始投影结果。其中，所述投影仪器是指利用会聚的投影镜头将画片(被照明的平面物)成放大的实像于屏幕上，供许多人观看的仪器。所述投影屏幕是指所述投影仪器将视频图像放大显示的屏幕。
进一步地，本发明实施例通过利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，以用于利用物联网技术中的传感器实现对图像的采集，提升图像采集的灵敏度。其中，所述光学传感器是指由感光元件与光学电路组成的采集图像设备。
本发明的一实施例中，参阅图2所示，所述利用预先配置在所述投影设备中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，包括：
S201、利用所述光学传感器中的感光元件采集所述投影屏幕中的光信号；
S202、利用所述光学传感器中的光学电路将所述光信号转换为电信号；
S203、根据所述电信号，生成所述投影屏幕中的投影图像。
可选地，所述根据所述电信号，生成所述投影屏幕中的投影图像，通过示波器实现。所述示波器是指利用狭窄的、由高速电子组成的电子束，打在涂有荧光物质的屏面上，就可产生细小的光点（这是传统的模拟示波器的工作原理）。在被测信号的作用下，电子束就好像一支笔的笔尖，可以在屏面上描绘出被测信号的瞬时值的变化曲线。
进一步地，本发明实施例通过在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性，以用于在后续重点测量所述投影属性前提下的图像均匀性，这样可以减少测量的复杂程度。其中，所述投影属性是指所述投影图像的色度属性与亮度属性。
S2、根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征。
本发明实施例通过根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，以用于识别所述投影图像在亮度方面的全方位的特征，提升对所述投影图像均匀性分析的范围广度。其中，所述训练好的投影均匀控制模型是指用于输出对所述投影图像的均匀性控制的指数的模型，包括神经网络与直方图算法等。所述亮度提取网络是指用于提取所述投影图像中亮度特征的神经网络。
本发明的一实施例中，所述根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，包括：利用下述公式计算所述投影图像中的投影亮度特征：
Figure 117932DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
表示所述投影图像中的投影亮度特征，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
表示所述投影图像中的三原色。
进一步地，本发明实施例通过利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征，以用于识别所述投影图像在色度方面的全方位的特征，提升对所述投影图像均匀性分析的范围广度。其中，所述色度提取网络是指用于提取所述投影图像中颜色特征的网络，由直方图算法构成。
本发明的一实施例中，所述利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征，包括：对所述投影图像进行灰度化处理，得到灰度图像；提取所述灰度图像中的灰度像素点；利用所述色度提取网络中的直方图法计算所述灰度像素点的像素梯度；根据所述像素梯度，生成所述投影图像的投影色度特征；其中，所述直方图法包括：
Figure 92841DEST_PATH_IMAGE001
Figure 403999DEST_PATH_IMAGE002
Figure 20925DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 107830DEST_PATH_IMAGE004
表示坐标为
Figure 784799DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在x轴与y轴上的像素梯度，
Figure 222733DEST_PATH_IMAGE006
表示像素点的像素值，
Figure 502405DEST_PATH_IMAGE007
表示坐标为
Figure 443816DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在x轴上的像素梯度，
Figure 291686DEST_PATH_IMAGE008
表示坐标为
Figure 75972DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在y轴上的像素梯度；
利用下述公式生成所述投影图像的投影色度特征：
Figure 34700DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 96197DEST_PATH_IMAGE010
表示坐标为
Figure 849390DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在直角坐标中的投影色度特征，
Figure 120971DEST_PATH_IMAGE007
表示坐标为
Figure 883391DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在x轴上的像素梯度，
Figure 799394DEST_PATH_IMAGE008
表示坐标为
Figure 723488DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在y轴上的像素梯度。
S3、构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，并构建所述投影色度特征的色度特征矩阵，根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征。
本发明实施例通过分别构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵、所述投影色度特征的色度特征矩阵，以用于利用矩阵中的平滑滤波功能删去特征中无用的细小细节、降低噪音以及恢复过分锐化的部分等，目的在于对特征数据进行标准化处理。
本发明的一实施例中，利用下述公式构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE042
其中，
Figure 718251DEST_PATH_IMAGE015
表示所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，
Figure 18782DEST_PATH_IMAGE017
表示与所述投影亮度特征对应的平滑滤波系数，
Figure 54871DEST_PATH_IMAGE019
表示表示所述投影亮度特征中的特征，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表示固有模态函数，u表示所述投影亮度特征，p表示所述u对应的亮度特征矩阵的类别号。
需要说明的是，所述构建所述投影色度特征的色度特征矩阵的步骤与所述构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵的原理类似，在此不做进一步地说明。
进一步地，本发明实施例通过根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，以用于从所述图像的亮度特征与色度特征的融合结果中获取更多均匀性信息，减少对均匀性信息获取的局限性。
本发明的一实施例中，所述根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征，包括：利用下述公式分别对所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵进行自融合处理，得到自融合亮度矩阵与自融合色度矩阵；
Figure 8921DEST_PATH_IMAGE011
Figure 130461DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 234683DEST_PATH_IMAGE013
表示所述自融合亮度矩阵，
Figure 984333DEST_PATH_IMAGE014
表示所述自融合色度矩阵，
Figure 515808DEST_PATH_IMAGE015
表示所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，
Figure 859065DEST_PATH_IMAGE016
表示所述投影色度特征的色度特征矩阵，
Figure 766978DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 636714DEST_PATH_IMAGE018
分别表示与所述投影亮度特征与所述投影色度特征相对应的平滑滤波系数，
Figure 339091DEST_PATH_IMAGE019
与
Figure 169644DEST_PATH_IMAGE020
分别表示所述投影亮度特征中的特征与所述投影色度特征中的特征，u表示所述投影亮度特征，p表示所述u对应的亮度特征矩阵的类别号，
Figure 615669DEST_PATH_IMAGE021
表示所述投影色度特征，
Figure 841376DEST_PATH_IMAGE022
表示所述
Figure 714654DEST_PATH_IMAGE021
对应的色度特征矩阵的类别号；
利用下述公式分别对所述自融合亮度矩阵与所述自融合色度矩阵进行特征融合处理，得到投影融合特征：
Figure 32503DEST_PATH_IMAGE023
Figure 16639DEST_PATH_IMAGE024
Figure 860967DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 905147DEST_PATH_IMAGE026
表示所述投影融合特征，
Figure 710292DEST_PATH_IMAGE027
表示所述自融合亮度矩阵向所述自融合色度矩阵方向融合的融合特征，
Figure 357174DEST_PATH_IMAGE028
表示所述自融合色度矩阵向所述自融合亮度矩阵方向融合的融合特征，
Figure 196954DEST_PATH_IMAGE013
表示所述自融合亮度矩阵，
Figure 412034DEST_PATH_IMAGE014
表示所述自融合色度矩阵，
Figure 438896DEST_PATH_IMAGE029
表示数学概念符号矩阵。
S4、计算所述投影融合特征的投影均匀指数，根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系。
本发明实施例通过计算所述投影融合特征的投影均匀指数，以用于确定图像中每个像素点的均匀程度，保障后续对不均匀的像素点进行校正。其中，所述投影均匀指数是指所述投影融合特征对应的图像像素点的均匀程度。
本发明的一实施例中，所述计算所述投影融合特征的投影均匀指数，包括：利用下述公式计算所述投影融合特征中每两个特征之间的第一均匀指数：
Figure 30415DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 583756DEST_PATH_IMAGE031
表示所述投影融合特征中每两个特征之间的第一均匀指数，
Figure 969738DEST_PATH_IMAGE032
表示所述投影融合特征中特征n，
Figure 749475DEST_PATH_IMAGE033
表示所述投影融合特征中除了特征n以外剩余的特征中的任一特征，
Figure 879105DEST_PATH_IMAGE034
表示预先设置的参数；
根据所述第一均匀指数，配置所述投影融合特征的投影均匀参数；计算所述投影均匀参数与所述投影融合特征中每个特征之间的第二均匀指数，将所述第二均匀指数作为所述投影融合特征的投影均匀指数；
其中，利用下述公式计算所述投影均匀参数与所述投影融合特征中每个特征之间的第二均匀指数：
Figure 511119DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 333582DEST_PATH_IMAGE036
表示所述投影均匀参数与所述投影融合特征中特征n之间的第二均匀指数，
Figure 600615DEST_PATH_IMAGE037
表示所述投影均匀参数，
Figure 392991DEST_PATH_IMAGE038
表示所述投影融合特征中特征n，
Figure 530711DEST_PATH_IMAGE034
表示预先设置的参数。
其中，所述投影均匀参数是指从所述第一均匀指数中筛选得到的参考参数，用于作为所述投影均匀指数是否均匀的参考点。所述
Figure 524075DEST_PATH_IMAGE034
可以设置为0.2，也可以为根据具体情况进行设置。
需要说明的是，所述计算所述投影融合特征中每两个特征之间的第一均匀指数的步骤与上述计算所述投影均匀参数与所述投影融合特征中每个特征之间的第二均匀指数的原理类似，在此不做进一步地赘述。
进一步地，本发明实施例通过根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，以用于计算所述投影图像的不均匀部分需要校正多少数值。其中，所述均匀控制指数是指用于校正图像均匀性的指数。
本发明的一实施例中，所述根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，包括：获取所述投影均匀指数对应的投影均匀参数，配置所述投影均匀参数的均匀参数误差；判断所述投影均匀指数是否符合所述均匀参数误差；在所述投影均匀指数符合所述均匀参数误差时，则确定所述投影图像的第一均匀控制指数；在所述投影均匀指数不符合所述均匀参数误差时，则确定所述投影图像的第二均匀控制指数。
其中，所述均匀参数误差是指从所述投影均匀指数与所述投影均匀参数之间的差值的绝对值中筛选出的参数，例如在所述绝对值为“0.1，0.2，0.3，0.4”时，可以从中选择“0.2”作为所述均匀参数误差。所述第一均匀控制指数为零，所述第二均匀控制指数为所述投影均匀指数与所述投影均匀参数之间的差值的绝对值。
进一步地，本发明实施例通过根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系，以用于利用所述投影图像的像素值与所述均匀控制指数之间的对应关系，调节所述投影图像的均匀性。
本发明的一实施例中，所述根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系，包括：获取所述均匀控制指数对应的投影像素数值与投影像素点，识别所述均匀控制指数与所述投影像素数值之间的比例关系；根据所述比例关系，构建所述投影像素数值的像素控制指数；构建所述像素控制指数与所述投影像素点之间的均匀映射关系，将所述均匀映射关系作为所述投影图像的均匀控制关系。
可选地，所述比例关系可以理解为：获取所述投影图像中的像素点A，计算所述A的均匀控制指数为3，识别所述A的投影像素数值为9，并获取第一均匀控制指数0及其对应的像素数值为3，根据差值3-0与9-3得知，比例关系为3：6=1/2，则将6*1/2作为所述像素控制指数。
S5、将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以使所述投影仪器根据所述均匀控制关系对所述投影图像进行投影均匀控制。
本发明实施例通过将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以用于在所述投影仪器中依据所述均匀控制关系对投影图像的均匀性进行校正。
本发明的一实施例中，所述将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中通过无线技术实现。可选地，所述无线技术可以为无线网络、卫星以及红外发射等技术。
本发明的一实施例中，参阅图3所示，所述根据所述均匀控制关系对所述投影图像进行投影均匀控制，包括：
S301、在所述投影仪器中，根据所述均匀控制关系，对所述投影图像中的投影像素点进行像素校正，得到投影校正结果；
S302、将所述投影校正结果发射至所述投影仪器对应的投影屏幕中，在所述投影屏幕中，根据所述投影校正结果，执行对所述投影图像的投影均匀控制。
可以看出，本发明实施例首先通过获取投影仪器及其对应的投影屏幕，以用于采集物联网控制下所产生的初始投影结果，进一步地，本发明实施例通过利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，以用于利用物联网技术中的传感器实现对图像的采集，提升图像采集的灵敏度，进一步地，本发明实施例通过在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性，以用于在后续重点测量所述投影属性前提下的图像均匀性，这样可以减少测量的复杂程度，本发明实施例通过根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，以用于识别所述投影图像在亮度方面的全方位的特征，提升对所述投影图像均匀性分析的范围广度，进一步地，本发明实施例通过利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征，以用于识别所述投影图像在色度方面的全方位的特征，提升对所述投影图像均匀性分析的范围广度，进一步地，本发明实施例通过分别构建所述投影亮度特征与所述投影色度特征的亮度特征矩阵与色度特征矩阵，以用于利用矩阵中的平滑滤波功能删去特征中无用的细小细节、降低噪音以及恢复过分锐化的部分等，目的在于对特征数据进行标准化处理，进一步地，本发明实施例通过根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，以用于从所述图像的亮度特征与色度特征的融合结果中获取更多均匀性信息，减少对均匀性信息获取的局限性，进一步地，本发明实施例通过计算所述投影融合特征的投影均匀指数，以用于确定图像中每个像素点的均匀程度，保障后续对不均匀的像素点进行校正，进一步地，本发明实施例通过根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，以用于计算所述投影图像的不均匀部分需要校正多少数值，进一步地，本发明实施例通过根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系，以用于利用所述投影图像的像素值与所述均匀控制指数之间的对应关系，调节所述投影图像的均匀性，进一步地，本发明实施例通过将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以用于在所述投影仪器中依据所述均匀控制关系对投影图像的均匀性进行校正。因此，本发明实施例提出的一种基于物联网的可控制均匀投影方法可以降低图像投影的成本，并且可以增强对图像投影的均匀控制，提高图像投影的展示效果。
如图4所示，是本发明基于物联网的可控制均匀投影装置功能模块图。
本发明所述基于物联网的可控制均匀投影装置400可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于物联网的可控制均匀投影装置可以包括投影属性识别模块401、投影特征提取模块402、投影特征融合模块403、控制关系配置模块404以及投影均匀控制模块405。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本发明实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述投影属性识别模块401，用于获取投影仪器及其对应的投影屏幕，利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，将所述投影图像传输至所述投影仪器对应的投影检测设备中，在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性；
所述投影特征提取模块402，用于根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征；
所述投影特征融合模块403，用于构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，并构建所述投影色度特征的色度特征矩阵，根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征；
所述控制关系配置模块404，用于计算所述投影融合特征的投影均匀指数，根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系；
所述投影均匀控制模块405，用于将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以使所述投影仪器根据所述均匀控制关系对所述投影图像进行投影均匀控制。
详细地，本发明实施例中所述基于物联网的可控制均匀投影装置400中的所述各模块在使用时采用与上述的图1至图3中所述的基于物联网的可控制均匀投影方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图5所示，是本发明实现基于物联网的可控制均匀投影方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备可以包括处理器50、存储器51、通信总线52以及通信接口53，还可以包括存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序，如基于物联网的可控制均匀投影程序。
其中，所述处理器50在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器50是所述电子设备的控制核心（ControlUnit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器51内的程序或者模块（例如执行基于物联网的可控制均匀投影程序等），以及调用存储在所述存储器51内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器51至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器51在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器51在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card， SMC）、安全数字（Secure Digital，SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器51还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如数据库配置化连接程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线52可以是外设部件互连标准（peripheral componentinterconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extended industry standardarchitecture，简称EISA）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器51以及至少一个处理器50等之间的连接通信。
所述通信接口53用于上述电子设备5与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，所述用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器50逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利发明范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器51存储的数据库配置化连接程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器50中运行时，可以实现：
获取投影仪器及其对应的投影屏幕，利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，将所述投影图像传输至所述投影仪器对应的投影检测设备中，在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性；
根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征；
构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，并构建所述投影色度特征的色度特征矩阵，根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征；
计算所述投影融合特征的投影均匀指数，根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系；
将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以使所述投影仪器根据所述均匀控制关系对所述投影图像进行投影均匀控制。
具体地，所述处理器50对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个非易失性计算机可读取存储介质中。所述存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）。
本发明还提供一种存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取投影仪器及其对应的投影屏幕，利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，将所述投影图像传输至所述投影仪器对应的投影检测设备中，在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性；
根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征；
构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，并构建所述投影色度特征的色度特征矩阵，根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征；
计算所述投影融合特征的投影均匀指数，根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系；
将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以使所述投影仪器根据所述均匀控制关系对所述投影图像进行投影均匀控制。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述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，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网的可控制均匀投影方法，其特征在于，所述方法包括：
获取投影仪器及其对应的投影屏幕，利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，将所述投影图像传输至所述投影仪器对应的投影检测设备中，在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性；
根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征；
构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，并构建所述投影色度特征的色度特征矩阵，根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征；
计算所述投影融合特征的投影均匀指数，根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系；
将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以使所述投影仪器根据所述均匀控制关系对所述投影图像进行投影均匀控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先配置在所述投影设备中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，包括：
利用所述光学传感器中的感光元件采集所述投影屏幕中的光信号；
利用所述光学传感器中的光学电路将所述光信号转换为电信号；
根据所述电信号，生成所述投影屏幕中的投影图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征，包括：
对所述投影图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
提取所述灰度图像中的灰度像素点；
利用所述色度提取网络中的直方图法计算所述灰度像素点的像素梯度；
根据所述像素梯度，生成所述投影图像的投影色度特征；
其中，所述直方图法包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
Figure DEST_PATH_IMAGE002
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示坐标为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在x轴与y轴上的像素梯度，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示像素点的像素值，
Figure 402214DEST_PATH_IMAGE007
表示坐标为的灰度像素点在x轴上的像素梯度，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示坐标为
Figure 608067DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在y轴上的像素梯度；
利用下述公式生成所述投影图像的投影色度特征：
Figure 865873DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示坐标为
Figure 378939DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在直角坐标中的投影色度特征，
Figure 89406DEST_PATH_IMAGE007
表示坐标为
Figure 364530DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在x轴上的像素梯度，
Figure 867055DEST_PATH_IMAGE008
表示坐标为
Figure 936642DEST_PATH_IMAGE005
的灰度像素点在y轴上的像素梯度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征，包括：
利用下述公式分别对所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵进行自融合处理，得到自融合亮度矩阵与自融合色度矩阵；
Figure 399985DEST_PATH_IMAGE011
Figure DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 72274DEST_PATH_IMAGE013
表示所述自融合亮度矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
表示所述自融合色度矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
表示所述投影色度特征的色度特征矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure DEST_PATH_IMAGE018
分别表示与所述投影亮度特征与所述投影色度特征相对应的平滑滤波系数，
Figure 835831DEST_PATH_IMAGE019
与
Figure DEST_PATH_IMAGE020
分别表示所述投影亮度特征中的特征与所述投影色度特征中的特征，u表示所述投影亮度特征，p表示所述u对应的亮度特征矩阵的类别号，
Figure 436839DEST_PATH_IMAGE021
表示所述投影色度特征，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示所述
Figure 121898DEST_PATH_IMAGE021
对应的色度特征矩阵的类别号；
利用下述公式分别对所述自融合亮度矩阵与所述自融合色度矩阵进行特征融合处理，得到投影融合特征：
Figure 863458DEST_PATH_IMAGE023
Figure DEST_PATH_IMAGE024
Figure 684784DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示所述投影融合特征，
Figure 220807DEST_PATH_IMAGE027
表示所述自融合亮度矩阵向所述自融合色度矩阵方向融合的融合特征，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
表示所述自融合色度矩阵向所述自融合亮度矩阵方向融合的融合特征，
Figure 127583DEST_PATH_IMAGE013
表示所述自融合亮度矩阵，
Figure 282621DEST_PATH_IMAGE014
表示所述自融合色度矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表示数学概念符号矩阵。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述投影融合特征的投影均匀指数，包括：
利用下述公式计算所述投影融合特征中每两个特征之间的第一均匀指数：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示所述投影融合特征中每两个特征之间的第一均匀指数，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
表示所述投影融合特征中特征n，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示所述投影融合特征中除了特征n以外剩余的特征中的任一特征，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示预先设置的参数；
根据所述第一均匀指数，配置所述投影融合特征的投影均匀参数；
计算所述投影均匀参数与所述投影融合特征中每个特征之间的第二均匀指数，将所述第二均匀指数作为所述投影融合特征的投影均匀指数；
其中，利用下述公式计算所述投影均匀参数与所述投影融合特征中每个特征之间的第二均匀指数：
Figure 646869DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
表示所述投影均匀参数与所述投影融合特征中特征n之间的第二均匀指数，
Figure 88214DEST_PATH_IMAGE037
表示所述投影均匀参数，
Figure 747866DEST_PATH_IMAGE032
表示所述投影融合特征中特征n，
Figure 441015DEST_PATH_IMAGE034
表示预先设置的参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，包括：
获取所述投影均匀指数对应的投影均匀参数，配置所述投影均匀参数的均匀参数误差；
判断所述投影均匀指数是否符合所述均匀参数误差；
在所述投影均匀指数符合所述均匀参数误差时，则确定所述投影图像的第一均匀控制指数；
在所述投影均匀指数不符合所述均匀参数误差时，则确定所述投影图像的第二均匀控制指数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系，包括：
获取所述均匀控制指数对应的投影像素数值与投影像素点，识别所述均匀控制指数与所述投影像素数值之间的比例关系；
根据所述比例关系，构建所述投影像素数值的像素控制指数；
构建所述像素控制指数与所述投影像素点之间的均匀映射关系，将所述均匀映射关系作为所述投影图像的均匀控制关系。
8.一种基于物联网的可控制均匀投影装置，其特征在于，所述装置包括：
投影属性识别模块，用于获取投影仪器及其对应的投影屏幕，利用预先配置在所述投影仪器中的光学传感器采集所述投影屏幕中的投影图像，将所述投影图像传输至所述投影仪器对应的投影检测设备中，在所述投影检测设备中，识别所述投影图像的投影属性；
投影特征提取模块，用于根据所述投影属性，利用训练好的投影均匀控制模型中的亮度提取网络提取所述投影图像中的投影亮度特征，利用训练好的投影均匀控制模型中的色度提取网络提取所述投影图像中的投影色度特征；
投影特征融合模块，用于构建所述投影亮度特征的亮度特征矩阵，并构建所述投影色度特征的色度特征矩阵，根据所述亮度特征矩阵与所述色度特征矩阵，对所述投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理，得到投影融合特征；
控制关系配置模块，用于计算所述投影融合特征的投影均匀指数，根据所述投影均匀指数，计算所述投影图像的均匀控制指数，根据所述均匀控制指数，配置所述投影图像的均匀控制关系；
投影均匀控制模块，用于将所述均匀控制关系传输至所述投影仪器中，以使所述投影仪器根据所述均匀控制关系对所述投影图像进行投影均匀控制。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的基于物联网的可控制均匀投影方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于物联网的可控制均匀投影方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115713681A (zh) * 2022-11-22 2023-02-24 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 一种融合物联网和卫星数据生成时空连续农作物参数的方法和系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013217955A (ja) * 2012-04-04 2013-10-24 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、表示装置、および電子機器
CN105611259A (zh) * 2015-12-17 2016-05-25 苏州佳世达光电有限公司 Lcd投影仪色彩均匀度调整方法及调整装置
CN111192552A (zh) * 2019-12-13 2020-05-22 南京乐飞航空技术有限公司 一种多通道led球幕几何校正方法
CN111654683A (zh) * 2020-06-05 2020-09-11 中影巴可（北京）电子有限公司 提升画面均匀度的电影播放方法
CN112261392A (zh) * 2019-07-22 2021-01-22 中强光电股份有限公司 投影系统与其影像均匀度补偿方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013217955A (ja) * 2012-04-04 2013-10-24 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、表示装置、および電子機器
CN105611259A (zh) * 2015-12-17 2016-05-25 苏州佳世达光电有限公司 Lcd投影仪色彩均匀度调整方法及调整装置
CN112261392A (zh) * 2019-07-22 2021-01-22 中强光电股份有限公司 投影系统与其影像均匀度补偿方法
CN111192552A (zh) * 2019-12-13 2020-05-22 南京乐飞航空技术有限公司 一种多通道led球幕几何校正方法
CN111654683A (zh) * 2020-06-05 2020-09-11 中影巴可（北京）电子有限公司 提升画面均匀度的电影播放方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115713681A (zh) * 2022-11-22 2023-02-24 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 一种融合物联网和卫星数据生成时空连续农作物参数的方法和系统

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