投影仪颜色转换（精选3篇）
投影仪颜色转换 篇1
现代人追求高品质生活,对图像显示效果要求较高。但使用投影仪投影时,投影对象的颜色往往和显示器显示的颜色相差较大。尤其是图像处理方面,比如,使用Photoshop做图像处理时,在显示器上调好的颜色到投影仪上往往达不到应有的效果。为使投影仪上投影的颜色和显示器显示的颜色基本一致,“投影仪颜色转换器”设计较为重要。投影仪颜色转换器涉及到DSP访问SDRAM技术,DSP与PC机串口通信技术和高频PCB板制做等三大核心技术。该文主要研究投影仪颜色转换器软硬件平台的设计与制作。
1 投影仪颜色转换器的设计
系统要完成的任务:对输出给投影仪的RGB信号做矩阵变换得到,以实现投影仪和显示效果达到一致。
1.1 设计方案的讨论与分析
方案一:基于软件方式的设计
实现方式:获取计算机显存中给投影仪的数据并进行处理,然后把处理后的数据给VGA接口。但给投影仪的图像数据与显示器显示的图像数据共用同一显存;若改变显存中的数据,显示器上的显示图像也必然发生改变,因此达不到理想的结果。
方案二:基于单片机系统的设计
实现方式:对VGA接口输出的RGB信号做A/D转换,然后单片机对RGB数字信号进行处理得到R'G'B'数字信号;再将R'G'B'进行D/A转换。分辨为1024×768、刷新率为75Hz时,每秒钟要处理79MB数据。但单片机的处理速度较慢,对于实时性要求较高的数字信号,单片机处理数据时会出现数据丢失现象,因此也达不到理想的结果。
方案三:基于DSP为核心的处理设计
实现方式:系统包括软件部分和硬件部分。软件部分用于获取颜色匹配矩阵,然后将矩阵和相关设置信息通过PC串口发送给DSP。硬件部分:首先DSP将[0,0,0]～[255,255,255]之间的数据和PC发来的颜色匹配矩阵相乘,此结果存入到外扩的SDRAM中。然后DSP采集由AD9883A转换后的RGB数字信号,并做相应的地址变换,作为地址发送给SDRAM读出数据。最后SDRAM将数据传给ADV7125做D/A转换,得到R'G'B'模拟信号。
高性能DSP处理速度快、有丰富的I/O接口、可扩展大容量随机存储器。该系统中,利用DSP提供的丰富接口扩展外部存储器。考虑图像的数据流非常庞大,而且对速度要求也很高,因此此设计可实现预想结果。
1.2 投影仪颜色转换器设计系统结构图
整个系统分软件和硬件两部分,设计框图如图1所示。软件部分主要获取颜色匹配矩阵,然后通过串口发送给DSP。硬件部分包括:A/D转换电路、D/A转换电路、SDRAM电路和部分外围电路。
本设计选择的DSP芯片是TI公司的TMS320DM643-600,此芯片具有快速处理数据的能力;支持并行运算、流水线操作、译码和执行等操作可重叠执行等优点[1]。随着高性能DSP芯片的不断推出,DSP系统开发已经成为控制与实时处理领域发展的一个新热点。
VGA接口总共包括15个引脚,如图2所示[2]。1)红、绿、蓝三基色:即为RGB三基色颜色标准。2)行同步:显示器一般都是逐行扫描,行同步信号就是在扫描完一行就给显示器一个时钟信号,让显示器换行。3)场同步:通过该信号来控制显示器刷新频率。显示过程中这三种信号是最重要的,其他的地线主要是为了降低信号之间相互干扰而设置。
2 系统相关设计
2.1 系统A/D模块设计
从PC机VGA接口输出的数据量非常大。比如,1024×768分辨率,75HZ刷新频率数据量达到79MBPS,对于一般的A/D转换芯片无法达到这样的速率。本系统设计中A/D转换是采用ADI公司专用的VGA视频转换芯片AD9883A。AD9883A功耗低(500mW)、支持RGB三路同时转换、最大转换速率为140MBPS,300MHz模拟带宽,刷新频率为75Hz时分辨率最大可支持到1280×1024[3]。
2.2 SDRAM设计
SDRAM用来存储R'G'B'结果。DSP先将[0,0,0]～[255,255,255]与匹配矩阵的乘积存放在SDRAM中。当DSP采集到RGB的数字信号后,通过简单变换,把RGB数据当作SDRAM的地址,读出SDRAM中数据并给ADV7125做D/A转换。这样通过查表的方式提高响应速率。数据流读写速度要求在79MBPS以上,因此选取的内存芯片是MT48LC16M8A2TG。该芯片有8位位宽,4个逻辑bank,每个bank有4MB的Depth。因为RGB有三路数据,设计中采用位扩展的方式用3片SDRAM芯片将位宽扩为24bit。
2.3 系统D/A模块的设计
由于从DSP输出的视频显示数据是RGB数字信号,必须经过D/A转换器将RGB数字信号转换成VGA需要的RGB模拟信号,才可以通过VGA接口连接到显示器。本设计中采用的D/A转换器是由AD公司生产的ADV7125,此芯片是AD公司生产的主要应用于单片集成电路上的24位高速D/A转换器,主要针对高速色彩图形和视频系统领域。它由3个8位的高速视频D/A转换器组成,输入阻抗高,模拟视频输出[4]。
2.4 DSP模块的配置
DM643的EMIF接口提供64bit宽度的外总线数据接口,有最高1024M的寻址能力,它的时钟可选择为CPU时钟的四分频、六分频或者外部时钟输入。增加PDT信号支持外部设备到外部设备之间的传输;它支持与SDRAM进行无缝接口。
此系统中扩展了三片芯片,单片容量为128Mbit,芯片的型号是MT48LC16M8A2。设计中采用100MHZ的EMIFA时钟,每秒钟能完成大约800Mbit的数据传输,完全满足设计要求。DM643的EMIFA可灵活地设置SDRAM地址的结构参数。包括列地址数目(页的大小)、行地址数目(每个bank中页的数量)以及存储体的数量(打开的页面数量)[5,6]。
2.5 串口通信
本设计在实际应用中使用了9针RS232标准串口。此系统采用专用异步串口通信芯片MAX3160,其电路原理图参照文献[7]。
2.6 其他外围电路
2.6.1 电源模块设计
稳定的电源是系统稳定正常的保证。本系统中含有3.3V和1.4V稳压电源,分别为DSP的I/O供电和对它们的内核供电。因此系统的供电需要分块进行[8,9]。
DM643芯片的工作电压为3.3V和1.4V(600MHz)。其中,1.4V是为该器件的内核供电的电压,包括CPU和所有的外设逻辑。外部I/O仍然采用3.3V电压,这样可直接与外部低压器件接口。
考虑到供电电压的稳定性、功率输出、芯片之间的兼容性,我们选择TI公司生产的电源芯片TPS54310为DM643供电。TPS54310电源芯片的输出电压可以在0.9V-3.3V之间任意选择,电压输出由用户设计的滤波电路中电阻电容的排列和参数选择决定。
2.6.2 时钟电路设计
时钟电路的设计选用可编程时钟芯片电路。可编程时钟芯片电路由可编程时钟芯片、晶体和2个外部电容构成。有多个时钟输出,可产生特殊频率值,适用于多个时钟源的系统,驱动能力强,频宽最高可达200MHz,输出信号电平一般为5V或3.3V。
此设计的系统中需要多个时钟输入,ADV7125采用EMIF采用100MHz,DM643的主频采用50MHz的12倍频。而且对时钟质量要求很高,所以从时钟的质量和成本两方面折中考虑,设计中选取使用可编程时钟芯片的方法来设计时钟电路。选取的芯片为CY22381。
2.6.3 JTAG接口控制
JTAG(Joint Test Action Group)是一种国际标准测试协议,主要用于芯片内部测试。JTAG接口也通常用于对芯片进行在线编程或进行仿真,现有的大多数DSP,FPGA等都支持JTAG协议。TMS320CDM643提供的JTAG端口包含TMS、TDI、TDO、TCK、TRST、EMU0、EMU1信号[8]。
3 高速PCB板设计
本系统工作频率在100～133MHZ之间,整个系统设计完成后,PCB制作是一个非常关键的重要环节。
3.1 电源和地的设计
即使整个PCB板中的布线完成得都很好,但由于电源、地线考虑不周而引起的干扰,会使产品的性能下降,甚至影响到产品的成功率。应尽可能地将电、地线所产生的噪音干扰降到最低限度,以保证产品的质量[10,11,12]。
3.2 旁路电容和去耦电容应用
1)旁路电容的使用。为使芯片电源更加稳定,消除电源波动,在PCB板上给芯片上的每个电源引脚都加一个0.1uF的小瓷片电容,起滤波作用。
2)电源输入端跨接一个47uF的电解电容器。因该板子以数字处理芯片为主,当电路从一个状态转换为另一种状态时,就会在电源线上产生一个很大的尖峰电流,形成瞬变的噪声电压,用47uF的电容能很好的起滤波作用。
4 成果展示
本文所设计的投影仪颜色转换器如图3所示。通过各方面的测试发现,产品性能参数几乎都达到预想之目的。
5 结束语
本文对基于TMS320DM643投影仪颜色转换器的设计方案、内外部模块、TMS320DM643与PC机的串口通信、DSP的EMIF接口技术、SDRAM芯片访问技术、VGA转换芯片AD9883A和ADV7125的使用方法以及PCB板的制作技术进行了详尽的设计与分析,并利用此设计制作了投影仪颜色转换器,各性能参数与预想相差不大。
摘要：投影仪在人们学习、生活、工作中得到广泛使用,但是在使用一段时间后,其颜色效果就会出现问题,比如显示器上显示的是红色,但投到投影仪上却变成了其它色。“投影仪颜色转换器”就是通过软、硬件结合的方式来解决此问题的。本文主要涉及硬件部分,包括视频专用模/数转换器AD9883A电路、数/模转换器ADV7125电路、SDRAM位扩展电路和部分外围电路、制作高频PCB板的技巧。
关键词：投影仪颜色转换,TMS320DM643,AD9883A,ADV7125
参考文献
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投影仪颜色转换 篇2
随着社会科技的不断进步和人类生活水平的提高, 车辆数量和交通流量剧增, 高速公路管理和城市汽车交通管理亟待加强管理水平, 智能交通系统一直是研究的热点。在智能交通管理系统中, 对车辆的识别唯一ID即对车牌的识别是核心技术。车牌识别系统中最核心的先验环节是车牌定位, 车牌定位的准确性直接影响后续环节--字符分割、字符识别。因此对车牌定位的研究极有意义和价值, 本文就车牌定位技术进行研究。
当前具有代表性的车牌定位算法有基于边缘检测、纹理分割算、数学形态学、颜色空间、小波变换、神经网络的算法等, 以往的这些算法虽然在一定程度上能进行车牌定位但也存在一些不足。基于边缘检测的定位算法[1,2]实时性和去噪效果好, 但对车牌倾斜或有的车牌无边框的情况下导致车牌定位不准确;基于纹理特征的定位算法[3]抗噪效果不理想, 因此常与垂直投影结合进行定位[4], 但容易将把相似的纹理特征的非车牌区域误作为车牌的候选区域;基于数学形态学的定位算法[5,6], 车牌定位效果依赖所选取的结构元素的形状和大小, 因此在识别过程中, 对不同的车牌定位需要设置不同形状和大小的结构元素, 不具备定位的通用性;基于Lab彩色空间可识别定位蓝色车牌区[7], 也有采用HSV空间根据不同牌照的底色特征提取各种分量的取值范围[8], 但仅依赖某一空间的颜色分量的阀值定位是不可靠不合理的, 因此依据单一颜色空间的定位效果不理想, 基于多颜色空间的车牌定位方法[9]可通过多个颜色分量确定车牌位置, 但多个分量涉及到的计算偏大;基于小波变换的定位算法, 充分利用小波具有“数学显微镜”的特点, 结合行扫描可快速定位, 但不适用于车牌褪色或光线不好的情况[10];基于神经网络的定位算法[11,12,13]学习能力、自适应能力、并行计算能力强, 弊端是计算量大、训练过程中对样本的依赖性较强, 因此要求对样本的采集全面反映车牌特征和非车牌特征, 而对此样本的采集工作不易实现。本文首先通过HSI和YUV空间对车牌区域初定位, 然后中值滤波处理, 通过投影技术精确定位, 最后倾斜校正, 达到了较好的定位效果。
2 基于HSI和YUV的车牌初定位
车牌图像采集到的照片是RGB彩色图像。笔者采集到的图像像素是1936×2592×3的数组, 可等效为由R分量灰度图像、G分量灰度图像、B分量灰度图像形成的“堆”。三个颜色分量的相关性很强, 即使是相同的颜色接受不同的光照在人视觉中感知的颜色却未必相同, 故一般不用R G B颜色分量作为提取颜色的特征向量。
一般由艺术家所推崇使用的HSI空间, 该彩色空间具有两大特点: (1) 亮度I分量与图像的彩色信息独立; (2) 色调H分量、饱和度S分量与人感受颜色的信息紧密相关。这些特点是H I S空间便于彩色特性检测与分析的重要依据。在HSI空间中, 如果饱和度S很小, 所有的颜色最终表现出来的的是由亮度分量I代表的灰色, 只有S比较大时, 才表现出与色调分量H一致的颜色。
Y U V彩色空间最显著的特点是亮度信号Y与色度信号U、V分离, 适用于对光照比较敏感的情况下的图像处理。我们在采集车牌图像时, 往往会遭受晴天、阴天和雨天等不同光照影响, 需要依靠Y U V颜色空间定位实现对复杂天气情况的车牌定位。比较式 (4) 和式 (5) , Y U V空间的Y分量比H S I空间的I分量更能准确的表达红、绿、蓝三个颜色分量对亮度的贡献程度。
依据《中华人民共和国机动车号牌》的规定, 我国车牌的颜色分为白字蓝底、白字黑底、黑字黄底、黑字白底四种。通过对这四种车牌底色的实验可知, 当S较大时, H分量用于提取白字蓝底和黑色黄底的车牌, 蓝底车牌的H大致在235°-245°分布, 黄底车牌的H大致在55°-65°分布;当S较小时, Y分量用于提取白字黑底和黑字白底的车牌, 白底车牌的Y大致在250-255分布, 黑底车牌Y大致在0-5分布。
利用H S I颜色空间三个分量彼此独立不相关、Y U V空间的亮度和色度独立不相关的特点, 笔者基于H S I空间和Y U V空间进行初定位。所以我们在界定S较大或者S较小时, 采用HSI颜色空间的饱和度分量S与阀值F做比较最终确定像素到底由色调信号H或亮度Y信号。其中阀值F由式1求取[14]。
当S小于F时, 认为S很小, 把Y U V空间的Y分量作为提取的特征向量, 根据Y的取值范围即可分离白底、黑底车牌区域和非车牌区域;当S大于F时, 即视为S较大, 此时HSI颜色空间的H分量作为提取的特征向量, 对照H的取值范围即可分离蓝底、黄底车牌区域和非车牌区域。
其算法步骤是, 首先将RGB空间转换成HSI空间和YUV空间, 在具体的转换过程中, 无需转换计算HSI空间和Y U V空间的所有分量, 只需转换H S I空间的H分量、I分量、S分量及YUV空间的Y分量即可。其中H分量、S分量、I分量和Y分量分别由式2、式3、式4、式5进行转换。式 (2) 把H分量的单位从弧度化成角度, 此时H分量的取值范围为0°-360°, S分量归一化至0-1, I分量和Y分量在0-255上分布, 阀值F的取值范围为0.2-1。
利用以下逻辑对R G B车牌图像进行二值化处理:
以上算法完成了车牌的初定位, 实验结果见图2。
3 基于投影技术的车牌精定位
对初定位的图2滤波处理, 用3×3的中值滤波去噪。对去噪后的二值图像进行水平方向和垂直方向投影, 设二值图的大小为m×n, 投影的映射函数:
fy (x) 表示每行白色像素值的个数累积和, fx (y) 表示每列白色像素值的个数累积和。图2-a对应的行方向和列方向的像素点累积和如图3-a和图3-b所示。分别从图像的顶端和底端行扫描, 选取30为阀值, 若行累计像素值fy (x) >30, 说明这是车牌的上边框和下边框, 将上、下边框的行值作为行索引值可确定车牌的行区域;分别从图像的左端和右端列扫描, 若列累计像素值fx (y) >30, 说明这是车牌的左边框和右边框, 将左、右边框的列值作为列索引值即可确定车牌的列区域。得到的精确定位结果如图4所示。图1-b为雨天时所拍的车牌照片, 从图4-b可看出, 该算法也可实现对雨天的车牌准确有效的定位, 即克服了在图像采集时受到的天气、光线等因素的影响, 有效的抑制了噪声。
4 倾斜校正
由于拍照角度不同、行驶路面存在坡度等原因, 可导致车牌有一定的倾斜, 因此在车牌精确定位后进行倾斜校正, 为后续的字符分割环节提供保障。本文采取Radon变换求取倾斜角。如图5所示, 原坐标 (x, y) 旋转θ角度后的新坐标为 (x1, y1) , 函数f (x, y) 可沿任意角度θ计算其在各方向的线积分[15]。
Radon变换公式:
其中,
首先把倾斜的车牌图像灰度化, 对灰度图在一定角度范围内Radon变换, 计算各角度投影后投影值为0的数目, 数目最多所在的角度作为车牌的倾斜角度。由此算法校正后的车牌彩色图如图6-b所示。
5 结束语
本文就车牌定位环节进行研究, 并在M A T L A B R2010b上实现, 首先基于HSI颜色空间和YUV颜色空间初定位, 然后利用投影技术精确定位, 对于倾斜的车牌采用Radon变换做倾斜校正。本算法不再采用单一的颜色空间的颜色分量作为提取的特征向量, 而是从四种车牌底色入手, 在不同情况下提取HSI空间的H分量和YUV空间的Y分量, 不再只定位蓝底车牌, 可定位四种底色的车牌, 具有定位的通用性;在定位过程中, 虽然是基于两种颜色空间的定位, 但是无需对所有分量进行计算, 使算法简化;YUV颜色空间适用于对光照比较敏感的情况下的图像处理, 可克服光照等因素的影响, 因此本文的算法能在阴天、雨天等复杂环境下有效车牌定位, 提高了定位的准确性。
摘要：车牌定位是车牌识别系统的核心技术之一。本文采用基于色调H、饱和度S、强度I空间 (HSI颜色空间) 和亮度Y、色彩U、饱和度V空间 (YUV颜色空间) 的车牌初定位方法, 去噪处理后通过水平投影和垂直投影精定位, 并用Radon变换校正倾斜的车牌。该算法可有效定位四种不同底色的车牌并倾斜校正, 算法简单易实现, 并能克服光照等因素影响, 在阴天、雨天等复杂环境下具有较好的定位效果。
投影仪颜色转换 篇3
建立工程控制网坐标系，首先需考虑长度变形不超过±2.5cm/km。对于大部分高原地区，采用国家大地平面坐标系的投影归算面(如IAG-75参考椭球)不能满足这一要求[1,2]。为了减少投影变形，便于工程使用，要求由转换的控制点坐标直接反算的边长值与实测值之间的系统性差异较小，一般是以最重要的某一施工高程面作为坐标系统的最佳抵偿投影面[3]。因此，需要进行坐标投影高程面的转换计算[4,5]。
本文在研究高程面转换计算原理的基础上，提出一种基于TGO软件实现坐标投影高程面的转换计算方法。本文方法可以实现各种参考椭球、任意坐标投影高程面间、单点或批量投影高程面的坐标转换计算，这为快速、准确地进行坐标投影高程面转换计算提供了新工具，在实际工程中具有应用价值。
1 高程面转换计算原理
工程测量控制网在进行投影时，如果要得到某一指定高程面上的坐标，可以有两类方法，直接法和间接法。直接法包括椭球变形法、椭球平移法和椭球膨胀法;间接法则是进行相似变换。目前通常采用直接法中的椭球膨胀法[4]。而在椭球变换时，需要选定一个基准点，这个基准点可以是实际观测的点，也可以是使用多个点归算得到的一个等效的虚拟点。
本文对椭球膨胀法原理加以介绍，示意图如图1 所示。其中，E0为原基础椭球面，P0为地面上的基准点，E0沿P0的法线方向膨胀Δh到所定义的参考面Fh，Δh为图1中P1到P2点的距离，即在E0椭球下沿P0的法线方向穿过参考面Fh的距离。膨胀前后，椭球中心保持不动，椭球扁率α保持不变，椭球长半轴变化，即有:
椭球膨胀方法中计算长半轴膨胀大小的方法有多种，武汉大学测绘学院研制的CosaGPS V5.20提供了三种方法[5]。本文仅介绍一种常用的方法，如下:
其中，Δa为椭球膨胀后长半轴变化量;Δh为椭球面上基准点沿法线方向的膨胀量;dα为椭球扁率变化量。
由于椭球面具有各向异性，所以椭球膨胀后原法线P0→P1在E1椭球下不一定再与椭球面E1垂直。这时有:
其中，Rm、R′m分别为基础椭球和膨胀椭球的平均曲率半径，所对应的大地纬度分别为Bm、B′m;M、N分别为基础椭球的子午圈曲率半径和卯酉圈曲率半径;a、a1分别为基础椭球和膨胀椭球的长半轴;e为椭圆的第一偏心率;B′、B分别为膨胀椭球和基础椭球的大地纬度;dB为椭球膨胀后大地纬度的变化量;W为中间变量。这样就生成新椭球E1，在这个新椭球下，可以重新计算各点新的大地坐标(B,L,H)E1。
2 应用TGO实现高程面转换计算方法
以CGCS2000坐标系统为例，介绍基于美国天宝公司研制的随机软件Trimble Geomatics Office软件[6](简称TGO)实现坐标投影高程面转换计算方法的具体流程，概略流程图如图2所示。
具体实现步骤如下:
(1)椭球系统的建立。启动TGO实用程序“Coordinate System Manager”，进入坐标系统管理器。首先选择“椭球”标签，在空白处点击鼠标右键，选择“添加新椭球”。在弹出的椭球属性对话框中输入CGCS2000坐标系统相应椭球参数，即建立了基础椭球系统(如CGCS2000)。继续“添加新椭球”，采用椭球膨胀法，建立长半轴经过膨胀后的新椭球系统(如CGCS2000+1000，表示长半轴膨胀了1000m，扁率保持不变)。
(2)基准转换的建立。选择“坐标转换”标签，在左侧空白处点击鼠标右键，选择“添加新的基准转换参数→Molodensky”。在弹出的基准转换属性对话框中输入相关参数信息，椭球选择原基础椭球(如CGCS2000)。继续“添加新的基准转换参数→Molodensky”，输入相关参数信息，选择新椭球系统(如CGCS2000+1000)。
(3)坐标系统的建立。选择“坐标系统”标签，在左侧空白处点击鼠标右键，选择“添加新的坐标系统组”。在弹出的“坐标系统组参数”对话框中输入名称，如CGCS2000。选中建立好的坐标系统组，点击右键选中“添加新的坐标系统→横轴墨卡托投影”，弹出“投影带参数”对话框，输入名称，如117(表示中央子午线为117°)。基准名称选择“CGCS2000”，基准方法选择“Molodensky”，“下一步”进入“大地水准面模型”对话框，方法选择“无大地水准面模型”，“下一步”进入“投影”对话框，输入相应的参数。“下一步”进入“移位网格”对话框，选择移位网格名“无”，“完成”即建立了第I投影高程面区，投影面大地高为HⅠ。采用同样的方法即可建立第Ⅱ投影高程面区，取名为117ex(保持中央子午线不变，只变化高程面)，投影面大地高为HⅡ。然后，保存退出坐标系统管理器。
(4)高程面转换计算。打开“Trimble Geomatics Office”软件，新建一个工程项目，如“CGCS2000高程面转换计算”，在“项目属性”对话框中“坐标系统”下改变“坐标系统设置”，选中已配置的坐标系统组CGCS2000，投影带选第I高程面区，如117;在“单位和格式”标签中将坐标小数改为4位小数(便于与CosaGPS处理结果比较)。然后，选择“文件→导入”，选择“自定义”标签，将自定义格式的基于CGCS2000坐标系统下，投影面大地高为HⅠ的坐标文件(*.xyH)导入TGO里。如果遇到格式不对的点，会提示出错信息，修改后再继续。然后，选择“文件→导出”，选择“自定义”标签下的“选项”按钮，改变“导出数据坐标系统”为第Ⅱ投影高程面区，如CGCS2000,117ex，确定后即可获得第II高程面区下的基于CGCS2000坐标系统下的平面坐标。
3 算例验证
为了验证应用TGO软件实现坐标投影高程面转换计算方法的正确性和可靠性，本文算例选取某实测工程控制网某坐标系统(如BJ54和CGCS2000)下，中央子午线为L0I(如117°)，投影面大地高为HI(如0m)的97个测量控制点的平面坐标(x,y)数据资料。若每个测量控制点的高程为Hi(数值可以任意设置，假设Hi均为0m,i=1,2，…，97)，这样即可构成点位坐标文件(*.xyH)，记为第I投影高程面区;假定第Ⅱ投影高程面区是与第I投影高程面区具有相同的坐标系统，中央子午线为L0I，但投影面大地高为HII(如1000m)。为了减少投影变形，现须将这97个控制点的平面坐标(x,y)I从第I投影高程面区通过高程面的转换计算变换至第II投影高程面区下平面坐标(x,y)Ⅱ。
根据本文提出的高程面转换计算方法，我们将这97个测量控制点的平面坐标(x,y)从第I投影高程面区通过高程面的转换计算变换至第II投影高程面区。为了验证本文方法的有效性和可靠性，通过多次实验测试(不同参考椭球、不同投影高程面以及单点或批量转换计算)，并与CosaGPS软件“坐标换带与高程面转换计算”工具处理的计算结果进行了作差比较与分析。限于文章篇幅，仅将BJ54和CGCS2000坐标系统下中央子午线为L0I=117°，投影高程面大地高从HI=0m变换到投影面大地高为HⅡ=1000m的TGO计算结果与CosaGPS高程面转换计算结果的较差进行了数值统计与分析，比较结果如图3和图4所示。
从图3、图4可以反应出，应用TGO实现基于BJ54系、CGCS2000坐标系统的坐标投影高程面转换计算的结果与商用CosaGPS软件处理的结果在平面x方向最大差值分别为0.5mm和0.1mm，在平面y方向最大差值均为0.1mm。考虑到投影方式之间的微小差异或计算误差对高程面的转换计算带来的影响，并忽略对此的影响，在工程测量应用中我们可以认为，采用TGO软件实现坐标投影高程面的转换计算与CosaGPS软件处理的结果是一致的。同时，应用TGO软件对现有的其他坐标系统，如WGS-84、WRS-80、西安80，甚至用户自定义坐标系统所对应的参考椭球、任意投影高程面间转换、单点或批量的高程面转换计算做了多次实验测试与验证，所得结果是一致的。因此，应用TGO软件实现坐标投影高程面的转换计算方法是行之有效的，计算结果是正确可靠的。
4 结束语
本文研究了应用TGO实现坐标投影高程面的转换计算方法。以CGCS2000系统为例，介绍了本文方法的具体计算流程。结合某工程控制网控制点的平面坐标数据资料，对BJ54、CGCS2000以及现有其他系统如WGS-84、WRS-80、西安80，甚至用户自定义坐标系统所对应的参考椭球、任意高程面间转换计算、单点或批量的高程面转换计算做了多次实验测试，计算结果表明本文方法的计算结果与商用CosaGPS处理结果是一致的，从而验证了本文提出的方法是行之有效的，计算结果是正确可靠的。本文方法简单、实用，非常适用于工程测量中高程面的转换计算。同时，如何研究应用TGO软件实现单一的坐标投影换带计算方法以及同时改变中央子午线经度与投影高程面的高程，实现坐标换带与改变投影高程面两项内容的综合计算，将在另文讨论。
摘要：本文提出了一种基于TGO实现坐标投影高程面的转换计算方法。以CGCS2000为例,介绍了本文方法的具体计算流程,对某工程控制网的数据资料进行实验测试,结果表明本文方法的计算结果与CosaGPS处理结果是一致的,从而验证了本方法是行之有效的。
关键词：高程面转换,CGCS2000,坐标投影,TGO
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