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    重庆时时彩中奖率高: 一种巨型幕多人射击互动景物定位方法.pdf

    关 键 词:
    一种 巨型 幕多人 射击 互动 景物 定位 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410120796.4

    申请日:

    2014.03.27

    公开号:

    CN104138661A

    公开日:

    2014.11.12

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||著录事项变更IPC(主分类):A63F 13/219变更事项:申请人变更前:北京太阳光影影视科技有限公司变更后:北京身临其境文化股份有限公司变更事项:地址变更前:100090 北京市海淀区中关村大街18号数字物流港6层B区变更后:100090 北京市海淀区中关村大街18号数字物流港6层B区|||实质审查的生效IPC(主分类):A63F 13/219申请日:20140327|||公开
    IPC分类号: A63F13/219(2014.01)I 主分类号: A63F13/219
    申请人: 北京太阳光影影视科技有限公司
    发明人: 刘宣付; 彭健; 黄江涛
    地址: 100090 北京市海淀区中关村大街18号数字物流港6层B区
    优先权:
    专利代理机构: 武汉宇晨专利事务所 42001 代理人: 李鹏;王敏锋
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410120796.4

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2017.01.11|||2015.06.03|||2014.12.10|||2014.11.12

    法律状态类型:

    授权|||著录事项变更|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种巨型幕多人射击互动景物定位方法,包括以下步骤,设置光学墙,建立光学坐标系,测量每个红外灯密集区域的几何中心的世界坐标,设定相邻4个构成矩形的红外灯密集区域的模式数;安装摄像头和仿真枪;对图像进行预处理;选取的4个红外灯密集区所含的红外灯数量,获得模式数,并获得4个红外灯密集区的几何中心所对应的像素坐标矩阵;根据世界坐标矩阵和像素坐标矩阵获得投影变换矩阵H;根据仿真枪在图像中对应的像素位置,通过投影变换矩阵H获得仿真枪对准的光学墙的世界坐标。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种巨型幕多人射击互动景物定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
    步骤1、设置光学墙,以光学墙最左上角为原点建立光学坐标系,并在光学墙上布置若干数量的红外灯密集区域,测量每个红外灯密集区域的几何中心的在光学墙坐标系的坐标,即世界坐标,各个红外灯密集区域的几何中心呈矩形阵列排列,根据相邻4个构成矩形的红外灯密集区域中各个红外灯密集区域的红外灯的个数,设定模式数;
    步骤2、将摄像头安装于仿真枪的枪口,使仿真枪的瞄准线与摄像机的光轴处于平行关系或者重合的位置,将摄像机镜头前挡上滤光墨片以滤掉可见光;
    步骤3、对摄像头拍摄到的图像进行预处理;
    步骤4、对预处理后的图像搜索所有的连通域,并求解各个连通域质心的像素坐标,即得到所有红外灯像素点的像素坐标;
    步骤5、圈定各个红外灯密集区中红外灯像素点;
    步骤6、计算各个红外灯密集区中红外灯像素的个数,计算各个红外灯密集区的几何中心的像素坐标;
    步骤7、选取几何中心像素坐标的横纵坐标最小所对应的红外灯密集区,并选取3个与横纵坐标最小所对应的红外灯密集区构成矩形关系的红外灯密集区,根据本步骤选取的4个红外灯密集区所含的红外灯数量,获得模式数,并获得4个红外灯密集区的几何中心所对应的像素坐标矩阵;
    步骤8、根据模式数获得步骤7中4个红外灯密集区的几何中心的世界坐标及世界坐标矩阵;
    步骤9、根据世界坐标矩阵和像素坐标矩阵获得投影变换矩阵H;
    步骤10、根据仿真枪在图像中对应的像素位置,通过投影变换矩阵H获得仿真枪对准的光学墙的世界坐标。

    2.  根据权利要求1所述的一种巨型幕多人射击互动景物定位方法,其特征在于,所述的步骤9投影变换矩阵H通过以下公式获得:
    xi=h0xi+h1yi+h2h6xi+h7yi+1yi=h3xi+h4yi+h5h6xi+h7yi+1]]>
    其中xi′,yi′为密集区几何中心像素坐标,xi,yi为密集区几何中心世界坐标,4个密集区几何中心像素坐标构成八元一次方程组,求得投影变换矩阵H为
    h0h1h2h3h4h5h6h71.]]>

    3.  根据权利要求2所述的一种巨型幕多人射击互动景物定位方法,其特征在于,所述的步骤9求取投影变换矩阵H还包括以下步骤:
    步骤9.1、摄像机成像视野中除步骤7选取的4个红外灯密集区以外的红外灯密集区为求精红外灯密集区;
    步骤9.2、选取某个求精红外灯密集区替换步骤7选取的4个红外灯密集区中的一个,得到替换后的4个红外灯密集区几何中心像素坐标和世界坐标;
    步骤9.3、根据替换后的4个红外灯密集区几何中心世界坐标和投影变换矩阵H求得新的红外灯密集区几何中心像素坐标并与步骤9.2的像素坐标通过以下公式求误差值G(h),G(h)=Σi=14{(xi-x‾i)2+(yi-y-i)2};]]>
    步骤9.4、若G(h)大于等于预定值,求取当前选取的4个红外灯密集区得到的投影变换矩阵H并更新当前投影变换矩阵H,返回步骤9.2;若G(h)小于预定值,则停止迭代,选取当前投影变换矩阵H为求精后的投影变换矩阵H。

    说明书

    说明书一种巨型幕多人射击互动景物定位方法
    技术领域
    本发明专利提供了一种解决巨形幕、多人射击互动的景物定位方,涉及计算机视觉和摄影测量等技术领域。
    技术背景
    模拟射击系统多年来应用于军队射击训练或警务人员的临场射击作战素质的培训,减少了子弹弹药的使用和训练场地面积,是一项有诸多优势的高新技术应用,但随着社会的物质文明和精神文明的不断发展,模拟射击技术的应用从军用走向普通大众的娱乐消费市场,人们的物质和精神消费的品质也逐步提升,不断对射击互动类型的娱乐产品的用户体验提出高要求。
    传统的用于射击训练的弹着点定位方法通常是在仿真枪的枪口安装激光发射器,在幕布的同侧或异侧安装红外传感装置(多为经过过滤可见光的红外感光摄像机),数据运算单元通过红外传感装置所获取的图像,计算以幕布边框为取景框的图象内的激光光斑的像素坐标(以幕布左上角边坐标原点,横边为x轴,纵边为y轴建立图像像素坐标系),从而获取仿真枪击中幕布的位置坐标。该方法可以精确定位到仿真枪的射击击中位置,但在多人同时射击时无法区分红外传感装置采集图像中每一个激光光斑所对应的射击者身份,无法实现多人同时射击的应用需求。
    实用新型[CN2692622Y]提供了一种将光源安装于幕布背后,红外传感装置安装于仿真枪的虚拟射击系统,该系统可以实现多个射击者同时运用手中的仿真枪中的红外传感装置捕捉同一个光源的影像,并根据仿真枪枪口的运动时光源像点在红外传感成像视野中的相对运动计算仿真枪的射击击中位置。发明[CN103418132A]提供了一种以家用电视等小面积成像屏幕的中心光点在仿真枪枪口摄像机成像视野中的相对运动来确定射击击中屏幕位置的方法,但此类方法的重点是假设仿真枪的瞄准线和枪口上的摄像机的光轴是平行或近似重合的位置关系,当射击者使枪口运动时摄像机光轴的延长线与屏幕的交点也相应发生改变(此交点位置即为所求的射击击中位置),同时屏幕中心光点在摄像机中的成像 像点也会随之发生相对变化,运用该中心光点的像点及光轴延长线与屏幕交点的相对运动关系确定射击击中位置的坐标。该方法虽实现了光源在屏幕位置光感应装置在仿真枪中时的射击击中点定位,但当屏幕面积足够大时,由于仿真枪摄像机的成像视野无法将屏幕全部摄取,会导致摄像机光轴与屏幕交点还未到达屏幕边沿时,屏幕中心光点的像点早已离开摄像机的成像视野从而使该射击点位置确定方法失效,因此该方法无法适用于幕布面积过大的巨形幕成像的射击互动场合。
    弧形或球形巨形幕能给射击者提供更高质影像效果和3D特效,更多的是给射击者带来沉浸式融入场景的逼真感,特别是时下火热的互动电影便是将优质的影像效果、场景特效和射击互动技术完美的结合,开辟出一个新兴的娱乐体验模式,市场需求蓬勃而旺盛,本发明专利提供了一种解决巨形幕、多人射击互动的景物定位方法,迎合了虚拟射击游戏和互动电影市场对技术的新需求和玩家对娱乐体验品质的高要求,在当今科学技术不断发展的前提下,越来越多的射击互动娱乐产品制造商欲引进弧形或球形巨型幕以带给玩家更高参与感的高质量娱乐体验。
    发明内容
    本发明针对现今娱乐市场对虚拟射击互动技术的不断发展的高要求,提供一种解决巨形幕、多人射击互动的景物定位方法。该方法可以实现多人同时射击互动,且能够在巨形幕成像场景中将幕布先分块定域再射影投射定位射击击中点位置。该方法在屏幕位置设置光学墙,布置若干数量按特殊规律排列的红外灯形成对整个屏幕的分块特征编码,采用滤去可见光的摄像机采集红外灯像点图像,嵌入式线路板中加载核心程序对摄像机传输过来的图像进行处理,最终实现上述功能。
    本发明采用以下技术方案:
    该巨形幕、多人射击互动的景物定位方法包括光学墙布置方法、仿真枪中摄像机配置方法及光源图像采集的特殊性设定和嵌入式线路板中数据处理核心算法。
    该光学墙布置方法包括以下步骤:
    步骤1:以屏幕左上角为坐标原点,以屏幕纵向边框为X轴横向边框为Y轴(由图像采集摄像机的像素坐标系方位构成决定)建立光学墙坐标系;
    步骤2:将光学墙上布置若干数量的红外灯(红外灯根据屏幕材质取材,若为投影幕布则选波长足够长,散射角足够大的红外灯置于幕布后方;若为LED电子屏则取屏幕发光阵列中某些LED灯管更换为相同面积的无可见光LED红外发射 管;若为其它材质视场合另选其它规格红外灯),灯的位置遵循如下规律:
    a灯与灯之间按间距大小可分为密集和稀疏两种位置关系,距离小于临界值R则为密集关系,大于临界值R则为稀疏关系;
    b相互间处于密集关系的灯组成一个密集区域;
    c任意一个密集区内的灯与另一个密集区内的灯相互间处于稀疏关系;
    d每一个密集区域的灯的数量可以是1以上的任意自然数,所有红外灯密集区域的几何中心点呈矩形阵列排列。
    步骤3:精确测量每一个红外灯密集区域的几何中心坐标。即红外灯密集区的几何中心的世界坐标。
    该仿真枪中摄像机配置方法及光源图像采集的特殊性设定包括以下步骤:
    步骤1:将摄像头安装于仿真枪的枪口,使仿真枪的瞄准线与摄像机的光轴处于平行关系或者重合的关系;
    步骤2:将摄像机镜头前严密地挡上滤光墨片以滤掉可见光,采集到只有红外灯像点的图像;
    步骤3:对摄像机镜头规格的选取要满足如下条件:
    镜头光圈要适宜,要保证在应用场合中射击者在极近距离(为保证用户体验设定的射击者射击过程中距幕布的最小距离)下摄像机成像视野中至少有4个红外灯密积区域;采用鱼眼失真较小的镜头。
    嵌入式线路板中数据处理核心程序其算法分步描述如下:
    步骤1:图像预处理;
    步骤2:搜索图像中所有的连通域(红外灯像点所覆盖的全部像素围成的图像区域),并逐一求解各连通域质心的像素坐标,得到摄像机图像中所有红外灯像点的像素坐标;
    步骤3:从所求得连通域质心(红外灯像点像素坐标)中选取横坐标最小的点为参考点(若存在多个横坐标最小点,任取其一即可),以设定半径R为邻域,搜索该邻域里出现的全部连通域质心,所有质心点计算完毕判定第一个密集区域质心点圈定完毕,将己被圈定的属于同一密集区的质心点排除,再开始选取下一个搜选参考点,循环上述操作,此处遍历完成所有密集连通域质心点圈定(相邻距离符合小于R的质心点的归类);
    步骤4:计算每一个密集区所包含的连通域质心坐标的数量,得到每一个密集区域的特征值;
    步骤5:计算摄像机成像平面中每一个红外密集区域的几何中心像素坐标;
    步骤6:对步骤5中所输出的红外灯密集区几何中心点的像素坐标进行筛选,输出横纵坐标最小的密集区几何中心点以及与之构成四角形关系的另三个密集区几何中心点(此为最简单的筛选方法,也有其它方法,但算法复杂度较高),将筛选出的4个密集区特征值按其对应的密集区几何中心的位置关系从横纵坐标最小者顺时针排列,得到一个4位数,这个4位数即构成区域识别特征编码即模式数;
    步骤7:根据模式数得到识别结果,输出模式数中4个特征值所对应的密集区域几何中心的像素坐标矩阵和世界坐标矩阵,两矩阵中各元素均按其对应的密集区几何中心的位置关系从横纵坐标最小者顺时针排列;
    步骤8:根据摄像机线性成像模型,步骤7输出的四对坐标构成模型中的世界坐标和像素坐标的对应关系,利用解线性方程组的方法求解投影变换矩阵中的各个元素,输出投影变换矩阵H;
    步骤9:运用求精算法求精投影变换矩阵H;
    步骤10:根据摄像机成像逆投影(射影逆变换)计算仿真枪射击击中坐标,将此坐标发送给主机,主机中的虚拟影像播放控制引擎根据坐标定位到虚拟影像坐标系中该坐标所对应的景物。
    如上述步骤1中的图像预处理包括图像灰度化、二值化、中值滤波、去除孤立像素点、开运算和闭运算。
    如上述步骤8中的摄像机线性成像模型指代如下数学关系:
    摄像机线性成像模型(又称针孔模型)中,空间任一点P在图像上的投影位置为p,p是光心O与点P的连线OP与图像平面的交点。若点P在世界坐标系中的坐标为(Xw,Yw,Zw),在摄像头坐标系下的坐标为(Xc,Yc,Zc),点p在图像物理坐标系下的坐标为(x,y),在摄像机成像平面中的像素坐标为(u,v),由由摄相机光学几何原理就可以得到以世界坐标系表示的P点坐标(Xw,Yw,Zw,1)与其投影点p在图像像素坐标系下的坐标(u,v,1)之间的关系:
    Zcuv1=kx0u000kyv000010Rt0T1XWYWZW1]]>
    其中,旋转矩阵R与平移矩阵t来描述世界坐标系和摄像头坐标系之间的关系,kx,ky,u0,v0是摄像机内部参数,一般需要标定求解。
    本发明中光学墙上红外灯和构成四角形关系的密集区几何中心点都近似处于一个平面,所以该模型可以进一步简化为平面(2D)射影变换模型,该模型是关 于齐次三维矢量的线性变换,它用一个非奇异3×3矩阵表示:
    平面(2D)射影变换是关于齐次三维矢量的线性变换,它用一个非奇异3×3矩阵表示:
    a1a2a3h0h1h2h3h4h5h6h71a1a2a3]]>
    其中(a′1,a′2,a′3)为密集区几何中心像素坐标的齐次坐标系表示,(a1,a2,a3)为密集区几何中心的世界坐标的齐次坐标系表示,上式或更简洁地表示为:
    X’=HX
    H即为摄像机投影矩阵,即H=h0h1h2h3h4h5h6h71.]]>X’表征摄像机像平面像素坐标矩阵,X表征世界坐标系中投影点的世界坐标矩阵,H矩阵有8个自由度,需要N(2N>=8)个点对求解投影矩阵H,步骤7输出的4对点对即可满足求解要求。
    如上述步骤8中求解投影变换矩阵H方法如下:
    将上式非齐次化为:
    xi=a1a3=h0xi+h1yi+h2h6xi+h7yi+1yi=a2a3=h3xi+h4yi+h5h6xxi+h7yi+1]]>
    其中(xi′,yi′)为密集区几何中心的像素坐标非齐次坐标系表示,(xi,yi)为密集区几何中心的世界坐标的非齐次坐标系表示;
    令(xi,yi)∈(xi′,yi′)为一对匹配点,i=1,2,…,N。由每一对匹配点,根据式(11)可以得到两个线性方程:
    (xi,yi,1,0,0,0,-xixi′,yi xi′)h=xi′
    (0,0,0,xi,yi,1,-xiyi′,-yi yi′)h=yi′
    其中,h=h0,h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7T
    于是我们可以得到2N个关于参数h0,h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7的方程。写成矩阵形式:
    Ah=b
    其中
    A=x1y11000-x1x1y1x1000x1y11-x1y1-y1y1........................xNyN1000-xNxNyNxN000xNyN1-xNyN-yNyN]]>
    b=(x′1,y′1,…,x′N,y′N)T
    当N>=4时,我们可以用最小二乘法求h=A-1b其中A?1为A的伪逆阵。
    如上述步骤9中所述求精投影变换矩阵H的方法如下:
    由于根据最小二乘法所求的h是min‖Ah-b‖意义下的解,因此仍有一定的误差。下面给出的求精算法,使误差达到最小。令
    G(h)=Σi=1N{(xi-x‾i)2+(yi-y-i)2}---(1)]]>
    其中
    x‾i=h0xi+h1yi+h2h6xi+h7yi+1y‾i=h3xi+h4yi+h5h6xi+h7yi+1---(2)]]>
    显然,求精h就是求一具体的h*,使
    G(h*)=minG(h)
    这是非线性最小问题。我们可以利用如下方法来求解。由步骤中(xi′,yi′)和(xi,yi)为摄像机成像视野中所有的密集区几何中心点中任意一对匹配的像素坐标和、世界坐标,由前一次迭代中的(xi,yi)和h计算而得,每迭代一次,
    将前次迭代的匹配点(xi′,yi′)和(xi,yi)替换掉A(见步骤8)中对应项(迭代次数和被替换项的脚标严格对应)求解下一次迭代参数h,求精后的h*即可得到精确化后的摄像机投影矩阵H。
    上述步骤l0中所述根据射影逆变换计算仿真枪射击击中坐标的方法如下:
    根据仿真枪中摄像机安装特征,摄像机光轴与幕布交点即为所求的射击击中点,根据摄像机线性成像模型知将摄像机中心像点逆投影至世界坐标系,所得世界坐标即为射击击中坐标。设中心像点为(x′0,y′0),则射击击中点坐标(x0t,y0t,t)=H-1(x′0s,y′0s,s)(t,s为坐标的齐次化转化系数),或由上述非齐次式求解,中心像点(x′0,y′0)由摄像机画面直接读出,H-1为摄像机投影矩阵的逆矩阵。
    本发明的技术方案相对于现有技术具有以下有益效果:
    1本方法可同时用在多个并行的嵌入式系统中,每个系统对应虚拟射击者手中的一把道具枪,可以真正实现多个玩家同时射击,相互间没有冲突和系统延时;
    2本方法真正克服了现有虚拟射击瞄准准星定位(射击景物定位)无法适用于面积较大的屏幕的局限,真正将高质量的影像效果和多维特效融入到虚拟射击的娱乐和训练平台中,带给射击体验者或者射击训练者沉浸于虚拟景象中如临其境的更逼真体验;
    3本方法采用摄像机射影成像几何原理定位射击瞄准点使得瞄准误差更是较一些传统的方法要低很多。
    附图说明
    图1光学墙光源点布置示例图,其中空心圆代表光学墙上红外光源的位置,实心圆所标定的红外光源密集区几何中心的位置;
    图2摄像机图像采样示例图;
    图3嵌入式线路板中数据处理核心程序算法流程图;
    图4图像预处理Matlab仿真效果图;
    图5质心位置及坐标求解Matlab仿真结果示意图;
    图6密集区几何中心位置及坐标求解Matlab仿真结果示意图;
    图7图像中所有密集区域几何中心像素坐标和特征值Matlab求解结果示意图;
    图8模式识别特征数及对应模式坐标输出示意图;
    图9摄像机投影矩阵H求解及求精后H*数据对比表图;
    图10不完全统计射击击中点准确性分析表图。
    具体实施方式
    本发明采用以下技术方案:
    实施例:1
    一种巨型幕多人射击互动景物定位方法,包括以下步骤:
    步骤1、设置光学墙,以光学墙最左上角为原点建立光学坐标系,并在光学墙上布置若干数量的红外灯密集区域,测量每个红外灯密集区域的几何中心的在光学墙坐标系的坐标,即世界坐标,各个红外灯密集区域的几何中心呈矩形阵列排列,根据相邻4个构成矩形的红外灯密集区域中各个红外灯密集区域的红外灯的个数,设定模式数;
    步骤2、将摄像头安装于仿真枪的枪口,使仿真枪的瞄准线与摄像机的光轴处于平行关系或者重合的位置,将摄像机镜头前挡上滤光墨片以滤掉可见光;
    步骤3、对摄像头拍摄到的图像进行预处理;
    步骤4、对预处理后的图像搜索所有的连通域,并求解各个连通域质心的像素坐标,即得到所有红外灯像素点的像素坐标;
    步骤5、圈定各个红外灯密集区中红外灯像素点;
    步骤6、计算各个红外灯密集区中红外灯像素的个数,计算各个红外灯密集区的几何中心的像素坐标;
    步骤7、选取几何中心像素坐标的横纵坐标最小所对应的红外灯密集区,并 选取3个与横纵坐标最小所对应的红外灯密集区构成矩形关系的红外灯密集区,根据本步骤选取的4个红外灯密集区所含的红外灯数量,获得模式数,并获得4个红外灯密集区的几何中心所对应的像素坐标矩阵;
    步骤8、根据模式数获得步骤7中4个红外灯密集区的几何中心的世界坐标及世界坐标矩阵;
    步骤9、根据世界坐标矩阵和像素坐标矩阵获得投影变换矩阵H;
    步骤10、根据仿真枪在图像中对应的像素位置,通过投影变换矩阵H获得仿真枪对准的光学墙的世界坐标。
    步骤9投影变换矩阵H通过以下公式获得:
    xi=h0xi+h1yi+h2h6xi+h7yi+1yi=h3xi+h4yi+h5h6xi+h7yi+1]]>
    其中xi′,yi′为密集区几何中心像素坐标,xi,yi为密集区几何中心世界坐标,4个密集区几何中心像素坐标构成八元一次方程组,求得投影变换矩阵H为
    h0h1h2h3h4h5h6h71.]]>
    步骤9求取投影变换矩阵H还包括以下步骤:
    步骤9.1、摄像机成像视野中除步骤7选取的4个红外灯密集区以外的红外灯密集区为求精红外灯密集区;
    步骤9.2、选取某个求精红外灯密集区替换步骤7选取的4个红外灯密集区中的一个,得到替换后的4个红外灯密集区几何中心像素坐标和世界坐标;
    步骤9.3、根据替换后的4个红外灯密集区几何中心世界坐标和投影变换矩阵H求得新的红外灯密集区几何中心像素坐标并与步骤9.2的像素坐标通过以下公式求误差值G(h),G(h)=Σi=14{(xi-x‾i)2+(yi-y-i)2};]]>
    步骤9.4、若G(h)大于等于预定值,求取当前选取的4个红外灯密集区得到的投影变换矩阵H并更新当前投影变换矩阵H,返回步骤9.2;若G(h)小于预定值,则停止迭代,选取当前投影变换矩阵H为求精后的投影变换矩阵H。
    实施例2:
    该巨形幕、多人射击互动的景物定位方法包括幕布后光学墙布置方法、仿真枪中摄像机配置方法及光源图像采集的特殊性设定和嵌入式线路板中数据处理核心算法。
    该幕布后光学墙布置方法包括以下步骤,(如图1所示实例示意图):
    该光学墙布置方法包括以下步骤:
    步骤1:以屏幕左上角为坐标原点,以屏幕纵向边框为X轴横向边框为Y轴(由图像采集摄像机的像素坐标系方位构成决定)建立光学墙坐标系;
    步骤2:将光学墙上布置若干数量的红外灯(红外灯根据屏幕材质取材,若为投影幕布则选波长足够长,散射角足够大的红外灯置于幕布后方;若为LED电子屏则取屏幕发光阵列中某些LED灯管更换为相同面积的无可见光LED红外发射管;若为其它材质视场合另选其它规格红外灯),灯的位置遵循如下规律:
    a灯与灯之间按间距大小可分为密集和稀疏两种位置关系,距离小于临界值R则为密集关系,大于临界值R则为稀疏关系;
    b相互间处于密集关系的灯组成一个密集区域;
    c任意一个密集区内的灯与另一个密集区内的灯相互间处于稀疏关系;
    d每一个密集区域的灯的数量可以是1以上的任意自然数,所有密集区域的几何中心点呈矩形阵列排列。
    步骤3:精确测量每一个红外灯密集区域的几何中心坐标。
    该仿真枪中摄像机配置方法及光源图像采集的特殊性设定包括以下步骤:
    步骤1:将摄像头安装于仿真枪的枪口,使仿真枪的瞄准线与摄像机的光轴处于平行关系或者重合的关系;
    步骤2:将摄像机镜头前严密地挡上滤光墨片以滤掉可见光,采集到只有红外灯像点的图像;
    步骤3:对摄像机镜头规格的选取要满足如下条件:
    镜头光圈要适宜,要保证在应用场合中射击者在极近距离(为保证用户体验设定的射击者射击过程中距幕布的最小距离)下摄像机成像视野中至少有4个红外灯密积区域;采用鱼眼失真较小的镜头。
    获得摄像机图像采样示例图,如图2所示
    如图3所示嵌入式线路板中数据处理核心程序算法流程图,其算法分步描述如下:
    步骤1:图像预处理,Matlab仿真执行效果图如图4;
    步骤2:搜索图像中所有的连通域,并逐一求解各连通域质心的像素坐标,将
    这些坐标存入变长数组W;
    步骤3:从所求得变长数组W中选取横坐标最小的点为参考点,选W中另外 任一一点,两两逐一求距离来计算满足距离小于R的点(有如下优化算法可代之:选取横纵坐标最小的质心点为参考点,以某一半径R为领域搜索该领域里出现的连通域质心点的个数),所有质心点计算完毕判定第一个密集区域所含有连通域的质心点圈定完毕,并将被判定相互距离小于R处于同一密积区的质心点排除,再开始选取下一个搜选参考点,循环上述操作,此处遍历完成所有密集连通域质心点圈定(相邻距离符合小于R的质心点的归类),Matlab仿真分布执行效果见附图5。
    步骤4:将搜寻到的被圈定好属于同一密集区域的质心点的坐标放入一个N*2数组(N由每一个密集区域质心点个数决定,N的数值由光学墙布置中密集区所包含的红外灯个数最多数目决定),不足N个质心点的部分用0元补齐,将每一块密集区域的质心点坐标构成的数组组合成一个N*2*M的三维数组(数组总共有M页是由光学墙布置的红外灯密集区域个数决定,密集区个数的上限由幕布尺寸大小决定),不足M个密集区域的部分全部用0元补齐,Matlab仿真分布执行效果见附图6;
    步骤5:统计所得三维数组每一页中数组的非零元个数,存入数组K=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,……,XM],X1、x2、x3、x4、x5……XM即为各红外灯密集区的识别特征值,该M个数值至少有4个不为0(由摄像机成像视野中的密集区个数至少为4决定);
    步骤6:计算视野中所有的红外灯密集区几何中心的像素坐标,直接输出摄像机成像平面中各密集区域的几何中心点的像素坐标和光学墙上对应的各红外灯密集区域的几何中心世界坐标(前文已测量得出),分别存入一个M*2*2的三维数组中,按页可分成2个M*2的二维数组T1、T2,数组T1中存放像素坐标,数组T2中存放世界坐标,两数组中各元素按照对应关系排列,Matlab仿真分布执行效果见附图7;
    步骤7:取摄像机成像视野中最左边的4个红外灯密积区域的连通域个数作为区域定位识别的特征值(这4个红外灯密集区域的几何中心的世界坐标构成一个矩形),按对应的密集区几何中心位置从横中坐标最小者顺时针排列所得的4位数字即为幕布区域分块定位的识别的特征值(此特征值提取方法为优化简化方法,并非唯一,可以在数组K中的M个数值中取任意大于等于4个数值组合成识别特征值),即为识别摄像机视野圈定屏幕区域的模式数。对步骤6中所输出的红外灯密集区几何中心点的像素坐标和世界坐标进行筛选,输出横纵坐标最小的密 集区几何中心点以及与之构成四角形关系的另三个密集区几何中心点,将筛选出的4个密集区几何中心像素坐标和对应的世界坐标存入二个4*2的二维数组S1、S2中,数组S1中存放像素坐标,数组S2中存放世界坐标,每个数组的4个2维坐标从横纵坐标最小的起按顺时针方向排列,Matlab仿真分布执行效果见附图8;
    步骤8:根据摄像机线性成像模型,步骤7输出的二个4*2数组内的坐标构成模型中的世界坐标和像素坐标的对应关系,利用解线性方程组的方法求解投影变换矩阵中的各个元素,输出投影变换矩阵H;
    步骤9:运用求精算法求精投影变换矩阵H,Matlab仿真执行运算结果见附图9;
    步骤10:根据摄像机成像逆投影(射影逆变换)计算仿真枪射击击中坐标,将此坐标发送给主机,主机中的虚拟影像播放控制引擎根据坐标定位到虚拟影像坐标系中该坐标所对应的景物。
    如上述步骤1中的图像预处理包括图像灰度化、二值化、中值滤波、去除孤立像素点、开运算和闭运算。
    如上述步骤8中的摄像机线性成像模型指代如下数学关系:
    摄像机线性成像模型(又称针孔模型)中,空间任一点P在图像上的投影位置为p,p是光心O与点P的连线OP与图像平面的交点。若点P在世界坐标系中的坐标为(Xw,Yw,Zw),在摄像头坐标系下的坐标为(Xc,Yc,Zc),点p在图像物理坐标系下的坐标为(x,y),在摄像机成像平面中的像素坐标为(u,v),由由摄相机光学几何原理就可以得到以世界坐标系表示的P点坐标(Xw,Yw,Zw,1)与其投影点p在图像像素坐标系下的坐标(u,v,1)之间的关系:
    Zcuv1=kx0u000kyv000010Rt0T1XWYWZW1]]>
    其中,旋转矩阵R与平移矩阵t来描述世界坐标系和摄像头坐标系之间的关系,kx,ky,u0,v0是摄像机内部参数,一般需要标定求解。
    本发明中光学墙上红外灯和构成四角形关系的密集区几何中心点都近似处于一个平面,所以该模型可以进一步简化为平面(2D)射影变换模型,该模型是关于齐次三维矢量的线性变换,它用一个非奇异3×3矩阵表示:
    平面(2D)射影变换是关于齐次三维矢量的线性变换,它用一个非奇异3×3矩阵表示:
    a1a2a3h0h1h2h3h4h5h6h71a1a2a3]]>
    其中(a′1,a′2,a′3)为密集区几何中心像素坐标的齐次坐标系表示,(a1,a2,a3)为密集区几何中心的世界坐标的各项坐标系表示,上式或更简洁地表示为:
    X’=HX
    H即为摄像机投影矩阵,即H=h0h1h2h3h4h5h6h71.]]>
    X’表征摄像机像平面像素坐标矩阵,X表征世界坐标糸中投影点的世界坐标矩阵,H矩阵有8个自由度,需要N(2N>=8)个点对求解投影矩阵H,步骤7输出的4对点对即可满足求解要求。
    如上述步骤8中求解投影变换矩阵H方法如下:
    将上式非齐次化为:
    xi=a1a3=h0xi+h1yi+h2h6xi+h7yi+1yi=a2a3=h3xi+h4yi+h5h6xxi+h7yi+1]]>
    其中(xi′,yi′)为密集区几何中心的像素坐标非齐次坐标系表示,(xi,yi)为密集区几何中心的世界坐标的非齐次坐标系表示;
    令(xi,yi)∈(xi′,yi′)为一对匹配点,i=1,2,…,N。由每一对匹配点,根据式(11)可以得到两个线性方程:
    (xi,yi,1,0,0,0,-xixi′,yi xi′)h=xi′
    (0,0,0,xi,yi,1,-xiyi′,-yi yi′)h=yi′
    其中,h=h0,h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7T
    于是我们可以得到2N个关于参数h0,h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7的方程。写成矩阵形式:
    Ah=b
    其中
    A=x1y11000-x1x1y1x1000x1y11-x1y1-y1y1........................xNyN1000-xNxNyNxN000xNyN1-xNyN-yNyN]]>
    b=(x′1,y′1,…,x′N,y′N)T
    当N>=4时,我们可以用最小二乘法求h=A-1b其中A-1为A的伪逆阵。
    如上述步骤9中所述求精投影变换矩阵H的方法如下:
    由于根据最小二乘法所求的h是min‖Ah-b‖意义下的解,因此仍有一定的误差。下面给出的求精算法,使误差达到最小。令
    G(h)=Σi=1N{(xi-x‾i)2+(yi-y-i)2}---(1)]]>
    其中
    x‾i=h0xi+h1yi+h2h6xi+h7yi+1y‾i=h3xi+h4yi+h5h6xi+h7yi+1---(2)]]>
    显然,求精h就是求一具体的h*,使
    G(h*)=minG(h)
    这是非线性最小问题。我们可以利用如下方法来求解。由步骤中(xi′,yi′)和(xi,yi)为摄像机成像视野中所有的密集区几何中心点中任意一对匹配的像素坐标和、世界坐标,由前一次迭代中的(xi,yi)和h计算而得,每迭代一次,将前次迭代的匹配点(xi′,yi′)和(xi,yi)替换掉A(见步骤8)中对应项(迭代次数和被替换项的脚标严格对应)求解下一次迭代参数h,求精后的h*即可得到精确化后的摄像机投影矩阵H。
    迭代过程如下:
    迭代步骤1、根据初始4组对应点求解出初值h,找到第一组迭代点对(xi′,yi′)和(xi,yi),代入公式(2)求解(xi′,yi′),再代入公式(1)判定G(h)是否为设定的极小值(|G(h)|≤e,e为设定的判定极小值),完成一次迭代。
    迭代步骤2、求解下一个迭代值h,将第一组迭代点对(xi′,yi′)和(xi,yi)替换掉矩阵A中对应元素xi′0,yi′0,xi0,yi0的值(注意脚标i0与迭代次数严格对应,这样每迭代4次就完全更新一次h),求A的违逆阵A-1,根据公式h=A-1b求得新的h,找到第二组迭代点对(xi′+1,yi′+1)和(xi+1,yi+1),接下来重复步骤(1),完成第二次迭代。
    迭代步骤3、迭代终止判定为|G(h)|≤e,e为设定的判定极小值。
    上述步骤l0中所述根据射影逆变换计算仿真枪射击击中坐标的方法如下:
    根据仿真枪中摄像机安装特征,摄像机光轴与幕布交点即为所求的射击击中点,根据摄像机线性成像模型知将摄像机中心像点逆投影至世界坐标系,所得世界坐标即为射击击中坐标。设中心像点为(x′0,y′0),则射击击中点坐标(x0t,y0t,t)=H-1(x′0s,y′0s,s)(t,s为坐标的齐次化转化系数),或由上述非齐次式 求解,中心像点(x′0,y′0)由摄像机画面直接读出,H-1为摄像机投影矩阵的逆矩阵。
    在实施本方法过程中,本组工程人员在Matlab仿真系统中分布输出执行结果,并对所计算的射击击中点坐标加以验证,验证方法如下:
    将图像采集摄像机镜头前捆绑一直激光笔,是激光笔发光射线与摄像机光轴平行,每一次采集测试图片时测量该激光笔投射在屏幕上的光点坐标(相对光学墙坐标系)(x0,y0),并与采集到的测试图像中按软件计算得到的射击击中点坐标(x0,y0)对比,得出不完全统计射击击中点准确性分析表图如附图10,最纵验证本方法可靠实用,且误差不超过0.5个坐标单位。
    本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围?!  ∧谌堇醋宰ɡ鴚ww.www.4mum.com.cn转载请标明出处

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