【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及照明装置领域，具体地，涉及一种图像投影检测方法及系统。
技术介绍
1、为了减少数据传输带宽，现有专利中cn116420160a提到，使用卷积神经网络以基于图像数据在编码器块中生成压缩数据，传输至解码器块中解压缩恢复该图像数据的原始版本，而后投射图像信息。对于其解压缩恢复后的图像信息是否存在数据丢失，其结果是未知的。
2、另外市面上使用的投影芯片如dmd，当加工上存在一定偏差时，可能导致投影图像存在误差。而当其微镜角度发生变化时，往往采用畸变校正算法进行梯度校正，防止图像失真，然而对其校正后的投影结果也缺乏一定验证。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种图像投影检测方法及系统。
2、根据本专利技术提供的一种图像投影检测方法，包括：
3、步骤s1：将原始图像传输至数据处理单元，进行数据压缩和解压；
4、步骤s2：对地面投影区域进行信息采集，传送至数据处理单元；
5、步骤s3：进行图像处理，平滑处理并进行轮廓提取，生成校验框；
6、步骤s4：进行图像数据丢失验证。
7、优选地，在所述步骤s1中：
8、原始图像为用户期望投影图案，来自用户实时输入或flash储存器预先存储图案；原始图像传输至数据处理单元，在进入压缩单元前，将原始图像进行灰度化处理后储存在缓存区a中；原始图像在压缩单元进行数据压缩后，达到减少数据传输带宽的目的，而后被压缩后的数据信息传输
9、优选地，在所述步骤s2中：
10、图像传感器对地面投影区域进行信息采集，采用sensor输出接口dvp将图像信息以并行数据形式传递给图像处理器；
11、图像处理器将图像处理为rgb格式传输，使用串行器将并行数据转成串行数据传输；使用gsml或者fpd link传输总线将串行数据传递到解串器端；图像信息到达解串器后，串行数据转为并行数据，传送至数据处理单元进行图像处理后，在缓存区b中储存。
12、优选地，在所述步骤s3中：
13、步骤s3.1：将收到的rgb图像转换成灰度图，采用高斯模糊将图片平滑化处理后，使用canny算法进行图片边缘轮廓提取，得到处理后的图像b1；
14、步骤s3.2：从缓存区a中获取原始图像，深度学习，得到信息框，信息框中包含原始图像轮廓参数，以及信息框长宽比；
15、步骤s3.3：在步骤s3.1得到的图像b1基础上，在图像b1中的轮廓生成校验框，筛选得到与原始图像信息框长宽比近似长度大于预设标准的校验框，对比该校验框内的轮廓信息与原始图像轮廓参数差异，如在预设差异范围内，则该校验框为决定框，提取该决定框内图像信息，并还原到灰度图模式，并保存在缓存区b中；
16、其中，在图像b1中已经提取到图像的细节轮廓，其中包含多个封闭轮廓；针对各个封闭轮廓，以封闭轮廓形状中心为基准，轮廓y轴正，负方向最大值处作水平线，轮廓x轴正，负方向最大值处作垂直线；y轴上下水平线，与x轴左右垂直线相交，得封闭矩形，为校验框；各个封闭轮廓，得到多个校验框；
17、步骤s3.4：若在步骤s3.3中，图像b1中所有轮廓信息都不能进入决定框，采集的投影图案存在失真，进而进行投影系统校验，无需进入图像数据丢失验证。
18、优选地，在所述步骤s4中：
19、步骤s4.1：将缓存区a中的原始图像，以及缓存区b中采集的投影图像，分别提取其像素灰度矩阵a{n1,n2,…ni}，b{n1,n2,…ni}；
20、对单个像素点进行公式计算，0.2989*r+0.5870*g+0.1140*b，取rgb分量加权平均和，将rgb值转化成灰度值；将所有行列像素灰度值汇总为该图像灰度值矩阵；
21、步骤s4.2：系统中设定基于原始图像，像素灰度值波动范围{-x,+x}，该波动范围值根据实际对投影图像质量要求进行设置；a区图像某像素点灰度值为a{n10}，b区内对应像素点灰度值为b{n10},当a{n10}-x≤b{n10}≤a{n10}+x时，计为1，否则为0；将像素灰度矩阵a、b所有的像素点进行行列对比运算；
22、步骤s4.3：设定两图像相似率阈值m；
23、步骤s4.4：计算两图像实际相似率m；像素点行列总数值为s,计算步骤s4.2中像素点对比结果中为1的总次数为s1，实际相似率m＝s1/s；
24、步骤s4.5：比较实际相似率m与预设相似率阈值m，若m≥m，则投影图像数据正确；否则判定为存在数据丢失，开始投影系统校验。
25、根据本专利技术提供的一种图像投影检测系统，包括：
26、模块m1：将原始图像传输至数据处理单元，进行数据压缩和解压；
27、模块m2：对地面投影区域进行信息采集，传送至数据处理单元；
28、模块m3：进行图像处理，平滑处理并进行轮廓提取，生成校验框；
29、模块m4：进行图像数据丢失验证。
30、优选地，在所述模块m1中：
31、原始图像为用户期望投影图案，来自用户实时输入或flash储存器预先存储图案；原始图像传输至数据处理单元，在进入压缩单元前，将原始图像进行灰度化处理后储存在缓存区a中；原始图像在压缩单元进行数据压缩后，达到减少数据传输带宽的目的，而后被压缩后的数据信息传输至解压缩单元，并进行数据还原和恢复，由显示模块投影。
32、优选地，在所述模块m2中：
33、图像传感器对地面投影区域进行信息采集，采用sensor输出接口dvp将图像信息以并行数据形式传递给图像处理器；
34、图像处理器将图像处理为rgb格式传输，使用串行器将并行数据转成串行数据传输；使用gsml或者fpd link传输总线将串行数据传递到解串器端；图像信息到达解串器后，串行数据转为并行数据，传送至数据处理单元进行图像处理后，在缓存区b中储存。
35、优选地，在所述模块m3中：
36、模块m3.1：将收到的rgb图像转换成灰度图，采用高斯模糊将图片平滑化处理后，使用canny算法进行图片边缘轮廓提取，得到处理后的图像b1；
37、模块m3.2：从缓存区a中获取原始图像，深度学习，得到信息框，信息框中包含原始图像轮廓参数，以及信息框长宽比；
38、模块m3.3：在模块m3.1得到的图像b1基础上，在图像b1中的轮廓生成校验框，筛选得到与原始图像信息框长宽比近似长度大于预设标准的校验框，对比该校验框内的轮廓信息与原始图像轮廓参数差异，如在预设差异范围内，则该校验框为决定框，提取该决定框内图像信息，并还原到灰度图模式，并保存在缓存区b中；
39、其中，在图像b1中已经提取到图像的细节轮廓，其中包含多个封闭轮廓；针对各个封闭轮廓，以封闭轮廓形状中心为基准，轮廓y本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像投影检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像投影检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中：
3.根据权利要求1所述的图像投影检测方法，其特征在于，在所述步骤S2中：
4.根据权利要求1所述的图像投影检测方法，其特征在于，在所述步骤S3中：
5.根据权利要求1所述的图像投影检测方法，其特征在于，在所述步骤S4中：
6.一种图像投影检测系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的图像投影检测系统，其特征在于，在所述模块M1中：
8.根据权利要求6所述的图像投影检测系统，其特征在于，在所述模块M2中：
9.根据权利要求6所述的图像投影检测系统，其特征在于，在所述模块M3中：
10.根据权利要求6所述的图像投影检测系统，其特征在于，在所述模块M4中：
【技术特征摘要】
1.一种图像投影检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像投影检测方法，其特征在于，在所述步骤s1中：
3.根据权利要求1所述的图像投影检测方法，其特征在于，在所述步骤s2中：
4.根据权利要求1所述的图像投影检测方法，其特征在于，在所述步骤s3中：
5.根据权利要求1所述的图像投影检测方法，其特征在于，在所述步骤s4中：
...【专利技术属性】
技术研发人员：李菲菲，
申请(专利权)人：马瑞利汽车零部件芜湖有限公司，
类型：发明
国别省市：
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