本发明涉及投影，尤其涉及一种投影仪角度校正方法及系统。
背景技术：
1、在投影仪的应用中，为了确保投影图像在投影面上的清晰度和准确性，通常需要对投影仪进行角度校正。传统的角度校正方法主要依赖于手动调节投影仪的角度，存在调节不精准、耗时等问题，无法满足对投影图像高精度、高稳定性的要求。
技术实现思路
1、基于此，本发明有必要提供一种投影仪角度校正方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种投影仪角度校正方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取投影仪传感数据，并根据投影仪传感数据进行投影表面分类划分，从而获得投影幕布图像集以及投影墙图像集；
4、步骤s2：获取投影仪参数数据，并根据投影仪传感数据以及投影仪参数数据进行初始投影参数计算，从而获得初始投影参数数据；
5、步骤s3：根据投影仪传感数据进行投影环境分析，从而获得投影环境数据，并根据投影环境数据对投影墙图像集进行环境误差校正，从而获得校正投影墙图像集；
6、步骤s4：根据投影幕布图像集对初始投影参数数据进行适应性投影尺寸校正，从而获得投影尺寸校正参数数据；根据校正投影墙图像集对初始投影参数数据进行参照点定位角度校正，从而获得投影角度校正参数数据；
7、步骤s5：对投影尺寸校正参数数据以及投影角度校正参数数据进行投影参数耦合模拟，从而获得优化投影参数数据。
8、本发明获取投影仪传感数据，并根据投影仪传感数据对投影表面进行分类划分，能够有效地识别出投影面的类型，为后续的校正过程提供准确的基础数据，确保后续校正的有效性和准确性。获取投影仪参数数据，并结合投影仪传感数据进行初始投影参数计算，可以得到初始投影参数数据。通过综合考虑投影仪的参数和传感数据，可以初步确定投影的参数设置，为后续的校正提供基础参考，从而提高了校正的准确性和效率。通过对投影仪传感数据进行分析，获取投影环境数据，并对投影墙图像集进行环境误差校正，从而得到校正投影墙图像集。有助于及时识别和纠正投影环境中的误差，保证了后续校正过程的稳定性和准确性，确保投影图像的清晰度和准确性。根据投影幕布图像集对初始投影参数数据进行尺寸和角度校正，得到相应的校正参数数据。根据幕布图像的特征对投影参数进行适应性校正，从而确保投影图像的尺寸和角度与幕布的实际情况相匹配，提高了投影图像的清晰度和准确性。对尺寸校正参数数据和角度校正参数数据进行耦合模拟，得到优化的投影参数数据。耦合模拟能够综合考虑尺寸和角度校正参数对投影图像的影响，并进行优化调整，以进一步提高投影图像的质量和稳定性，确保投影效果达到最佳状态。
9、可选地，步骤s1具体为：
10、步骤s11：获取投影仪传感数据，并对投影仪传感数据进行摄像图像提取，从而获得投影仪摄像图像集；
11、步骤s12：将投影仪摄像图像集进行灰度图像集转换，从而获得摄像灰度图像集；
12、步骤s13：对摄像灰度图像集进行灰度值统计，从而获得高频灰度值数据以及低频灰度值数据；
13、步骤s14：根据低频灰度值数据对摄像灰度图像集进行投影幕布图像集划分，从而获得投影幕布图像集；
14、步骤s15：根据投影幕布图像集以及高频灰度值数据对摄像灰度图像集进行投影墙图像集划分，从而获得投影墙图像集。
15、本发明利用传感器数据获取投影仪所处环境的信息，例如光线强度、环境亮度等，从而为后续校正提供基础数据。通过摄像图像集，可以更准确地了解投影仪的工作环境。将摄像图像集转换为灰度图像集。将摄像图像转换为灰度图像有助于简化图像处理过程，同时保留了图像的基本信息，为后续的数据分析和处理提供了基础。对灰度图像集进行灰度值统计。通过对灰度图像集进行灰度值统计，能够帮助了解图像中不同灰度级别的分布情况，从而识别出高频和低频的灰度值数据。有助于更准确地识别投影环境中的特征和问题。根据低频灰度值数据对图像集进行投影幕布图像集划分。通过对低频灰度值数据的分析，可以识别出投影幕布的位置和特征，从而将图像集中与幕布相关的图像划分为投影幕布图像集。有助于系统更精确地针对幕布进行校正和优化。根据投影幕布图像集以及高频灰度值数据对图像集进行投影墙图像集划分。利用投影幕布图像集和高频灰度值数据，可以识别出投影墙的位置和特征，进而将图像集中与墙壁相关的图像划分为投影墙图像集。有助于系统更准确地针对墙壁进行校正和优化，提高投影图像的清晰度和准确性。
16、可选地，步骤s14具体为：
17、步骤s141：根据低频灰度值数据对摄像灰度图像集进行灰度值频率标记，从而获得第一摄像灰度标记图像集；
18、步骤s142：对第一摄像灰度标记图像集进行最小灰度值连接，从而获得最小灰度值连接图像集，并对最小灰度值连接图像集进行最小灰度值闭合连接特征提取，从而获得最小灰度值闭合连接线数据；
19、步骤s143：根据最小灰度值闭合连接线数据对摄像灰度图像集进行连接线闭合区域图像集划分，从而获得闭合区域灰度图像集；
20、步骤s144：将最小灰度值闭合连接线数据以及闭合区域灰度图像集进行空间映射，从而获得幕布灰度图像集，并将幕布灰度图像集进行rgb图像集转换，从而获得投影幕布图像集。
21、本发明根据低频灰度值数据对摄像灰度图像集进行灰度值频率标记，得到第一摄像灰度标记图像集。根据摄像灰度图像集中的低频灰度值数据，能够更直观地观察出图像中不同灰度级别的分布情况，为后续的分析和处理提供基础。对第一摄像灰度标记图像集进行最小灰度值连接，得到最小灰度值连接图像集，并从中提取最小灰度值闭合连接线数据。识别出图像中的最小灰度值连接线，并提取出这些连接线的特征信息，为后续的幕布区域划分提供依据。该最小灰度值连接线即为投影幕布的黑边。根据最小灰度值闭合连接线数据对摄像灰度图像集进行连接线闭合区域图像集划分，得到闭合区域灰度图像集。通过利用闭合连接线数据，可以将图像集中与幕布相关的区域划分出来，形成闭合区域灰度图像集，为后续的空间映射提供准确的幕布位置信息。将最小灰度值闭合连接线数据以及闭合区域灰度图像集进行空间映射，得到幕布灰度图像集，并将其转换为rgb图像集，从而得到投影幕布图像集。通过空间映射，可以将闭合区域灰度图像集中的幕布区域映射到对应的空间位置上，形成幕布灰度图像集，并将其转换为rgb图像集，为后续投影幕布的校正和优化提供准确的数据支持。
22、可选地，步骤s15具体为：
23、步骤s151：根据投影幕布图像集对摄像灰度图像集进行非幕布区域图像集划分，从而获得非幕布区域图像集以及幕布区域图像集；
24、步骤s152：根据高频灰度值数据对非幕布区域图像集以及幕布区域图像集进行最大灰度值区域划分，从而获得最大灰度值区域图像集以及中级灰度值区域图像集；
25、步骤s153：对中级灰度值区域图像集进行边缘检测，从而获得边缘点数据，并对边缘点数据进行相邻边缘点曲率计算，从而获得相邻边缘点曲率数据；
26、步骤s154：根据相邻边缘点曲率数据对中级灰度值区域图像集进行墙面转折点标记，从而获得墙面转折点标记图像集；
27、步骤s155：将墙面转折点标记图像集以及最大灰度值区域图像集进行空间合并，从而获得投影墙灰度图像集，并对投影墙灰度图像集进行rgb图像集转换，从而获得投影墙图像集。
28、本发明根据投影幕布图像集对摄像灰度图像集进行非幕布区域图像集划分，划分出幕布区域图像集和幕布区域图像集。根据幕布的特征，将图像中的幕布区域与非幕布区域分开，为后续处理提供清晰的边界。根据高频灰度值数据对非幕布区域图像集以及幕布区域图像集进行最大灰度值区域划分，得到最大灰度值区域图像集以及中级灰度值区域图像集。识别出图像中的高频特征，如墙壁的纹理或细节，以便更好地理解场景并进行后续的墙面分析。对中级灰度值区域图像集进行边缘检测，得到边缘点数据，并计算相邻边缘点的曲率，获得相邻边缘点曲率数据。通过边缘检测和曲率计算，可以准确地找到墙面的边缘和拐角，为后续墙面结构的识别和分析提供必要的信息。根据相邻边缘点曲率数据对中级灰度值区域图像集进行墙面转折点标记，得到墙面转折点标记图像集。标记出墙面的转折点，即墙角、凸起或拐角的位置，以便后续的墙面结构分析和建模。将墙面转折点标记图像集以及最大灰度值区域图像集进行空间合并，得到投影墙灰度图像集，并将其转换为rgb图像集，获得投影墙图像集。通过空间合并和图像转换，可以将标记的墙面转折点与原始图像中的墙面区域结合起来，形成完整的投影墙图像集，为后续的墙面分析和处理提供准确的数据支持。
29、可选地，步骤s3具体为：
30、步骤s31：根据投影仪传感数据进行特征提取，从而获得光传感数据、温度传感数据以及湿度传感数据；
31、步骤s32：对光传感数据、温度传感数据以及湿度传感数据进行三维传感融合，从而获得投影环境数据；
32、步骤s33：根据投影环境数据对投影墙图像集进行环境误差分析，从而获得环境误差数据；
33、步骤s34：根据环境误差校正值数据对投影墙图像集进行图像集校正，从而获得校正投影墙图像集。
34、本发明通过提取投影仪传感数据，包括光传感数据、温度传感数据和湿度传感数据，可以了解投影环境的实时状态。这些数据提供了关于环境光线、温度和湿度等方面的信息，有助于后续分析和校正过程中考虑环境因素的影响。对光传感数据、温度传感数据和湿度传感数据进行三维传感融合，可以综合考虑环境的多个方面因素，得到更加全面的投影环境数据。有助于更准确地理解投影环境的状态，为后续的环境误差分析提供更为可靠的数据基础。根据投影环境数据对投影墙图像集进行环境误差分析，可以识别出由于光照、温度、湿度等因素引起的投影墙图像的误差和畸变。通过分析这些误差，可以更好地理解投影效果受到的影响，并采取相应的校正措施。根据环境误差校正值数据对投影墙图像集进行图像集校正，可以根据之前的环境误差分析结果，对投影墙图像进行校正，消除或减小由于环境因素引起的误差和畸变，可以提高投影仪定位的准确度，使投影墙图像更加清晰和真实。
35、可选地，步骤s33具体为：
36、步骤s331：对投影仪摄像图像集进行傅里叶变换，从而获得投影仪摄像频谱；
37、步骤s332：根据投影仪摄像频谱进行信号频率波动分析，从而获得信号频率波动数据；
38、步骤s333：对信号频率波动数据进行时序数据提取，从而获得波动时序数据，并根据波动时序数据对投影环境数据进行波动时序环境数据提取，从而获得波动时序环境数据；
39、步骤s334：根据信号频率波动数据进行逆傅里叶变换，从而获得投影仪摄像波动图像集；
40、步骤s335：对投影仪摄像波动图像集以及投影仪摄像图像集进行波动像素值计算，从而获得图像波动像素值数据；
41、步骤s336：通过环境误差校正值计算公式对图像波动像素值数据以及波动时序环境数据进行计算，从而获得环境误差校正值数据。
42、本发明中傅里叶变换可将投影仪摄像图像转换为频谱域，有助于识别图像中的周期性模式或频率成分。通过分析频谱，可以了解图像中存在的不同频率成分，为后续信号频率波动分析提供基础。通过信号频率波动分析，可以识别出投影仪摄像频谱中的频率波动情况。这些波动是由于环境噪音、震动或其他干扰引起的，分析这些波动有助于了解信号的稳定性和可靠性。时序数据提取和波动时序环境数据提取可将频率波动数据转换为时序数据，并结合投影环境数据，进一步分析波动时序环境数据。有助于理解环境因素对信号频率波动的影响，为后续校正提供更准确的依据。逆傅里叶变换将信号频率波动数据转换回空间域，从而得到投影仪摄像波动图像集。这些图像集反映了信号频率波动在图像中的影响，为进一步分析提供了可视化的数据。通过对投影仪摄像波动图像集和摄像图像集进行波动像素值计算，可以量化图像中的波动程度。这些数据有助于评估环境误差对图像质量的影响程度，为后续校正提供指导。
43、可选地，步骤s335中的环境误差校正值计算公式具体为：
44、
45、式中，ecorr为环境误差校正值，n为投影仪摄像波动图像集样本总数，i为投影仪摄像波动图像集样本索引，t为图像集出现波动的持续时间，m为波动时序环境数据的波动时间点总数，j为波动时序环境数据的波动时间点索引，iij为在第j个波动时间点时的第i个投影仪摄像波动图像集样本的像素值波动量，tj为第j个波动时间点的温度值，hj为第j个波动时间点的湿度值，lj为第j个波动时间点的光照强度，q为误差调整参数。
46、本发明通过查阅相关资料以及专家经验进行公式推导，得到了环境误差校正值计算公式。该公式充分考虑了影响环境误差校正值ecorr的像素值波动量i，温度值t，湿度值h，光照强度l，误差调整参数q，以及其他求和参数，形成了函数关系：
47、
48、其中，部分计算了每个样本i中m个波动时间点的像素值波动量相对于环境参数(温度、湿度、光照强度)加上误差调整参数q的比值的平方和的平均值。误差调整参数q，用于调整环境因素对像素值波动的影响。部分对计算的归一化波动量的平方和进行了平方根和对数运算，是为了平衡数据的分布。相当于将每个时间点的像素值波动量归一化，并且考虑了环境因素对像素值波动的影响。部分对对数值进行两次时间导数运算，即考虑了图像集出现波动的持续时间对误差校正的影响。最后，对每个样本的校正值进行求平均，得到整个投影仪摄像波动图像集的环境误差校正值ecorr。以此将各个样本的校正值合并，得到一个整体的校正值，从而消除环境波动对图像数据的影响。在本领域中，通常采用环境参数监测、算法模型等技术手段对环境误差校正值进行计算。通过采用本发明提供的环境误差校正值计算公式，能够更准确地得到环境误差校正值。
49、可选地，步骤s4具体为：
50、步骤s41：对投影幕布图像集进行特征提取，从而获得投影幕布黑边数据；
51、步骤s42：根据初始投影参数数据构建投影参数空间；
52、步骤s43：根据投影幕布黑边数据对投影参数空间进行最优投影尺寸选择，从而获得最优投影尺寸参数；
53、步骤s44：基于最优投影尺寸参数对初始投影参数数据进行尺寸校正，从而获得投影尺寸校正参数数据；
54、步骤s45：根据校正投影墙图像集对初始投影参数数据进行参照点定位角度校正，从而获得投影角度校正参数数据。
55、本发明对投影幕布图像集进行特征提取，特别是黑边数据的提取，可以了解投影幕布的实际形态和边缘情况。这些黑边数据对后续投影参数校正和调整至关重要，因为它们反映了幕布的实际边界，有助于避免图像超出幕布范围。构建投影参数空间意味着建立一个包含不同投影参数组合的范围。这种空间的构建使得可以探索各种投影参数设置，为后续的优化提供了基础。对投影幕布黑边数据进行分析，选择最优投影尺寸参数，可以确保投影图像完全覆盖幕布，并避免出现过多或过少的投影图像部分在幕布以外的情况，从而提高整体视觉效果和用户体验。基于最优投影尺寸参数对初始投影参数数据进行尺寸校正；根据实际情况调整投影尺寸，确保投影图像的大小和位置与预期一致，有助于提高图像的清晰度和准确性。通过校正投影墙图像集进行参照点定位角度校正，有助于调整投影角度，以确保投影图像与投影墙面垂直或按照特定角度投影。有利于避免图像变形或扭曲，提高图像的视觉效果和可读性。
56、可选地，步骤s45具体为：
57、步骤s451：对校正投影墙图像集进行墙面转折点特征提取，从而获得墙面转折点数据；
58、步骤s452：对墙面转折点数据进行平面轮廓分析，从而获得墙面轮廓数据，并根据墙面轮廓数据进行墙面凸起点特征提取，从而获得墙面参照点数据；
59、步骤s453：根据投影幕布黑边数据进行平面相对中心点选择，从而获得幕布参照点数据；
60、步骤s454：对初始投影参数数据进行投影焦点特征提取，从而获得投影焦点数据；
61、步骤s455：根据墙面参照点数据以及幕布参照点数据构建参照点参数空间，并根据投影焦点数据对参照点参数空间进行最优投影焦点选择，从而获得最优投影焦点数据；
62、步骤s456：根据最优投影焦点数据对初始投影参数数据进行定位角度校正，从而获得投影角度校正参数数据。
63、本发明通过提取校正投影墙图像集中的墙面转折点特征，可以了解墙面的几何形状和结构。有助于确定墙面的主要特征点，为后续的校正提供基础。通过对墙面转折点数据进行平面轮廓分析，可以获得墙面的整体轮廓数据，并从中提取墙面凸起点特征，进一步确定墙面的主要参照点。有助于确定投影图像在墙面上的正确位置和方向。根据投影幕布黑边数据选择平面相对中心点，以确定幕布的参照点。参照点的选择可以确保投影图像在幕布上的覆盖范围和位置正确。对初始投影参数数据进行投影焦点特征提取，可以确定投影的焦点位置。有助于确保投影图像的清晰度和锐度，以及投影图像与观众的距离适当。根据墙面参照点数据和幕布参照点数据构建参照点参数空间，并通过投影焦点数据选择最优投影焦点。可以确保投影图像在墙面上的位置和幕布上的覆盖范围都得到最佳匹配，提高了整体投影效果的一致性和质量。根据最优投影焦点数据对初始投影参数数据进行定位角度校正，有助于避免图像扭曲或变形，提高了投影图像的可视化效果和观赏性。
64、可选地，本说明书还提供一种投影仪角度校正系统，用于执行如上所述的一种投影仪角度校正方法，该投影仪角度校正系统包括：
65、投影表面分类划分模块，用于获取投影仪传感数据，并根据投影仪传感数据进行投影表面分类划分，从而获得投影幕布图像集以及投影墙图像集；
66、初始投影参数计算模块，用于获取投影仪参数数据，并根据投影仪传感数据以及投影仪参数数据进行初始投影参数计算，从而获得初始投影参数数据；
67、环境误差校正模块，用于根据投影仪传感数据进行投影环境分析，从而获得投影环境数据，并根据投影环境数据对投影墙图像集进行环境误差校正，从而获得校正投影墙图像集；
68、投影参数校正模块，用于根据投影幕布图像集对初始投影参数数据进行适应性投影尺寸校正，从而获得投影尺寸校正参数数据；根据校正投影墙图像集对初始投影参数数据进行参照点定位角度校正，从而获得投影角度校正参数数据；
69、投影参数耦合模块，用于对投影尺寸校正参数数据以及投影角度校正参数数据进行投影参数耦合模拟，从而获得优化投影参数数据。
70、本发明的投影仪角度校正系统，该系统能够实现本发明任意一种投影仪角度校正方法，用于联合各个模块之间的操作与信号传输的媒介，以完成投影仪角度校正方法，系统内部模块互相协作，从而实现对投影仪角度的自动校正，提高了投影图像的清晰度和准确性。
1.一种投影仪角度校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的投影仪角度校正方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求2所述的投影仪角度校正方法，其特征在于，步骤s14具体为：
4.根据权利要求2所述的投影仪角度校正方法，其特征在于，步骤s15具体为：
5.根据权利要求2所述的投影仪角度校正方法，其特征在于，步骤s3具体为：
6.根据权利要求5所述的投影仪角度校正方法，其特征在于，步骤s33具体为：
7.根据权利要求6所述的投影仪角度校正方法，其特征在于，步骤s335中的环境误差校正值计算公式具体为：
8.根据权利要求7所述的投影仪角度校正方法，其特征在于，步骤s4具体为：
9.根据权利要求8所述的投影仪角度校正方法，其特征在于，步骤s45具体为：
10.一种投影仪角度校正系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的一种投影仪角度校正方法，该投影仪角度校正系统包括：
