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基反卷积滤波的头盔显图像人眼屈光度预校于示正计算机算法研究

添加时间:2018-04-06 21:46:56   浏览:次   作者: www.dxlwwang.com
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本文是一篇计算机硕士毕业论文,计算机论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机论文的写作,培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力,学有所用,不仅实践操作、动笔能力得到很好的锻炼,还极大地增强了今后走向社会拼搏、奋斗的勇气和自信。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇计算机硕士毕业论文,供大家参考。

 
第一章 绪论
 
1.1 课题背景和研究意义
随着当代计算机科学与技术的飞速发展,社会信息化进程的加快,能够表达计算机具有“友善性”的人机交互技术已正式成为计算机系统中不可分割的有机体,近年来,在科研工作者的努力下该技术得到了巨大的飞跃。要想实现人机交互,人类首先要感知外界的信息。从认知心理学上讲,视觉是人类认知方式中最重要的、应用最多的一种感知方式,外界 80%的信息都是通过视觉感知获得的,所以正常的视力对于人与计算机的有效交互是至关重要的[1]。人类能够与用户图形界面(GUI)进行交互依赖于清晰的视觉[2,3]。然而,近视、远视和散光等视觉畸变使人眼视网膜所感知的图像质量退化,图像质量的退化严重影响了我们的日常生活。此外,近年快速发展的虚拟现实技术,已经成功进军各个行业,在虚拟训练、惊悚娱乐、交互购物等领域得到了广泛地推广与好评,但低视力群体在使用这项技术时很不方便并且视觉体验效果也极其不好。据世界卫生组织估计全世界有约 1.4 亿的低视力人群,其中可以通过手术及屈光矫正得以提高视力甚至是恢复视力的人群占 75%,即 1 亿多患者,需要低视力保健的近视患者占 25%[4]。目前,我国的近视患者占据世界近视患者的 33%,人数已超过 3 亿,而世界平均比例为 22%,近视患者的人数已远远超出了世界平均数值。因此对低视力人群进行视觉校正已经成为我国乃至全球急需解决的问题。自 13 世纪以来,眼镜就作为主要工具来校正近视眼,其原理是在眼睛前加一个凹透镜来改善人眼的视觉清晰度,如图 1.1 所示。最近几十年,屈光手术技术蓬勃发展,为校正屈光不正提供了选择的空间,其原理是通过激光手术将眼球缩短,从而改变人眼屈光度参数来校正近视眼。这两种传统的视觉校正方法都是通过对成像端进行处理来改善人眼的视觉清晰度并且它们都是侵入性的,使低视力群体在长时间观看事物时会产生疲劳及不舒适的感觉。因此,有学者提出对可视对象的图像端进行预校正来改善人眼的视觉清晰度,即人眼屈光度预校正算法。
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1.2 课题的研究现状
 
1.2.1 人眼屈光度预校正算法的研究概述
在国外,S. Mohammadpour 等在 2012 年提出了一个基于维纳滤波的预补偿算法[2]。该算法在改善人眼视觉清晰度的过程中对硬件的要求不高且计算简单、易懂,但缺点是稳定性不好、提高对比度的同时产生了强烈的边缘振荡效应。同年,D. Lanman 等提出了一个多层显示器的方法来校正视觉畸变[5]。该方法在校正时能提高图像的分辨率,但缺点是所生成的图像有明显的对比度损失且需要精确校准的定制硬件和强烈的限制观察者的运动,这使得该方法不能在实际中得到广泛应用。Huang 等在 2014 年提出了一个可计算的光场显示器的方法来校正视觉畸变[6]。该方法可以将光场预滤波算法应用到现有的硬件中,极大地提高计算效率。此外,该方法也能使图像的分辨率和对比度明显提高,但缺点是受视差光栅和显示器子像素之间的莫尔条纹影响,使得所展示的设备原型必须是颜色工件,这样就会极大地减少图像的明亮度。C. Montalto 等在 2015年提出用一个全变差的方法绘制图像来校正视觉畸变[7]。该方法在校正过程中不需要佩戴眼镜、隐形眼镜或定制硬件并且不严格限制观察者的运动。此外,该方法也能使具有正常或屈光不正视力的个体在观察图像时所看到的图像的清晰度都较高,但缺点是所生成图像的尖锐边缘之间的微妙细节部分得不到很好的处理并且在屈光异常的情况下为了提供更加清晰的文本,需要在字母和每英寸像素之间提供足够的空间,也就是说并不是所有字体样式和文本大小都适应。在国内,人眼屈光度预校正算法的研究还处于摸索阶段、技术还不是很成熟,特别是对屈光不正的个体在观察远处被建模的对象时所产生的散焦现象的处理。目前在国内,我们了解到的视觉校正方案主要有通过视觉分析系统[8]来校正视觉畸变和基于个性化眼光学结构的视觉校正方法[9]来校正视觉畸变。前者,由薛丽霞等人在 2007 年提出,它为进一步探索像差对视功能的影响提供了可行的方案。此外,它还列出了系统对泽尼克模式像差的校正效果,论述了波前传感器、哈特曼波前探索系统、控制系统等关键单元技术,但缺点是所使用仪器的花费较高。后者,由王杨等人在 2008 年提出,该方法在个性化人眼光学结构的基础上,以人眼的实际像差特性为依据,对波前引导的角膜切削进行了设计,这样既可以降低人眼的高阶像差,又能对离焦和像散进行校正。但缺点是该方法在实际应用时需要进行手术有一定的危险系数。当前,在应用人眼屈光度预校正算法对低视力群体的视觉清晰度进行改善时,要考虑低视力群体观察图像时所处的位置、视角、周围环境的亮度和空气湿度等,这样就会影响低视力群体所观看到的图像的质量,而头盔显示器可以弥补以上不足。综上所述,本篇论文主要依据国外科研工作者对此项技术的推动程度及相应的研究现状,适当的结合我国现实情况,针对国内现有的技术水平、实验设备的普及程度和这个前沿课题的研究深度,提出一种基于反卷积滤波的头盔显示图像人眼屈光度预校正算法来改善人眼的视觉清晰度。
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第二章 人眼波前像差理论与测量方法
 
2.1 人眼光学系统
人眼主要是由眼膜、瞳孔、晶状体、视网膜等部分组成的人体非常重要的一个生理系统[24],同时也是比较典型的光学系统。外界光线通过眼球最前端的眼角膜,射入人眼。其中,眼角膜是厚度和折射率分别约为 550 微米和 1.3771 的半球状透明角质膜。眼角膜后方的晶状体和虹膜之间充满含 98%水分、1.3374 折射率的无色液体的区域被称为前房。据文献报道其轴向深度为2.75 ± 0.3mm。虹膜具有一定的特性,人类每个人的虹膜都不尽相同,且位于其中心的瞳孔由于色素的原因,导致其颜色也不同,其功能非常强大,类似于光圈,可控制进入眼球的光通量,以适应不同环境下的光感成像。晶状体最接近于光学实验中的凸透镜,在器官中起着非常重要的作用。其在眼球中不仅体现了传统光学系统中凸透镜的作用,还在一定程度上保护了视网膜并且具有屈光作用,最重要的是它将外界图像的焦点精确的投射到了视网膜上。其后的后房区域被折射率为 1.336 的透明玻璃体所充满。在眼球壁内层上有一层由色素上皮层和视网膜感觉层组成的厚度约为 0.5mm 的视网膜。视网膜类似于相机的感光部件,能够记录入射的空间强度与色彩信息分布等,其在人眼中起到感光的作用,它由内层上具有感光作用的一层薄膜所决定。视网膜不同区域的视觉分辨能力不同,其中间的黄斑区域分辨能力最强,灵敏度也最高。
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2.2 人眼波前像差的概念
人眼是一个不失一般性的光学成像系统,既精密灵活,又复杂多变。人眼既为成像系统就会产生影响成像质量的不良因素——波前像差。因此,校正波前像差,降低其对视觉系统的不利影响是科研工作者重点关注的研究课题。波像差是指在通过一个光学系统后,实际波阵面上的各点与理想波阵面的偏差程度,也可表述为光程差[25]。对于人眼的光学成像系统来说,射入眼球的线性光波的光程不同于标准的光程,这就导致了所成的像由光点变成了光斑,从而无法分辨实际物体,即为像差。将传输的光场用数值矩阵的形式来表示,通过数值矩阵我们发现实际传输的波与标准的球面波存在一定的偏差,即波前像差[26]。波前像差又分成单色像差和色像差,分别由球差、慧差、像散、场曲、畸变和位置色差、放大率色差组成[27]。通过计算光程差能够获得人眼的波前像差[24]。光程差是指由各点发出的光在到达承光板时光线行程的差值[24]。波前像差是指一束信息已知的光束经由一套光学系统后所形成的新光波与原始信息或理想波面的光程差。在实际实验与数值仿真中,我们就是通过波前像差来客观公正的评价一个光学成像系统的好坏。人眼存在波前像差的主要原因就是人眼的光学系统极其复杂且具有一定的缺陷性。由于人眼存在像差,视网膜上所形成的像是一个弥散斑[8],因此,在其他因素的作用下,视网膜上所呈现的图像质量较低,视觉效果变的朦胧不清。
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第三章 基于增强维纳滤波的图像预校正算法 ....14
3.1 相关理论基础 .........14
3.2 增强维纳滤波算法............16
3.3 本章小结.......19
第四章 预校正图像的对比度提高方法 ........20
4.1 直方图均衡化法......20
4.2 高斯滤波法.............21
4.3 自适应平滑滤波法............22
4.4 基于全变差的图像对比度提高法...........24
4.5 实验结果对比分析............28
4.6 本章小结.......33
第五章 图像效果的评价方法与实验结果 ....34
5.1 图像效果主观评价方法.....34
5.2 图像效果客观评价方法.....35
5.3 头盔显示图像效果评价方法........36
5.4 实验结果分析 .........39
5.5 本章小结.......40
 
第五章 图像效果的评价方法与实验结果
 
在前面的章节中,我们已经应用本文算法对可视对象的图像端进行了预校正,因此低视力人群的视觉敏锐度是否得到改善,我们将通过对原始图像和由基于反卷积滤波的人眼屈光度预校正算法所生成的预校正图像的效果进行评价来验证。图像效果评价是指人们通过某种手段、方式将目标图像尽可能客观标准的基于定量和定性进行分析讨论,根据评价方法分为图像效果主观评价法和图像效果客观评价法。
 
5.1 图像效果主观评价方法
人的主观意识影响着人们对图像优劣的评价,同样物体的图像在不同的分辨率、对比度、色温、色阶的情况下都会给人不同的感受,因此主观评价的方法是必然要存在的,也就是让人们能够很好的分辨一幅图像的级别,进行适当的评判,所以我们可以将图像好坏的程度分为很好、较好、一般、较差、很差这五个等级,然后利用统计学上的相对权威的评价方法对结果进行归纳,最后综合实际情况与评分,来最终确定图像的优良[41,42]。在人类器官中,眼睛与大脑是接收、处理、分析外界信息的最重要的部分,因此主观上的图像优良评判还是相对公正合理的。主观评价方法主要分为绝对评价和相对评价两种,其评价尺度如表 5-1 所示。表 5-1 给出了绝对评价和相对评价的评价尺度,人们可以通过表格的层次分类将自身看到的图像适当分析,并做出对应的评判结果。图像效果主观评价的方法存在一定的弊端,由于其接触方式直接且衡量标准不统一,在观察图像时特别容易受到外界干扰,在分析图像时也容易被别人的思想观点所左右,同时评价时的精神、心理等状态也不时的干扰着最终评判结果,导致评价最终结果的有效性大大降低,造成无效的主观评价。
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总结
 
本文首先对如何应用 Hartmann-Shack 波前传感器测量人眼的波前像差进行了详细地分析,并提出一种基于主观视觉感受的盲测量方法使其能在虚拟现实场景中对人眼的波前像差进行测量。然后,通过人眼的波前像差求解对于人眼视觉清晰度至关重要的点扩散函数(PSF)。接下来,对点扩散函数与原始图像进行反卷积滤波,求解出预校正图像。为了解决预校正图像生成过程中所引入的低频伪影,本文应用增强维纳滤波算法对其进行处理。此外,生成预校正图像过程中图像的比例发生了强烈的缩放,使得生成的预校正图像产生了明显的振铃效应(即强度振荡)、对比度发生了损失。为了提高预校正图像的对比度,本文对直方图均衡化法、高斯滤波法、自适应平滑滤波法这些传统的图像对比度提高法和新颖的基于全变差的图像对比度提高法进行分析、比较,得出基于全变差的图像对比度提高法最适合提高本文算法所生成图像的对比度。最后,本文通过分析图像效果主观评价方法和图像效果客观评价方法的优缺点,提出一种新的头盔显示图像效果评价方法。通过该方法的评价,本文最终得出基于反卷积滤波的头盔显示图像人眼屈光度预校正算法使人眼的视觉清晰度得到了改善。本文的创新之处在于在反卷积滤波中引入全变差来提高所生成图像的对比度,并提出把头盔作为一个显示器来对图像进行主观效果评价。本文的不足之处在于基于反卷积滤波的头盔显示图像人眼屈光度预校正算法只能改善在 0.5 米~1 米处 240 度~430 度近视患者观看图像时的视觉清晰度;人患有近视时对应的像差有倾斜和离焦等,仅考虑了离焦这种情况;实验用的图像都选用的是灰度图像。
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参考文献(略)

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