[发明专利]照明方法和照明系统有效
申请号: | 201310359207.3 | 申请日: | 2013-08-16 |
公开(公告)号: | CN103440626B | 公开(公告)日: | 2016-10-19 |
发明(设计)人: | 施伟;杜琳;潘磊 | 申请(专利权)人: | 北京智谷睿拓技术服务有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/20 |
代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 马敬;项京 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 照明 方法 系统 | ||
1.一种照明方法,其特征在于,所述方法包括:
场景拍摄步骤,拍摄n帧前方的场景图像并同时获取n帧场景深度图,其中n为大于1的整数;
场景预测步骤,根据所述n帧场景图像和所述n帧场景深度图,预测第n+1帧场景图像中的障碍物图像和第n+1帧场景图像中被障碍物遮挡的局部场景图像;以及
场景投射步骤,将包括所述局部场景图像的图像投射到前方。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述场景预测步骤中,根据所述n帧场景图像和/或所述n帧场景深度图识别出自身运动数据和障碍物运动数据,并基于所述自身运动数据和所述障碍物运动数据来预测第n+1帧场景图像中的障碍物图像和第n+1帧场景图像中被障碍物遮挡的局部场景图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,通过比较所述n帧场景图像并检测其中的背景运动,和/或比较所述n帧场景深度图中的远景部分,从而识别所述自身运动数据。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述自身运动数据包括自身运动轨迹、各帧的自身运动方向、自身运动速度、自身运动姿态、自身位置中的至少一种。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,通过比较所述n帧场景图像并检测其中快速运动,和/或比较所述n帧场景深度图中的近景部分,从而识别所述障碍物运动数据。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述障碍物运动数据包括障碍物运动轨迹、各帧的障碍物运动方向、障碍物运动速度、障碍物运动姿态、障碍物位置中的至少一种。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述场景预测步骤中,进一步包括如下步骤:
步骤21:根据所述障碍物运动数据合并n帧场景图像中未被障碍物遮挡的部分,形成第n帧场景图像的场景基线图像;
步骤22:根据所述自身运动数据对第n帧场景图像的场景基线图像进行变换,以预测第n+1帧场景图像的场景基线图像;
步骤23:根据所述自身运动数据和所述障碍物运动数据对第n帧场景深度图中的障碍物深度图进行变换,以预测第n+1帧场景深度图中的障碍物深度图;以及
步骤24:根据第n+1帧场景图像的场景基线图像和第n+1帧场景深度图中的障碍物深度图,计算第n+1帧场景图像中被障碍物遮挡的局部场景图像。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,在所述步骤21中,还根据所述障碍物运动数据合并n帧场景深度图中未被障碍物遮挡的部分,形成第n帧场景深度图的场景基线深度图;
在所述步骤22中,根据所述自身运动数据和第n帧场景深度图的场景基线深度图对第n帧场景图像的场景基线图像进行变换,以预测第n+1帧场景图像的场景基线图像。
9.根据权利要求7或8所述的方法,其特征在于,在所述步骤23中,还根据所述自身运动数据和所述障碍物运动数据对第n帧场景图像中的障碍物图像进行变换,以预测第n+1帧场景图像中的障碍物图像。
10.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述场景预测步骤还包括一对齐步骤,根据所述自身运动数据,对除了第n帧场景图像之外的n-1帧场景图像进行立体变换,使得之前的n-1帧场景图像与第n帧场景图像实现内容对齐;和/或
根据所述自身运动数据,对除了第n帧场景深度图之外的n-1帧场景深度图进行立体变换,使得之前的n-1帧场景深度图与第n帧场景深度图实现内容对齐。
11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法,其特征在于,在所述场景预测步骤之后还包括一局部场景图像处理步骤,对所述局部场景图像进行包括边缘羽化、亮度处理、对比度处理、表面变形中至少一种的图像处理。
12.根据权利要求1-10中任一项所述的方法,其特征在于,在所述场景拍摄步骤之前,还包括一校准步骤,将拍摄场景图像的设备、获取场景深度图的设备和进行场景投射的设备之间进行校准。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,使用分光镜来执行所述校准步骤。
14.根据权利要求1-10中任一项所述的方法,其特征在于,在所述场景拍摄步骤中,在近红外光照射前方的情况下拍摄n帧前方的场景图像并获取n帧场景深度图。
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