CN105208366A - 一种用于近视患者立体视觉增强的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及医学技术中眼科学及计算机图形学中数字图像处理领域，特别涉及一种用于近视患者立体视觉增强的方法。该方法包括，第1步，近视患者左右眼点扩散函数值的估计；第2步，用维纳滤波器将原始图像与估计出的点扩散函数值进行去卷积运算；第3步，将经过维纳滤波后的图像压缩至原图像动态范围显示；第4步，将处理后的立体图像对通过立体设备生成立体感知。本发明提供了一种用于近视患者立体视觉增强的方法，使近视患者不佩戴眼镜的情况下在显示器上也能产生清晰的立体视觉。

Description

一种用于近视患者立体视觉增强的方法

技术领域

本发明涉及医学技术中眼科学及计算机图形学中数字图像处理领域，特别涉及一种用于近视患者立体视觉增强的方法。

背景技术

人眼作为周围环境的图像传感器，是人类70%-80%外界信息的接收通道[1]。影响人眼成像质量的因素有：离焦（即近视、远视）和散光、高阶像差、衍射及散射。相对于离焦和散光，后三者对视网膜成像质量的影响很小[2]。近视（Myopia）也称为短视，是指在屈光静止的前提下，远处的物体不能在视网膜会聚，而在视网膜之前形成焦点，因而造成视觉变形（离焦），导致远方的物体模糊不清。人眼立体视觉产生的机理是：由于人的两眼水平平均距离为65mm左右，每只眼睛对于外部世界就具有不同的视点，对于同一个场景，将得到稍微不同的画面[3]。只要这种差异（视网膜视差）不超过一定的范围，大脑就可以将两幅不同的图像融合为一幅，从而产生立体知觉。近视患者由于双目离焦造成的视觉模糊，会对大脑融合生成立体感知产生较大影响，传统的校正是通过物理光学的方法，在图像进入人眼之前经过佩戴不同屈光度的凹透镜，从而改善图像在视网膜成像的位置。这种方法能有效的解决近视患者观看图像模糊的问题。但现实生活中，佩戴近视眼镜既不美观，更不方便，随着“个人多媒体娱乐终端时代”的来临[4]，人们对自身视觉质量及视觉舒适度的要求越来越高，如何为占全球1/3人口的近视患者解决不佩戴眼镜也能在显示器上融合生成清晰的立体图像，就成为一项具有深远意义的研究。

随着准分子激光角膜屈光手术和晶状体手术在近视治疗领域的开展[5]，波前像差（WavefrontAberration）技术在人眼屈光领域的应用为屈光手术医师评估患者的视觉质量提供了一种非常直观的检测手段。这其中点扩散函数（PSF，PointSpreadFunction）作为评价视觉质量的一种客观指标，正逐渐引起人们的重视。当人眼近似于一个线性移不变（LSI，LinearShiftInvariantSystem）光学系统时，一个物点经过眼球光学系统后在视网膜面上的光强分布函数叫做人眼的点扩散函数[6]。

经文献检索，图像预处理技术已广泛应用投影仪离焦图像的处理[7,8]，但在人眼领域的应用未见报道。AdrienBousseau在虚拟眼镜技术中讨论了帮助近视患者进行显示器的图像预处理想法，但并未有深入研究及论文报到[9]。

参考文献：

[1]FUJII,K.,GROSSBERG,M.,ANDNAYAR,S:InProc.IEEEConf.onComputerVisionandPatternRecognition,(2005),p.814.

[2]BROWN,M.S.,SONG,P.,ANDCHAM,T.J:Proceedingsofthe2006IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,(2006),p.1956.

[3]FATTAL,R.,LISCHINSKI,D.,ANDWERMAN,M:Gradientdomainhighdynamicrangecompression.ACMTOG(ProceedingsofSIGGRAPH2002).Vol.21(3)(2002),p.249.

[4]FULLERTON,M.,ANDPELI,E:JournaloftheSocietyforInformationDisplay.Vol.14(2006),p.15.

[5]LEVIN,A.,FERGUS,R.,DURAND,F.,ANDFREEMAN,W.T:ACMTOG(Proceedingsof

SIGGRAPH2007).Vol.26(3)(2007),p.70.

[6]MIGUELALONSO,J.,BARRETO,A.,ANDCREMADES,J.G:Behaviourandinformation

technologyjournal.Vol.24(2005),p.161.

[7]林芳、潘哲朗.维纳滤波在去卷积上的应用[J].科学咨询期刊，2010,25(3):225-226.

[8]许录平．数字图像处理[M].北京：科学出版社，2007．

[9]AdrienBousseaus.,VirtualGlasses:TheMyopicRevenge。

发明内容

为解决近视患者不佩戴眼镜的情况下在显示器上也能产生清晰的立体视觉，本发明提供了一种用于近视患者立体视觉增强的方法。其技术方案为：

第1步：近视患者左右眼点扩散函数值的估计；

第2步：用维纳滤波器将原始图像与估计出的点扩散函数值进行去卷积运算；

第3步：将经过维纳滤波后的图像压缩至原图像动态范围显示；

第4步：将处理后的立体图像对通过立体设备生成立体感知。

进一步，第1步借助离焦模糊图像复原方法，采用圆盘离焦模型来近似离焦的点扩散函数；确定出离焦模糊图像的模型参量就可以估算出离焦的点扩散函数，然后利用维纳滤波的方法得到复原图像；离焦模型参量在空域中得到，也可以在频域中确定；频域中则通过寻找离焦模糊图像频谱值的零点位置来确定模糊参量，即这个离焦弥散盘的直径是由物距、焦距、像距和光学系统光圈的大小共同决定的；圆盘离焦模型用公式表示如下：

式中，是离焦斑半径，经过傅里叶变换后为：

式中，是圆对称的，它的第一个零点的轨迹形成一个圆，该圆的半径记为,则可表示为：

其中R为模型离焦参量，通过实验根据离焦模糊图像确定，实验过程中近视患者在选定适当的距离看清楚圆盘边缘，由此算出圆盘离焦模型参量R，从而确定离焦的点扩散函数。

进一步，第2步采用维纳滤波器将双目立体图像对进行预处理，其表达式为：

式中，为复原图像频谱，为离焦模糊图像频谱，为传输图像，和分别为噪声和未失真图像的功率谱密度，比值起归整化的作用，由于和难以估计，故用以下公式来近似维纳滤波滤波复原：

将上式通过运用Matlab中命令对图像进行去卷积，也可通过将算法植入通过VC++可视化界面进行处理。

进一步，第3步采用以下两种算法对经过维纳滤波后的图像进行动态范围压缩处理，最终将动态范围压缩到原图像0-255内，具体使用Matlab程序中imshow命令，经过动态范围压缩处理后的图像压缩至原图像动态范围中，即可与原图像一致正常显示，

。

进一步，第4步根据双目视差原理，将预处理生成的左右眼图像经过PC机立体播放器分别显示在对应的微显芯片上，经过双目光学系统放大，即能够产生清晰的立体感知。设计实验平台PC机的设置参数为：屏幕分辨率为800×600，刷新率为60Hz；使用StereoscopicPlayer3D播放器，将预处理好的左右眼图像通过PC机显卡输出的HDMI视频信号输入到左右两块AM-OLED上；光学系统采用的是美国KOPIN公司的双目显示模块BDM-922K，内嵌一对视角达32度、眼视舒解距为20mm及可测曈孔大小为10mm的光学组件，根据实验观察者瞳距的大小，通过调节双显示芯片之间的距离和光学系统的焦距，即可实现近视患者不佩戴眼镜也可获得较佳的立体效果。

当人眼近似于一个线性移不变系统时，一幅清晰的图像经过近视患者的眼球即相当于卷积了该患者眼球光学系统的点扩散函数过程，呈现在视网膜上的像为离焦模糊图像。公式（1）为这一过程的数学表达式，其中为清晰的二维图像；为近视患者的点扩散函数值，图像经过近视人眼过程后最终形成在视网膜上的离焦模糊图像为；

（1）

如果将显示器上的图像在进入人眼之前，即与患者眼球PSF值卷积运算前将图像进行预处理，如公式（2）所示，表示原始图像经过与卷积后的预处理图像，再经过显示器进入人眼后卷积了该患者眼球光学系统的PSF值，那么最终成像在近视人眼视网膜上的就应该是清晰的二维图像。

（2）

根据现有的人眼屈光研究领域的波前像差技术，近视患者眼球光学系统的PSF值最简单的方法是通过波前像差仪直接测得，也可将近视人眼离焦模糊光学系统近似抽象成圆盘离焦模型计算得出：圆盘离焦模糊几何光路图如图1所示，从几何光学的观点来看，点光源P通过理想成像系统所成的像应为一个像点，接近为函数。但当物面、透镜和像面间的间距不满足高斯成像公式时，点光源的像将不再是一个点而是一个圆盘状的弥散盘d区域，弥散盘中的灰度值均匀分布。离焦模型参量可以在空域中得到，也可以在频域中确定。频域中则是通过寻找离焦模糊图像频谱值的零点位置来确定模糊参量，即这个离焦弥散盘的直径是由物距、焦距、像距和光学系统光圈的大小共同决定的。圆盘离焦模型用公式表示如下：

（3）

式中，是离焦斑半径。式（4）为的傅里叶变换：

（4）

式中，是圆对称的，它的第一个零点的轨迹形成一个圆。该圆的半径记为。则用式（5）表示：

（5）

其中R为模型离焦参量，需要根据近视患者双目分别看清楚图像边缘清晰的位置确定。分别确定了左右眼的圆盘离焦模型参量R后，由公式（4）就确定了近视患者双目光学系统的离焦PSF值，进一步采用维纳滤波的方法根据公式（2）即可得到预处理立体图像对；预处理的图像需要经过高动态范围压缩的算法压缩至原图像动态范围中；再通过计算机的立体播放器将预处理的左右眼图像对分别呈现在近视患者眼前，即可融合成清晰的立体图像。本发明关键技术在于近视人眼的点扩散函数（PSF）的测定以及离焦模糊图像维纳滤波算法的实现。

人眼点扩散函数既能表达眼球成像的各种光学特性，又体现了像差、衍射和散射的共同影响因素，客观的评定了人眼成像质量。当人眼近似于一个线性移不变系统时，一幅清晰的图像经过近视患者的眼球的过程即相当于卷积（Convolution）了该患者眼球光学系统的点扩散函数过程，呈现在视网膜上的像是模糊的。根据图像处理中离焦图像滤波和复原的相关知识及人眼点扩散函数理论，本专利将显示器上清晰的双目数字立体图像在未经人眼之前，与计算出的近视人眼点扩散函数进行维纳滤波反卷积（De-convolution）运算，即将清晰立体图像进行卷积逆运算，再经过高动态范围压缩的算法压缩至原图像动态范围的预处理，预处理后的立体图像分别进入近视患者左右眼球光学系统卷积后，在人脑中便融合成了具有深度感知的清晰的立体图像，同时也达到了近视患者摘下眼镜观看立体图像的目的。

附图说明

图1为圆盘离焦模型几何光路图；

图2为近视患者立体视觉增强步骤之估计近视患者的PSF值；

图3为近视患者立体视觉增强步骤之根据PSF值进行图像预处理；

图4为维纳滤波图像处理程序界面之矩阵值取0.3；

图5为维纳滤波图像处理程序界面之矩阵值取0.6；

图6为维纳滤波图像处理程序界面之矩阵值取0.9。

具体实施方式

现结合附图详细说明本发明专利。

第1步：近视患者左右眼点扩散函数值的（PSF）估计

在现有的离焦模糊图像复原方法中，常常采用圆盘离焦模型或高斯离焦模型来近似离焦的点扩散函数。圆盘离焦模型是在忽略光的波动性，假设光是沿直线传播的前提下提出的一种近似模型。在现有采用模型的离焦模糊图像复原方法中，只要确定出离焦模糊图像的模型参量就可以估算出离焦的点扩散函数，然后利用维纳滤波的方法就可得到复原图像。离焦模型参量可以在空域中得到，也可以在频域中确定。频域中则是通过寻找离焦模糊图像频谱值的零点位置来确定模糊参量，即这个离焦弥散盘的直径是由物距、焦距、像距和光学系统光圈的大小共同决定的。圆盘离焦模型用公式表示如下：

（6）

式中，R是离焦斑半径。式（6）为的傅里叶变换：

（7）

式中，是圆对称的，它的第一个零点的轨迹形成一个圆。该圆的半径记为，则用式（5）表示：

（8）

其中R为模型离焦参量，需要通过实验根据离焦模糊图像确定。实验过程中近视患者在选定适当的距离看清楚圆盘边缘清晰，由此确定了圆盘离焦模型参量R后，由公式（8）就确定了离焦的点扩散函数。

第2步：维纳滤波器将原始图像与估计出的PSF值进行去卷积运算

确定了近视患者人眼点扩散函数后，再采用Wiener滤波器将双目立体图像对进行预处理，其表达式为：

（9）

式中，为复原图像频谱，为离焦模糊图像频谱，为传输图像，和分别为噪声和未失真图像的功率谱密度，比值起归整化的作用，但和难以估计，可用下面的公式来近似Wiener滤波复原：

（10）

将公式（10）通过运用Matlab中命令对图像进行去卷积，也可通过将算法植入通过VC++可视化界面进行处理，如图3.所示为通过VC++编写的维纳滤波图像处理程序界面。

第3步：将预处理图像压缩至原图像动态范围显示

经过维纳滤波后的预处理图像，包含的像素最高值和最低值会超出原图像范围（0~255），对比度也会有所降低，需要将动态范围压缩到源图像0-255内。常见的两种算法如公式（11）和公式（12）所示。具体实现方法可参考Matlab程序中imshow命令，经过动态范围压缩处理后的图像压缩至原图像动态范围中，即可与原图像一致正常显示，

（11）

（12）

第4步：将处理后的立体图像对通过立体设备生成立体感知

本专利显示实现方案根据人眼视觉中的双目视差原理而设计。双目视差是由于两眼在空间中的位置和视角不同，同一景物在两只眼睛视网膜上形成非常相似但又稍微不同的影像，即双目视网膜影像的不一致为了实现最终的立体显示要求，根据双目视差原理，需要将预处理生成的左右眼图像经过PC机立体播放器分别显示在对应的微显芯片上，经过双目光学系统放大后，即能够产生清晰的立体感知。设计实验平台PC机的设置参数为：屏幕分辨率为800×600，刷新率为60Hz；使用StereoscopicPlayer3D播放器，将预处理好的左右眼图像通过PC机显卡输出的HDMI视频信号输入到左右两块AM-OLED上；光学系统采用的是美国KOPIN公司的双目显示模块BDM-922K，内嵌一对视角达32度、眼视舒解距为20mm及可测曈孔大小为10mm的光学组件，根据实验观察者瞳距的大小，通过调节双显示芯片之间的距离和光学系统的焦距，即可实现近视患者不佩戴眼镜也可获得较佳的立体效果。

Claims (5)

1.一种用于近视患者立体视觉增强的方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

第1步：近视患者左右眼点扩散函数值的估计；

第2步：用维纳滤波器将原始图像与估计出的点扩散函数值进行去卷积运算；

第3步：将经过维纳滤波后的图像压缩至原图像动态范围显示；

第4步：将处理后的立体图像对通过立体设备生成立体感知。

2.根据权利要求1所述的用于近视患者立体视觉增强的方法，其特征是：第1步借助离焦模糊图像复原方法，采用圆盘离焦模型来近似离焦的点扩散函数；确定出离焦模糊图像的模型参量就可以估算出离焦的点扩散函数，然后利用维纳滤波的方法得到复原图像；离焦模型参量在空域中得到，也可以在频域中确定；频域中则通过寻找离焦模糊图像频谱值的零点位置来确定模糊参量，即这个离焦弥散盘的直径是由物距、焦距、像距和光学系统光圈的大小共同决定的；圆盘离焦模型用公式表示如下：

式中，是离焦斑半径，经过傅里叶变换后为：

式中，是圆对称的，它的第一个零点的轨迹形成一个圆，该圆的半径记为,则可表示为：

其中R为模型离焦参量，通过实验根据离焦模糊图像确定，实验过程中近视患者在选定适当的距离看清楚圆盘边缘，由此算出圆盘离焦模型参量R，从而确定离焦的点扩散函数。

3.根据权利要求1所述的用于近视患者立体视觉增强的方法，其特征是：第2步采用维纳滤波器将双目立体图像对进行预处理，其表达式为：

式中，为复原图像频谱，为离焦模糊图像频谱，为传输图像，和分别为噪声和未失真图像的功率谱密度，比值起归整化的作用，由于和难以估计，故用以下公式来近似维纳滤波滤波复原：

将上式通过运用Matlab中命令对图像进行去卷积，也可通过将算法植入通过VC++可视化界面进行处理。

4.根据权利要求1所述的用于近视患者立体视觉增强的方法，其特征是：第3步采用以下两种算法对经过维纳滤波后的图像进行动态范围压缩处理，最终将动态范围压缩到原图像0-255内，具体使用Matlab程序中imshow命令，经过动态范围压缩处理后的图像压缩至原图像动态范围中，即可与原图像一致正常显示，

。

5.根据权利要求1所述用于近视患者立体视觉增强的方法，其特征是：第4步根据双目视差原理，将预处理生成的左右眼图像经过PC机立体播放器分别显示在对应的微显芯片上，经过双目光学系统放大，即能够产生清晰的立体感知。