照明方法和照明系统技术方案

本发明专利技术提供了一种照明方法和照明系统。该方法包括：拍摄n帧前方的场景图像，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；以及将包括所述局部场景图像的图像投射到前方。本发明专利技术的方法和系统避免了前方障碍物的遮挡对于观察者视线的影响，从而为观察者提供了去除障碍物之后的前方真实场景。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供了一种照明方法和照明系统。该方法包括：拍摄n帧前方的场景图像，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；以及将包括所述局部场景图像的图像投射到前方。本专利技术的方法和系统避免了前方障碍物的遮挡对于观察者视线的影响，从而为观察者提供了去除障碍物之后的前方真实场景。【专利说明】照明方法和照明系统
本专利技术涉及数字图像处理和照明领域，尤其涉及一种照明方法和照明系统。
技术介绍
前方障碍物的遮挡经常会影响观察者的视线，使观察者无法得到前方的真实场例如，在雨雪天气时，由于前方的雨点或雪花会遮挡视线，雨雪中的行进者或者正在驾驶车辆、船只的驾驶员通常需要额外的照明设备，但同时，前方的雨点或雪花又会发生强烈的灯光反射而影响行进者或者驾驶员的视觉观察。例如，在公园、广场等场地照明或演出中投射大型图像等情况下，行人、车辆等移动障碍物可能会遮挡观众的视线，影响照明或者图像投射效果。例如，在利用照明设备进行搜寻时，前方的小型固定障碍物会影响搜寻者的观察，因而难以搜寻到目标物。英特尔和卡内基梅隆大学合作开发了一种智能车灯(R.D.Charette andetc.，〃Fast Reactive Control for Illumination through Rain and Snow-, Proceedingsof IEEE Conference on Computational Photography (ICCP)，2012.),用以避免在雨雪天气驾车时车辆前方的雨点或雪花强烈的反射灯光而影响驾驶。该技术以高亮投影仪作为车灯，通过摄像头实时拍摄汽车前方的雨点或雪花，利用电脑识别并预测出雨点或雪花的位置，然后将投影灯光中对应位置标为黑色，从而避免它们强烈的反射灯光影响驾驶。但是在这种方案中，标为黑色的位置遮挡了前方的真实场景，使得驾驶员所看到的前方场景很不自然，也同样会影响驾驶员的驾驶感受。同时在图像处理领域，现有技术中存在通过时空频率分析方法去除障碍物的技术(P.Barnum, S.G.Narasimhan, and T.Kanade, "Analysis of Rain and Snow in FrequencySpace", International Journal of Computer Vision (IJCV)，December2。。8.),也存在拍摄多张图像来合成一张没有障碍物遮挡的图像的技术(Scalado, Capture a clean photoeven in crowded areas and automatically remove moving objects, http://www.scalad0.com/display/en/Remove)。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种照明技术，用以避免前方障碍物的遮挡对于观察者视线的影响，从而为观察者提供去除了障碍物之后的前方真实场景。根据本专利技术的一个方面，提供一种照明方法，所述方法包括:场景拍摄步骤，拍摄η帧前方的场景图像并同时获取η帧场景深度图，其中η为大于I的整数；场景预测步骤，根据所述η帧场景图像和所述η帧场景深度图，预测第η+1帧场景图像中的障碍物图像和第η+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。本专利技术的上述方法可对所拍摄的多帧场景图像和所获取的多帧场景深度图进行处理，预测出下一时刻被障碍物遮挡的场景部分，然后投射这部分场景到前方使得观察者可见。该方法避免了前方障碍物的遮挡对于观察者视线的影响，从而为观察者提供了去除障碍物之后的前方真实场景。优选地，在所述场景预测步骤中，根据所述η帧场景图像和/或所述η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η+1帧场景图像中的障碍物图像和第η+1帧场景图像中被障碍物遮挡的局部场景图像。由于障碍物、照明系统自身均可能处于各种运动状态中，因此对于下一帧图像信息的预测，需要从之前的多帧图像中识别出与障碍物运动状态、照明系统自身运动状态有关的信息。优选地，通过比较所述η帧场景图像并检测其中的背景运动，和/或比较所述η帧场景深度图中的远景部分，从而识别所述自身运动数据。优选地，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。优选地，通过比较所述η帧场景图像并检测其中快速运动，和/或比较所述η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。优选地，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。优选地，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η帧场景图像中未被障碍物遮挡的部分，形成第η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η帧场景图像的场景基线图像进行变换，以预测第η+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η帧场景深度图中的障碍物深度图进行变换，以预测第η+1帧场景深度图中的障碍物深度图；以及步骤24:根据第η+1帧场景图像的场景基线图像和第η+1帧场景深度图中的障碍物深度图，计算第η+1帧场景图像中被障碍物遮挡的局部场景图像。优选地，在所述步骤21中，还根据所述障碍物运动数据合并η帧场景深度图中未被障碍物遮挡的部分，形成第η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η帧场景深度图的场景基线深度图对第η帧场景图像的场景基线图像进行变换，以预测第η+1帧场景图像的场景基线图像。优选地，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η帧场景图像中的障碍物图像进行变换，以预测第η+1帧场景图像中的障碍物图像。优选地，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η帧场景图像之外的η-1帧场景图像进行立体变换，使得之前的η-1帧场景图像与第η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η帧场景深度图之外的η-1帧场景深度图进行立体变换，使得之前的η-1帧场景深度图与第η帧场景深度图实现内容对齐。在有些应用场景下，虽然可以假定场景图像中主要场景处于静止状态而不发生变化，但是当照明系统处于较高速度的移动状态时，所拍摄的多帧场景图像或所获取的多帧场景深度图中的主要场景之间还是会发生变化，上述优选方案消除了上述变化对于场景预测步骤中图像处理的不良影响。优选地，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。在不同应用场景中，障碍物的特性均不同，上述优选方案根据具体应用场景中障碍物的类型对局部场景图像执行各种图像处理，从而使得该局部场景图像与障碍物特性更加贴合。优选地，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本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：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，
类型：发明
国别省市：