一种自动调整图像画面的方法和系统技术方案

技术编号:21039276 阅读:101 留言:0更新日期:2019-05-04 08:15
本发明专利技术公开了一种自动调整图像画面的方法和系统。为解决现有技术中投影图像画面清晰度值界定不明显而导致的聚焦不够清楚的问题,本发明专利技术提供的技术方案建立从“最清晰”到“最模糊”的几个层次类别学习图像清晰度的分类器,达到对清晰图像的识别,然后再根据图像画面的清晰度识别对逐渐相机调整焦距,完成自动对焦调整,从而获得更清晰、高效的自动聚焦效果。本发明专利技术的技术方案具有自动性强的优点,避免出现马达反复来回调整导致的损耗和计算数据波动后投影图像画面不能达到最佳清晰度的情况,计算算法效率高,能在较短时间内完成投影设备的自动高清晰度对焦,缩短投影设备使用的准备时间,保留对焦图像的更多细节,使投影图像画面整体获得更好的清晰度,使用户获得更佳的使用效果。

A Method and System for Automatically Adjusting Image Pictures

【技术实现步骤摘要】
一种自动调整图像画面的方法和系统
本专利技术涉及投影控制领域,尤其是一种自动调整图像画面的方法和系统。
技术介绍
随着投影技术的发展,让投影设备在办公和家用领域不断普及,其中投影图像聚焦清晰度是决定用户体验的重要因素。现有的投影聚焦调整主要包括两类:手动调整和自动调整。传统的手动调整对焦不仅耗时耗力,调整效果和清晰精细程度也欠佳。而现有的投影仪自动对焦是利用相机不断拍摄当前画面,然后使用清晰度方法计算当前画面的清晰度值回传给相机,相机通过对比前后画面的清晰度值高低来不断地进行内部马达的前后调整,马达再驱动光机拍摄不同焦距下的画面。最终,当拍摄的画面清晰度前后对比最高的时候,则固定此时马达参数,停止相机调整,完成对焦功能。现有技术中的投影自动对焦方法有一定的效果,然而目前已有的清晰度计算方法对投影图像画面的清晰度值界定不明显,在马达不断来回计算中会出现一定的交叉波动,这导致了投影仪在自动对焦时会出现一定误差,使得自动对焦完成后的画面会存在画面清晰精细度不够或部分显示区域不够清晰的缺陷。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的上述技术问题,提供一种图像画面自动调整方法和系统,为解决现有技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动调整图像画面的方法,包括如下步骤:步骤1,分别在不同场景下采集多张不同焦距下的不同清晰度的图像,以此采集多类图像数据;步骤2,对采集的多张不同清晰度的图像进行清晰度判定,按照判定的清晰度分别对每一张图像进行标引;步骤3,基于已标引的图像数据和对应的标签信息训练神经网络模型,神经网络训练完成后,保存模型参数;步骤4,对当前投影画面进行拍照,将此刻的图像画面传入已经训练好的卷积神经网络,通过计算,得到此时画面的清晰度类别;步骤5,按照画面的清晰度判定结果分别调整相机马达参数自动对相机焦距进行调整;步骤6,当图像画面被判定为最清晰类别,停止相机的调整,定格此时的相机焦距和画面,完成自动对...

【技术特征摘要】
1.一种自动调整图像画面的方法,包括如下步骤:步骤1,分别在不同场景下采集多张不同焦距下的不同清晰度的图像,以此采集多类图像数据;步骤2,对采集的多张不同清晰度的图像进行清晰度判定,按照判定的清晰度分别对每一张图像进行标引;步骤3,基于已标引的图像数据和对应的标签信息训练神经网络模型,神经网络训练完成后,保存模型参数;步骤4,对当前投影画面进行拍照,将此刻的图像画面传入已经训练好的卷积神经网络,通过计算,得到此时画面的清晰度类别;步骤5,按照画面的清晰度判定结果分别调整相机马达参数自动对相机焦距进行调整;步骤6,当图像画面被判定为最清晰类别,停止相机的调整,定格此时的相机焦距和画面,完成自动对焦。2.如权利要求1所述的自动调整图像画面的方法,其特征在于,所述图像的清晰度包括最清晰、次清晰、次模糊和最模糊四个量级,并对应四类标签信息;所述对每张图像进行标引包括对每一张图像加上与该图像清晰度量级对应的标签。3.如权利要求1所述的自动调整图像画面的方法,其特征在于,采用的神经网络为卷积神经网络。4.如权利要求1所述的自动调整图像画面的方法,其特征在于,若当前图像画面清晰度属于“最模糊”类别,则调整相机马达参数按照第一幅度对相机焦距进行粗调;若当前图像湖面清晰度属于“次模糊”,则调整相机马达参数对相机焦距按照第二幅度进行粗调;若当前图像画面清晰度属于“次清晰”,则调整相机中马达参数对相机焦距按照第三幅度进行微调。5.如权利要求1所述的自动调整图像画面的方法,其特征在于,所述第一幅度、第二幅度、第三幅度的大小关系为第一幅度>第二幅度>第三幅度。6.一种自动调整图像画面的系统,包括模型训练模块和图像调整模块,其中,模型训练模块用于基于训练数据的采集和处理建立图像画面清晰度的训练模型,包括以下处理单元:数据采集单元,用于...

【专利技术属性】
技术研发人员:钟波肖适刘志明何正义
申请(专利权)人:成都市极米科技有限公司
类型:发明
国别省市:四川,51

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