Ямчатая визуализация - Foveated imaging

Сжатие 16: 1. Изображение с ямками и точкой фиксации у статуи Стивена Ф. Остина.

Ямчатая визуализация это цифровая обработка изображений техника, в которой Разрешение изображения или количество деталей варьируется в зависимости от изображение по одной или нескольким «точкам фиксации». Точка фиксации указывает на область с самым высоким разрешением изображения и соответствует центру изображения. глаз с сетчатка, то ямка.

Местоположение точки фиксации можно указать разными способами, например, при просмотре изображения на компьютерный монитор, можно указать фиксацию с помощью указывающее устройство, как компьютерная мышь.Айтрекеры которые точно измеряют положение и движение глаза, также обычно используются для определения точек фиксации в экспериментах по восприятию.[1][2]Когда дисплеем управляют с помощью айтрекера, это называется отображение условного взгляда.[3]Фиксацию также можно определить автоматически с помощью компьютерные алгоритмы.[4][5]

Некоторые распространенные применения фовеатной визуализации включают аппаратное обеспечение датчика изображения.[6] и сжатие изображений.[7] Описание этих и других приложений см. В списке ниже.

Ямковую визуализацию также обычно называют космический вариант изображения или же взгляд условное изображение.

Приложения

Ямчатая визуализация для прогрессивной передачи

Сжатие

Контрастная чувствительность резко спадает по мере продвижения от центра сетчатки к периферии.[8][9]В сжатие изображений с потерями, можно воспользоваться этим фактом, чтобы компактно кодировать изображения. Если кто-то знает приблизительную точку взгляда зрителя, можно уменьшить количество информации, содержащейся в изображении, по мере увеличения расстояния от точки взгляда. Из-за резкого падения разрешения глаза потенциальное уменьшение отображаемой информации может быть значительным. Кроме того, кодирование фовеации может применяться к изображению до применения других типов сжатия изображения и, следовательно, может привести к мультипликативному уменьшению.

Фовеатные датчики

Датчики с ямками представляют собой аппаратные устройства с разным разрешением, которые позволяют собирать данные изображения с более высоким разрешением, сосредоточенным в точке фиксации. Преимущество использования аппаратных датчиков с ямчатым датчиком состоит в том, что сбор и кодирование изображения может происходить намного быстрее, чем в системе, которая пост-обрабатывает изображение с высоким разрешением в программном обеспечении.[10]

Моделирование

Ямчатая визуализация использовалась для моделирования полей зрения с произвольным пространственным разрешением. Например, можно представить видео, содержащее размытую область, представляющую скотома. Используя айтрекер и удерживая размытую область фиксированной относительно взгляда зрителя, зритель получит визуальные впечатления, аналогичные визуальным ощущениям человека с реальной скотомой. На рисунке справа показан кадр из симуляции пациента с глаукомой, взгляд которого зафиксирован на слове «похожий».

Видео игры

Рендеринг с ямками предстоящий видео игра техника, которая использует ай трекер интегрирован с гарнитура виртуальной реальности уменьшить нагрузку на рендеринг за счет значительного снижения качества изображения в периферийное зрение (вне зоны наблюдения ямка ).[11]

На Выставка CES 2016, Сенсомоторные инструменты (SMI) продемонстрировали новую систему слежения за глазами с частотой 250 Гц и работающее решение для рендеринга с ямками. Это стало результатом партнерства с производителем сенсоров камеры. Omnivision кто предоставил аппаратное обеспечение камеры для новой системы.[12]

Оценка качества

Ямчатая визуализация может быть полезной для оценки субъективного качества изображения.[13] Традиционные меры качества изображения, такие как пиковое отношение сигнал / шум, обычно выполняются на изображениях с фиксированным разрешением и не принимают во внимание некоторые аспекты зрительной системы человека, такие как изменение пространственного разрешения сетчатки. Таким образом, индекс качества с ямками может более точно определять качество изображения, воспринимаемое людьми.

Получение базы данных изображений

В базах данных, содержащих изображения с очень высоким разрешением, например спутниковое изображение базы данных, может быть желательно интерактивно извлекать изображения, чтобы сократить время поиска. Ямчатая визуализация позволяет сканировать изображения с низким разрешением и извлекать только части с высоким разрешением по мере необходимости. Иногда это называют прогрессивной передачей.

Примеры изображений

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ McConkie G W и Rayner K (1975) Интервал действия эффективного стимула во время фиксации на чтении, Perception & Psychophysics, 17, 578–86
  2. ^ Лошки, Л. И Волвертон, Г.С. (2007). Насколько поздно вы можете обновлять дисплеи с несколькими разрешениями, зависящими от взгляда, без обнаружения? Транзакции ACM на мультимедийных вычислениях, коммуникациях и приложениях, 3 (4): 25, 1-10.
  3. ^ Духовски, А. Т., Курния, Н., Мерфи, Х. 2004. Дисплеи с условием взгляда: обзор. Cyberpsychol. Behav. 7, 6, 621-634.
  4. ^ З. Ван, Л. Лу и А. С. Бовик, "Масштабируемое кодирование видео с фовеацией и автоматическим выбором фиксации", IEEE Trans. по обработке изображений, Том: 12, №: 2, февраль 2003 г.
  5. ^ Р. Г. Радж, В. С. Гейслер, Р. А. Фразор, А. С. Бовик, «Статистика контрастности для ямчатых зрительных систем: выбор фиксации путем минимизации энтропии контраста» Журнал Оптического общества Америки.
  6. ^ J.A. Болуда, Ф. Пардо, Т. Кайзер, Дж. Дж. Перез, Я. Пелехано. Новая камера с ямками в космическом варианте для робототехники. В IEEE, Международная конференция по электронным схемам и системам, ICECS'96, Родос, Греция, октябрь 1996 г.
  7. ^ Гейслер, У.С. и Перри, Дж. (1998) Система с множеством разрешений в реальном времени для низкоскоростной видеосвязи. В B. Rogowitz и T. Pappas (ред.), Human Vision and Electronic Imaging, SPIE Proceedings, 3299, 294-305.
  8. ^ Ванделл, Брайан А. (1995) Основы видения. ISBN  0-87893-853-2 . стр.236
  9. ^ Баргут-Штайн, Лорен. О различиях между маскировкой периферического и фовеального рисунка. Дисс. Калифорнийский университет, Беркли, 1999.
  10. ^ Марк Болдук, Мартин Д. Левин. Ямочный датчик в реальном времени с перекрывающимися рецептивными полями. Июнь 1997 г., Отображение в реальном времени, Том 3, Выпуск 3
  11. ^ Пэрриш, Кевин (22.07.2016). «Nvidia планирует доказать, что новый метод улучшает качество изображения в виртуальной реальности». Цифровые тенденции. Получено 2017-02-02.
  12. ^ Мейсон, Уилл (2016-01-15). «Отслеживание взгляда SMI 250 Гц и рендеринг с фокусом - реальность, и цена может вас удивить». ЗагрузитьVR. Получено 2017-02-02.
  13. ^ З. Ван, А. С. Бовик, Л. Лу и Дж. Коулохерис, «Индекс качества изображения ямочного вейвлета», 46-е ежегодное собрание SPIE, Proc. SPIE, Применение цифровой обработки изображений XXIV, вып. 4472, июль-авг. 2001 г.

внешняя ссылка