一種應(yīng)用于視頻投影目標(biāo)定位的參考點識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本方法適用于大范圍物理空間的視頻投影運動目標(biāo)定位，尤其是涉及一種應(yīng)用于視頻捕捉紅外參考點進(jìn)行目標(biāo)標(biāo)定的參考點識別系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]對大范圍物理空間視頻投影中的運動目標(biāo)進(jìn)行空間定位是虛擬現(xiàn)實場景中的娛樂和光學(xué)跟蹤系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，其中定位精度和定位速度是實現(xiàn)大范圍物理空間視頻投影中的運動目標(biāo)空間定位的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)，直接關(guān)系到整個技術(shù)的成敗，也是當(dāng)前大范圍物理空間視頻投影中運動目標(biāo)空間定位技術(shù)的瓶頸。高定位精度和高定位速度的大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)空間定位技術(shù)應(yīng)用極其廣泛但實現(xiàn)難度較高，在商業(yè)運用中還處于起步階段。當(dāng)前，國內(nèi)外主要利用多傳感器融合技術(shù)以及簡單圖像標(biāo)定方法實現(xiàn)大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)空間定位，但此類技術(shù)存在定位精度低、定位速度慢、系統(tǒng)成本高等缺陷。由于技術(shù)上的限制，該技術(shù)在科技娛樂設(shè)備行業(yè)的應(yīng)用還沒有得到普及。我國大范圍物理空間視頻投影中運動目標(biāo)空間定位技術(shù)的研究起步較晚，與國外差距較大，還沒有達(dá)到實時高精度地位的要求，進(jìn)行相關(guān)研究和技術(shù)開發(fā)有助于我國形成具有自主知識產(chǎn)權(quán)的虛擬現(xiàn)實大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位技術(shù)。
[0003]大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)包括紅外參考點編碼方式、參考點識別方法等關(guān)鍵技術(shù)。紅外參考點編碼方式?jīng)Q定了大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)的定位精度，而高效的參考點識別方法則有助于實現(xiàn)大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)的定位速度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)通過對具有人眼不可見的紅外參考點進(jìn)行編碼，使得每個參考點具有唯一身份標(biāo)識，通過圖像處理方法識別參考點，獲得參考點的身份標(biāo)識及坐標(biāo)。從而利用參考點的空間變換關(guān)系及目標(biāo)點在圖像中的運動信息達(dá)到目標(biāo)定位的目的。
[0005]針對大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)定位精度不高的問題，設(shè)計了一種具有高精度和高魯棒性的應(yīng)用于大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)的紅外參考點編碼方式，最大限度地少參考點的數(shù)量，為參考點識別提供良好基礎(chǔ)。點的編碼充分考慮環(huán)境變化可能造成的誤識別，使得參考點之間具有量化的空間位置信息及良好的糾錯恢復(fù)能力。
[0006]針對大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)定位速度不高的問題，提出了一種高效、魯棒的應(yīng)用于大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)的紅外參考點識別方法。通過計算基準(zhǔn)點及基準(zhǔn)距離，快速實現(xiàn)參考點的識別，通過參考點校正算法，實現(xiàn)參考點錯誤識別的自動糾錯并恢復(fù)。使得應(yīng)用于大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)的紅外參考點識別方法具有良好的計算精度和計算速度，實現(xiàn)快速定位。
[0007]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:
本發(fā)明針對大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)定位精度不高的問題，設(shè)計了一種具有高精度和高魯棒性的應(yīng)用于大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)的紅外參考點編碼方式。針對大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)定位速度不高的問題，提出了一種高效、魯棒的應(yīng)用于大范圍物理空間視頻投影目標(biāo)定位系統(tǒng)的紅外參考點識別方法。
[0008]首先介紹紅外參考點編碼方式。利用紅外光線人眼不可見而視頻采集設(shè)備可以清晰捕捉的特點，利用不同數(shù)目的紅外光源組成不同的紅外區(qū)域，這里將這個紅外區(qū)域稱為參考點，每個紅外區(qū)域中的紅外光源之間以同一固定距離相隔，每個參考點之間的距離大于參考點中紅外光源之間的距離。參考點中紅外光源的數(shù)目代表了其標(biāo)號，作為其身份標(biāo)識；參考點的身份標(biāo)識及坐標(biāo)代表了當(dāng)前目標(biāo)所在的位置信息。
[0009]其次介紹參考點識別方法。針對大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)定位速度不高的問題，提出了一種高效、魯棒的應(yīng)用于大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)的紅外參考點識別方法。這里的參考點包括參考點及參考線。紅外參考點識別方法包含參考點識別及參考點坐標(biāo)計算兩個部分。參考點識別方法充分考慮參考點可能存在的各種形變及由于視頻采集距離引起的參考點之間圖像距離的變化，設(shè)計一種基于基準(zhǔn)點及基準(zhǔn)距離自適應(yīng)更新的參考點識別方法，以最快速度實現(xiàn)將紅外光源在圖像上的亮塊進(jìn)行聚類，形成參考點，并計算參考點坐標(biāo)。
[0010]本發(fā)明大范圍物理空間視頻投影運動目標(biāo)定位系統(tǒng)具有以下優(yōu)點:
(I)本發(fā)明的技術(shù)方案中使用紅外光源作為參考點，人眼不可見，避免了定位過程中對人可能產(chǎn)生的不適、視頻采集時易識別、圖像處理計算量小、易于安裝調(diào)試、穩(wěn)定性強、不影響游戲體驗。
[0011](2)本發(fā)明的技術(shù)方案中使用紅外光源作為參考點，以參考點中紅外光源的數(shù)量作為其唯一身份標(biāo)識，可以實現(xiàn)參考點物理坐標(biāo)與圖像坐標(biāo)的快速匹配。
[0012](3)本發(fā)明的技術(shù)方案中采用基于基準(zhǔn)點和基準(zhǔn)距離迭代的算法進(jìn)行圖像中亮塊的聚類，形成參考點，聚類速度快，聚類精度高。
[0013](4)本發(fā)明的技術(shù)方案中使用參考點實現(xiàn)定位，能夠在圖像畸變和視頻采集設(shè)備大角度旋轉(zhuǎn)等各種極端條件下提供實時高精度的定位。
[0014]【附圖說明】:
圖1為亮塊分布的例子，黑色圓點代表亮塊，每個亮塊包含若干像素，每個亮塊間距離小于與其處于不同黑線區(qū)域的亮塊之間的距離。
[0015]圖2為亮塊聚類過程示意圖，不斷尋找基準(zhǔn)點A和B，圖中以A1，A2，B1，B2等表示基準(zhǔn)點，并以編號表示基準(zhǔn)點被找到的順序。計算基準(zhǔn)距離和區(qū)域中心，完成區(qū)域劃分，圖中以六邊形邊框包圍的所有黑色圓點屬于同一個區(qū)域，并以RA1，RA2，RBL RB2等來表示，以滿足區(qū)域劃分規(guī)則為止，圖中用區(qū)域1，區(qū)域2等指出了兩塊聚類結(jié)果。
[0016]圖3為技術(shù)方案整體框架，包括初始化、確定基準(zhǔn)點、計算基準(zhǔn)距離、聚類、區(qū)域合并、區(qū)域完備性檢查、計算區(qū)域類標(biāo)及區(qū)域的坐標(biāo)等關(guān)鍵步驟。
[0017]圖4為聚類結(jié)果示意圖，將屬于滿足距離約束的亮塊劃分為同一個區(qū)域，圖中以黑色圓框標(biāo)出，區(qū)域中心以五角星標(biāo)出，區(qū)域標(biāo)號以區(qū)域中亮塊數(shù)量來表征。
[0018]【具體實施方式】:
下面結(jié)合附圖和實施案例，對本發(fā)明的【具體實施方式】作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。以下實施案例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。
[0019]紅外光源在圖像上經(jīng)過圖像二值化形成多個散亂分布的亮塊，每個亮塊由數(shù)量不等的像素值為I的像素組成，非亮塊組成像素的像素值為O。圖1為亮塊分布的一個實例，每個亮塊以一個黑色圓點代替，每個亮塊與其周圍緊鄰的其他亮塊形成一個區(qū)域，稱為參考點，每個參考點以其包含的亮塊個數(shù)為標(biāo)號，從左到右依次記為3，4，5，6。非同一區(qū)域亮塊間距離的最小值大于同一區(qū)域內(nèi)亮塊間距離最大值的3/2倍。
[0020]圖2為亮塊聚類過程示意圖。首先根據(jù)距離圖像坐標(biāo)原點(0，O)距離的最大值和最小值，分別將距離圖像坐標(biāo)原點的最近點和最遠(yuǎn)點記為基準(zhǔn)點Al和BI ;然后通過計算其他亮塊到這兩個基準(zhǔn)點之間的距離，將距離的最小值作為初始基準(zhǔn)距離，并根據(jù)就近原則確定亮塊歸屬，形成區(qū)域RAl和RBl ;接著分別計算區(qū)域RAl和RBl內(nèi)所有亮塊的坐標(biāo)均值，并以此作為這個區(qū)域的坐標(biāo)，計算區(qū)域內(nèi)所有亮塊到區(qū)域坐標(biāo)的距離，若這個距離大于初始基準(zhǔn)距離的某個倍數(shù)，則認(rèn)為這個區(qū)域還需要再次分解，將其分解為RA2和RB2，并在得到的新的分解區(qū)域中尋找新的基準(zhǔn)點A2，B2，并按照上述步驟繼續(xù)執(zhí)行，直到滿足上述條件停止區(qū)域分解。對于分解后的區(qū)域，需要對其進(jìn)行區(qū)域完備性檢查并對存在錯分的亮塊重新進(jìn)行聚類。最終完成整個亮塊聚類過程。圖3為技術(shù)方案整體框架，包括初始化、確定基準(zhǔn)點、計算基準(zhǔn)距離、聚類、區(qū)域合并、區(qū)域完備性檢查等關(guān)鍵步驟，最終得到區(qū)域類標(biāo)及區(qū)域的圖像坐標(biāo)和實際坐標(biāo)。對圖像中的多個亮塊按照距離約束對亮塊進(jìn)行分類，將符合距離約束的亮塊分為若干區(qū)域，并以屬于同一區(qū)域的亮塊的坐標(biāo)均值代表此區(qū)域的坐標(biāo)，根據(jù)區(qū)域內(nèi)亮塊個數(shù)表征此區(qū)域的類別，實現(xiàn)與其他區(qū)域的區(qū)分。完成無序亮塊的聚類和坐標(biāo)計算，以參考點中亮塊的個數(shù)作為其類標(biāo)。
[0021]步驟一:初始化。(I)將所有亮塊的類標(biāo)設(shè)為0，表明此亮塊暫時不屬于任何區(qū)域。(2)設(shè)定距離閾值，fBetal, fBeta2，表示中心點與所有點之間距離的最小值需要小于所有基準(zhǔn)點距離之間最小值的某個倍數(shù)(表示中心點確實是區(qū)域的中心)。(3)nLas