[发明专利]投影校正方法、装置、投影仪及可读存储介质

权利要求书

1.一种投影校正方法，其特征在于，应用于投影仪，所述方法包括：

获取投影面所在区域的第一场景图像，所述第一场景图像包括所述投影仪将第一图像投射在所述投影面上形成的第二图像，其中，所述第一图像为所述投影仪当前需要投影的画面，且所述第一图像不是用于画面校正的特殊模板图像，所述特殊模板图像包括网格图像或单一颜色的图像，所述第一场景图像中的第二图像的形状与所述投影面上形成的第二图像的形状相同；

通过图像识别算法，在所述第一图像、所述第二图像中确定多组相匹配的特征点，每组特征点包括在所述第一图像中的第一特征点及在所述第二图像中与所述第一特征点匹配的第二特征点，所述相匹配的特征点为像素值相同或像差在指定范围内的点，且相匹配的所述第一特征点、所述第二特征点的组数大于4；所述图像识别算法包括RANSAC算法，其中，在所述第一图像、所述第二图像中确定多组相匹配的特征点之前，通过所述RANSAC算法滤除所述第一图像及所述第二图像中的无关特征点；在剩余的特征点中，将在所述第一图像、所述第二图像中特征向量相似度最大的特征点作为相匹配的特征点；

基于所述多组相匹配的特征点在所述第一图像中的第一位置、在所述第二图像中的第二位置，确定投影校正参数，其中，所述投影校正参数表征所述第一特征点在所述第一图像中的位置与所述第二特征点在所述第二图像的位置的差异；

根据所述投影校正参数调整所述第一图像，以使调整后的第一图像投射在所述投影面上形成的第三图像的边缘轮廓的形状为指定形状。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，图像识别算法还包括SURF算法，通过图像识别算法，在所述第一图像、所述第二图像中确定多组相匹配的特征点，包括：

通过所述SURF算法在所述第一图像中确定多个所述第一特征点、与每个所述第一特征点对应的第一特征向量，以及在所述第二图像中确定多个所述第二特征点、与所述第二特征点对应的第二特征向量；

通过所述RANSAC算法对所述第一图像中的多个所述第一特征向量、所述第二图像中的多个所述第二特征向量进行匹配；

将相匹配的第一特征向量、第二特征向量分别对应的第一特征点、第二特征点作为一组相匹配的特征点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多组相匹配的特征点在所述第一图像中的第一位置、在所述第二图像中的第二位置，确定投影校正参数，包括：

根据每个所述第一特征点在所述第一图像中的第一位置，建立第一位置矩阵，以及根据每个所述第二特征点在所述第二图像中的第二位置，建立第二位置矩阵；

基于每组相匹配的特征点在所述第一位置矩阵、所述第二位置矩阵中的映射关系，确定所述投影校正参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过图像识别算法，在所述第一图像、所述第二图像中确定多组相匹配的特征点之前，所述方法还包括：

确定所述第一场景图像中的第二图像的边缘轮廓的形状不是所述指定形状。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定形状包括指定宽高比例的矩形，所述方法还包括：

每隔预设时长获取包括所述第三图像的第二场景图像；

判断所述第二场景图像中的第三图像的边缘轮廓是否为所述指定宽高比例的矩形；

当所述边缘轮廓不为所述指定宽高比例的矩形时，将所述第二场景图像作为新的第一场景图像，重复执行所述通过图像识别算法，在所述第一图像、所述第二图像中确定多组相匹配的特征点至根据所述投影校正参数调整所述第一图像，以使调整后的第一图像投射在所述投影面上形成的第三图像的边缘轮廓的形状为指定形状。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，在所述通过图像识别算法，在所述第一图像、所述第二图像中确定多组相匹配的特征点之前，所述方法还包括：

调节所述第一图像和/或所述第一场景图像中的第二图像的亮度，以使调节亮度后的所述第一图像与所述第一场景图像中的第二图像的亮度差在预设亮度范围内。