[发明专利]梯形校正系统、方法以及投影仪

权利要求书

1.一种梯形校正系统，其特征在于：包括：

投影模块，用于投影包括多个特征角点的预设图案；

摄像头模块，用于拍摄图像；

处理器，用于获取预设图案中的特征角点以及系统的标定参数，控制摄像头模块拍摄图像，并从所述摄像头模块拍摄的图像中识别特征角点，匹配预设图案和摄像头模块所拍摄的图像中的特征角点的点对，接着根据所述点对和系统标定参数得到投影墙面的法向量；将法向量输入经过训练的神经网络中，得到角点校正参数；根据所述角点校正参数修正投影模块的投影画面。

2.根据权利要求1所述的一种梯形校正系统，其特征在于：所述匹配预设图案和摄像头模块所拍摄的图像中的特征角点的点对，接着根据所述点对和系统标定参数得到投影墙面的法向量，其具体包括：

匹配预设图案和摄像头模块所拍摄的图像中的特征角点的点对，得到多个特征角点的点对；

根据每个特征角点的点对计算每个特征角点的深度坐标，得到每个特征角点的3D坐标；

根据多个特征角点的3D坐标得到投影墙面的法向量。

3.根据权利要求1所述的一种梯形校正系统，其特征在于：从摄像头模块拍摄的图像中识别特征角点时，采用SURF算法。

4.根据权利要求1所述的一种梯形校正系统，其特征在于：采用蛮力算法对预设图案和摄像头模块所拍摄的图像中的特征角点的点对进行匹配，然后通过RANSAC算法过滤掉无效的特征角点的点对。

5.一种梯形校正方法，其特征在于：包括以下步骤：

获取预设图案中的特征角点以及系统的标定参数；

控制摄像头模块拍摄图像，并从所述摄像头模块拍摄的图像中识别特征角点；

匹配预设图案和摄像头模块所拍摄的图像中的特征角点的点对，接着根据所述点对和系统标定参数得到投影墙面的法向量；

将法向量输入经过训练的神经网络中，得到角点校正参数；

根据所述角点校正参数修正投影模块的投影画面。

6.根据权利要求5所述的一种梯形校正方法，其特征在于：所述匹配预设图案和摄像头模块所拍摄的图像中的特征角点的点对，接着根据所述点对和系统标定参数得到投影墙面的法向量，其具体包括：

匹配预设图案和摄像头模块所拍摄的图像中的特征角点的点对，得到多个特征角点的点对；

根据每个特征角点的点对计算每个特征角点的深度坐标，得到每个特征角点的3D坐标；

根据多个特征角点的3D坐标得到投影墙面的法向量。

7.根据权利要求5所述的一种梯形校正方法，其特征在于：从摄像头模块拍摄的图像中识别特征角点时，采用SURF算法。

8.根据权利要求5所述的一种梯形校正方法，其特征在于：采用蛮力算法对预设图案和摄像头模块所拍摄的图像中的特征角点的点对进行匹配，然后通过RANSAC算法过滤掉无效的特征角点的点对。

9.一种梯形校正系统，其特征在于：包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求5-8任一项所述的梯形校正方法。

10.一种投影仪，其特征在于：包括外壳以及安装在所述外壳之中的如权利要求1、2、3、4或9所述的梯形校正系统。