CN108628138A - 基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的目的在于提供一种基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，涉及计算全息技术领域。包括以下步骤：把输入图像分成中心区域和外部区域；根据人眼视觉特性，中心区域和外部区域选择不同的分辨率，然后分别选择不同大小的亚全息图；对中心区域和外部区域的图像和亚全息图分别进行延拓补零；对延拓补零后的中心区域和外部区域的图像和亚全息图计算，得到中心区域和外部区域的全息图；将外部区域的全息图放大，使中心区域和外部区域的全息图空间大小匹配，再将中心区域和外部区域的全息图按原图像划分区域时的位置关系叠加起来，得到完整图像的全息图。本发明通过划分区域，降低了计算全息的计算量，降低了全息头盔显示的计算时间。

Description

基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法
技术领域
本发明涉及计算全息技术领域，特别的，本发明涉及一种基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法。
背景技术
三维显示技术是显示技术的一个重要研究发展方向。近年来，由于VR、AR技术的普及应用，关于头戴显示装置的研究也渐渐增多。其中基于相位全息头盔显示受到广泛的关注。该技术是基于菲涅尔全息术原理，光从光源传播遇到全息图平面，利用透镜相位函数使光线聚焦到一个物点(图像上的一个像素点)对于全息图上每一点透镜相位函数表示为其中λ是波长，fo是复数值，Φo是一个不会影响全息图像外观的相位偏移因子，对于平行光光源可以设置为零，是指物点到全息图上一点的距离。将代表每个物点的透镜相位函数限制在局部区域，并将其称为亚全息图。对于完整的全息图H，我们简单地计算每个物点j的透镜相位函数fo的总和，同时考虑图像灰度对它们进行加权：
其中，sp为物点的集合，灰度值为该公式相当于图像与透镜相位函数的卷积：H＝A*fz，其中*表示复值卷积，A是图像灰度的平方根，fz是透镜相位函数。使用快速傅立叶变换的全息计算公式
H＝FFT-1(FFT(A)⊙FFT(fz))
其中⊙表示逐点乘法(详见A Maimone,A Georgiou,JS Kollin，2017，Holographic Near-Eye Displays for Virtual and Augmented Reality)。
但是由于计算全息的计算量很大，如果想得到分辨率很高的头盔显示，则计算的全息图与原图像有较大的时间延迟。因此，降低全息头盔显示的计算时间是计算全息领域亟待解决的一个课题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，降低了计算全息的计算量，在减少时间延迟的情况下得到全息头盔显示。
一种基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，包括以下步骤：
(1)把输入图像分成中心区域和外部区域。
所述中心区域和外部区域的形状为矩形。
由于处理方法中使用了快速傅立叶变换，区域形状只能是矩形，对于中心区域以外的区域可以看作一个矩形，把内部区域位置的像素值全设为零来进行傅立叶变换。
(2)根据人眼视觉特性，中心区域和外部区域选择不同的分辨率，然后分别选择不同大小的亚全息图。
所述人眼视觉特性是指人眼的视觉灵敏度在离视觉中心越远的位置越小，即，离视觉中心越远的位置人眼能分辨出的角分辨率越小。因此可以把图像分成中心区域和外部区域，所述外部区域代表远离视觉中心的区域，需降低其图像和亚全息图的分辨率。
根据人眼的视觉灵敏度在离视觉中心越远的位置越小，把图像分成离视觉中心距离不同的区域，远离视觉中心的区域降低图像和亚全息图分辨率来计算。
人眼角分辨率随视觉离心角度的关系：
其中Ra是视觉离心角度Ecc处的角分辨率；Rao是视觉中心处的角分辨率；实际根据显示设备的视角大小与显示分辨率和上述公式来选择合适的区域和分辨率。
所述亚全息图的大小实际根据显示设备的分辨率和视场角大小选择。
所述步骤(2)的具体方法为：对中心区域和外部区域选择相同大小的亚全息图，然后将外部区域的亚全息图缩小，得到不同大小的中心区域的亚全息图和外部区域的亚全息图；同时降低外部区域的图像和亚全息图的分辨率，其中外部区域的图像和亚全息图的分辨率保持一致。
对于分辨率变小区域要用更小的亚全息图。
所述将外部区域的亚全息图缩小是指将部区域的亚全息图的***高频的部分去掉。
由透镜相位函数可以看出亚全息图越远离中心空间频率越高，而对于分辨率小的亚全息图无法表示高频的信息，所以要把亚全息图***高频的部分去掉。
(3)对步骤(1)和(2)得到的中心区域和外部区域的图像和亚全息图分别进行延拓补零。
所述步骤(3)中对中心区域和外部区域的图像和亚全息图进行延拓补零的方法为图像的长和宽分别加上亚全息图的长和宽。
所述步骤(3)中延拓补零后的中心区域和外部区域的图像和亚全息图中的长和宽之和是2的幂次方或者是2*3*5的倍数。
所述步骤(3)中延拓补零的次数至少为一次。
(4)根据步骤(3)中延拓补零后的中心区域和外部区域的图像和亚全息图计算，得到中心区域和外部区域的全息图。
所述步骤(4)中计算的方法为使用快速傅立叶变换的全息计算公式计算，得到中心区域和外部区域的全息图，所述全息计算公式为
H＝FFT-1(FFT(A)⊙FFT(fz))，
其中⊙表示逐点乘法，A是图像灰度的平方根，fz是透镜相位函数。
(5)将步骤(4)得到的外部区域的全息图放大，使中心区域和外部区域的全息图空间大小匹配，再将中心区域和外部区域的全息图按原图像划分区域时的位置关系叠加起来，得到完整图像的全息图。
其中，中心区域和外部区域的全息图的分辨率不同。即，基于人眼视觉特性，得到分辨率不同的中心区域和外部区域的全息图。
与现有技术相比，本发明通过划分区域，降低计算全息的计算量，降低了全息头盔显示的计算时间。
附图说明
图1为本发明提供的基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法的示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明进行详细说明。
图1为本发明提供的基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法的示意图。外部实线1为输入图像的边界，内部实线2为中心区域的边界，内部虚线3为中心区域得到的全息图的边界，外部虚线4为外部区域得到的全息图的边界。
在一个实施例中，选择分辨率为1080P、大小为1920*1080的输入图像，具体步骤为
(1)分为两个区域。中心区域大小为392*392，外部区域大小为1920*1080，把外面区域中与中心区域重叠的部分的像素值设为0，图1中的实线1、2分别为两区域的边界；
(2)对于中心区域和外部区域选择大小为120*120的亚全息图，然后将外部区域的亚全息图的***高频的部分去掉，得到大小为80*80的亚全息图；为了使外部区域图像的空间分辨率降低，将外部区域图像缩小得到960*540的图像，同时外部区域的亚全息图缩小得到40*40的亚全息图。
(3)延拓补零后得到大小为1000*600的图像和亚全息图。中心区域延拓补零后得到大小为512*512的图像和亚全息图；
(4)使用公式H＝FFT-1(FFT(A)⊙FFT(fz))进行计算，得到外部区域和中心区域的全息图，大小分别为1000*600和512*512；
(5)将大小为1000*600的外部区域的全息图放大到2000*1200，图1中的虚线3、4分别为中心区域和外部区域的全息图边界，把两张全息图按图中的位置叠加。
在本实施例中，选择分辨率为1920*1080的输入图像，简单的分为两个区域；中心区域大小为392*392，外面区域分辨率缩小到960*540；相对与不划分区域，计算时间减少了大约2/3。

Claims (7)

1.一种基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，包括以下步骤：
(1)把输入图像分成中心区域和外部区域；
(2)根据人眼视觉特性，中心区域和外部区域选择不同的分辨率，然后分别选择不同大小的亚全息图；
(3)对步骤(1)和(2)得到的中心区域和外部区域的图像和亚全息图分别进行延拓补零；
(4)根据步骤(3)中延拓补零后的中心区域和外部区域的图像和亚全息图计算，得到中心区域和外部区域的全息图；
(5)将步骤(4)得到的外部区域的全息图放大，使中心区域和外部区域的全息图空间大小匹配，再将中心区域和外部区域的全息图按原图像划分区域时的位置关系叠加起来，得到完整图像的全息图。
2.根据权利要求1所述的基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述中心区域和外部区域的形状为矩形。
3.根据权利要求1所述的基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体方法为：对中心区域和外部区域选择相同大小的亚全息图，然后将外部区域的亚全息图缩小，得到不同大小的中心区域的亚全息图和外部区域的亚全息图；同时降低外部区域的图像和亚全息图的分辨率，其中外部区域的图像和亚全息图的分辨率保持一致。
4.根据权利要求1所述的基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，其特征在于，所述步骤(3)中对中心区域和外部区域的图像和亚全息图进行延拓补零的方法为图像的长和宽分别加上亚全息图的长和宽。
5.根据权利要求4所述的基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，其特征在于，所述步骤(3)中延拓补零后的中心区域和外部区域的图像和亚全息图中的长和宽之和是2的幂次方或者是2*3*5的倍数。
6.根据权利要求1所述的基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，其特征在于，所述步骤(3)中延拓补零的次数至少为一次。
7.根据权利要求1所述的基于人眼视觉特性的全息头盔显示的处理方法，其特征在于，所述步骤(4)中计算的方法为使用快速傅立叶变换的全息计算公式计算，得到中心区域和外部区域的全息图，所述全息计算公式为H＝FFT-1(FFT(A)⊙FFT(fz))，
其中⊙表示逐点乘法，A是图像灰度的平方根，fz是透镜相位函数。
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