投影相机显示系统鲁棒光度校准框架

"这篇文章介绍了一个用于投影相机（ProCam）显示系统的强大光度标定框架。该系统在当前正快速发展。首先，通过分段双线性模型和五个五元色编码图像来构建投影仪和相机图像平面之间的同构关系。其次，提出了一种光度模型，以通用方式描述在彩色表面上显示颜色图像的ProCam显示系统的数据流。此外，还提出了一种有效的自校准算法，用于恢复模型参数，并针对不同类型的ProCam显示系统进行了优化，采用3×7的掩模耦合矩阵和包含1024个颜色样本的补丁图像来适应复杂的通道干扰函数。" 文章标题中的"robust photometric calibration framework"指的是一个强大的光度标定框架，这在投影相机显示系统中至关重要，因为它确保了投影图像与实际显示的色彩一致性。光度标定是调整投影系统的关键步骤，以消除投影过程中可能出现的色彩失真、亮度不均等问题。 描述中提到的"piecewise bilinear model"是一种数学模型，用于近似两个平面（如投影仪和相机的图像平面）之间的映射关系。这种模型将整个映射分解为多个局部的双线性区域，提高了精度，同时降低了计算复杂度。 "5-ary color coding images"是指使用五种颜色编码的图像来辅助建立投影仪和相机之间的对应关系。这种颜色编码技术有助于识别和校正不同颜色通道间的偏差。 "photometric model"则是一种描述投影显示系统中光信号如何从源到目标表面的模型。它考虑了光线传播过程中的各种因素，包括透射、反射、颜色混合等，从而能够准确地预测显示在彩色表面上的图像效果。 "self-calibration algorithm"是一种自动校准方法，它可以自动检测并纠正系统中的参数误差，使得显示系统能够在各种条件下保持良好的性能。这种算法的效率意味着它能在短时间内完成校准过程。 "3×7 masking coupling matrix"和"patches image with 1024 color samples"是用于适应复杂通道干扰的工具。3×7的掩模矩阵可能用于创建不同的测试图案，以测试和校正投影系统中各个像素之间的相互影响。1024个颜色样本的图像则提供了丰富的色彩空间，有助于全面地分析和调整显示系统的色彩特性。 这篇文章研究的框架和方法对于提高投影相机显示系统的显示质量和鲁棒性具有重要意义，特别是对于需要精确色彩重现的应用，如虚拟现实、增强现实或高质量的视觉呈现。