[发明专利]基于增强现实的大屏显示方法及装置有效

专利信息
申请号: 202011567606.5 申请日: 2020-12-25
公开(公告)号: CN112714304B 公开(公告)日: 2022-03-18
发明(设计)人: 赵象生 申请(专利权)人: 新华邦(山东)智能工程有限公司
主分类号: H04N13/243 分类号: H04N13/243;H04N13/261;H04N13/324
代理公司: 济南知来知识产权代理事务所(普通合伙) 37276 代理人: 崔静
地址: 250000 山东省济南市高新区工*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 基于 增强 现实 显示 方法 装置
【权利要求书】:

1.基于增强现实的大屏显示方法,其特征在于,所述方法执行以下步骤:

步骤1:通过三个图像采集单元,对当前场景中的实物进行图像采集,得到三个场景图像;

步骤2:对三个场景图像分别进行图像去噪处理,然后进行图像色彩通道分离,分别得到红色通道图像、蓝色通道图像和黄色通道图像;

步骤3:对三个场景图像进行图像融合,得到融合后的场景图像;

步骤4:对融合后的场景图像进行图像识别,识别场景图像中的实物,得到识别结果;

步骤5:基于识别结果,在数据库中调取该实物对应的数据信息;

步骤6:将实物和对应的数据信息,发送到大屏显示器中,进行显示;同时将每个数据信息,叠加在对应的实物的相应位置处进行显示。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤6中,将每个数据信息,叠加在对应的实物的相应位置处进行显示包括:根据场景图像确定所述图像采集单元相对所述实物的实时姿态信息;根据所述图像采集单元的图像采集参数和实时姿态信息、以及预先存储的对应于所述实物的三维素材信息,获得对应于所述实物和当前的实时姿态的三维显示信息,并将所述三维显示信息叠加在所述场景图像的相应位置处进行显示,所述三维显示信息包括用于模拟所述实物的三维显示信息。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述图像采集单元的图像采集参数和实时姿态信息、以及预先存储的对应于所述实物的三维素材信息,获得对应于所述实物和当前的实时姿态的三维显示信息,包括:根据所述实时姿态信息以及所述图像采集单元的图像采集参数,得到投影矩阵;

对预先存储的对应于所述实物的三维素材信息中的每一个顶点,根据所述投影矩阵计算所述顶点在成像平面上对应的像素成像位置,根据所述顶点的色彩信息确定所述像素成像位置处对应的色彩信息。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤4:对融合后的场景图像进行图像识别,识别场景图像中的实物,得到识别结果的方法包括:对融合后的额场景图像进行阈值分割,得到二值化图像,将二值化图像进行一次开闭运算,得到分割后的图像;针对每个分割后的图像分别进行图像识别,然后将针对每个分割后的图像的识别结果作为一个集合,该集合为该场景图像的识别结果。

5.一种用于实现权利要求1至4之一所述方法的基于增强现实的大屏显示装置,其特征在于,所述装置包括:图像采集模块,包括:三个图像采集单元,所述三个图像采集单元对当前场景中的实物进行图像采集,得到三个场景图像;图像处理单元,配置用于对三个场景图像分别进行图像去噪处理,然后进行图像色彩通道分离,分别得到红色通道图像、蓝色通道图像和黄色通道图像;图像融合单元,配置用于对三个场景图像进行图像融合,得到融合后的场景图像;图像识别单元,配置用于对融合后的场景图像进行图像识别,识别场景图像中的实物,得到识别结果;基于识别结果,在数据库中调取该实物对应的数据信息;显示单元,配置用于将实物和对应的数据信息,发送到大屏显示器中,进行显示;同时将每个数据信息,叠加在对应的实物的相应位置处进行显示。

6.如权利要求5所述的装置,其特征在于,所述显示单元,将每个数据信息,叠加在对应的实物的相应位置处进行显示的方法包括:根据场景图像确定所述图像采集单元相对所述实物的实时姿态信息;根据所述图像采集单元的图像采集参数和实时姿态信息、以及预先存储的对应于所述实物的三维素材信息,获得对应于所述实物和当前的实时姿态的三维显示信息,并将所述三维显示信息叠加在所述场景图像的相应位置处进行显示,所述三维显示信息包括用于模拟所述实物的三维显示信息。

7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,根据所述图像采集单元的图像采集参数和实时姿态信息、以及预先存储的对应于所述实物的三维素材信息,获得对应于所述实物和当前的实时姿态的三维显示信息,包括:根据所述实时姿态信息以及所述图像采集单元的图像采集参数,得到投影矩阵;对预先存储的对应于所述实物的三维素材信息中的每一个顶点,根据所述投影矩阵计算所述顶点在成像平面上对应的像素成像位置,根据所述顶点的色彩信息确定所述像素成像位置处对应的色彩信息。

8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述图像识别单元对融合后的场景图像进行图像识别,识别场景图像中的实物,得到识别结果的方法包括:对融合后的场景图像进行阈值分割,得到二值化图像,将二值化图像进行一次开闭运算,得到分割后的图像;针对每个分割后的图像分别进行图像识别,然后将针对每个分割后的图像的识别结果作为一个集合,该集合为该场景图像的识别结果。

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