CN111724754B - 针对在线学习系统的护眼方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了针对在线学习系统的护眼方法及系统，该在线学习系统的护眼方法通过调整显示器的分辨率和非线性校正显示器的图像显示亮度这两个方面来使目标对象在在线学习过程中能够获得与人眼视觉响应更加匹配的图像显示，从而避免由于目标对象长期通过显示器进行在线学习而对眼睛产生持续性的刺激并影响视力的正常，并且该护眼方法还能够根据目标对象在观看显示器图像过程中的视线变化以及不同目标对象自身眼睛对不同波段光线的灵敏度进行自动化和适应性的显示模式调整，从而实现对人眼的最优化视力保护。

Description

针对在线学习系统的护眼方法及系统
技术领域
本发明涉及智能教育的技术领域，特别涉及针对在线学习系统的护眼方法及系统。
背景技术
在线课程学习已经成为智能教育的一个重要实施模式，学生通过进行远程连接的显示器就能够随时随地观看到需要的课程资源，这极大地提高学生进行课程学习的便捷性。通常而言，在线课程资源的数据信息量较大，这就使得学生无法避免地长时间观看显示器，而长时间观看显示器会对学生的眼睛视力造成伤害。现有技术已经出现能够通过改变显示图像的色度来降低对人眼刺激性的护眼显示器，但是这种护眼显示器是以牺牲图像显示色域的丰富性代价来实现护眼显示模式的，同时该护眼显示器也存在较大的色彩失真度，从而降低了显示器的显示质量和在线学习的体验性。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供针对在线学习系统的护眼方法及系统，该针对在线学习系统的护眼方法包括在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对该目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像，对该目标双目影像进行视差分析计算，得到该目标对象相对该显示器的实际观看视线范围，再根据该实际观看视线范围调整该显示器的显示分辨率，检测该显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr和该显示器本身的图像显示亮度ρb，再根据该反射亮度ρr和该显示图像亮度ρb构建关于该目标对象的人眼视觉响应模型，最后根据该人眼视觉响应模型，对该显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正；可见，该在线学习系统的护眼方法通过调整显示器的分辨率和非线性校正显示器的图像显示亮度这两个方面来使目标对象在在线学习过程中能够获得与人眼视觉响应更加匹配的图像显示，从而避免由于目标对象长期通过显示器进行在线学习而对眼睛产生持续性的刺激并影响视力的正常，并且该护眼方法还能够根据目标对象在观看显示器图像过程中的视线变化以及不同目标对象自身眼睛对不同波段光线的灵敏度进行自动化和适应性的显示模式调整，从而实现对人眼的最优化视力保护。
本发明提供针对在线学习系统的护眼方法，所述针对在线学习系统的护眼方法包括如下步骤：
步骤S1，在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对所述目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像；
步骤S2，对所述目标双目影像进行视差分析计算，得到所述目标对象相对所述显示器的实际观看视线范围，再根据所述实际观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率；
步骤S3，检测所述显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr和所述显示器本身的图像显示亮度ρb，再根据所述反射亮度ρr和所述显示图像亮度ρb构建关于所述目标对象的人眼视觉响应模型；
步骤S4，根据所述人眼视觉响应模型，对所述显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正；
进一步，在所述步骤S1中，在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对所述目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像具体包括，
步骤S101，在所述目标对象观看在线学习系统的显示的过程中，对所述目标对象的头部区域进行双目拍摄；
步骤S102，调整所述双目拍摄对应的拍摄参数，并且对所述目标对象的头部区域进行连续拍摄，以此得到若干帧关于所述头部区域的双目影像；
步骤S103，对每一帧所述双目影像进行头部区域覆盖面积范围的筛选，从而获得所述目标双目影像；
进一步，在所述步骤S102中，调整所述双目拍摄对应的拍摄参数具体包括调整所述双目拍摄对应的拍摄方向和/或拍摄景深；
或者，
在所述步骤S103中，对每一帧所述双目影像进行头部区域覆盖面积范围的筛选，从而获得所述目标双目影像具体包括，
步骤S1031，对每一帧所述双目影像进行像素锐化变换，从而确定所述目标对象的头部区域与背景区域之间的像素分界线；
步骤S1032，根据所述像素分界线，确定所述头部区域在所述双目影像中的实际覆盖面积比例；
步骤S1033，将实际覆盖面积比例超过预设覆盖面积阈值占比的双目影像，确定为所述目标双目影像；
进一步，在所述步骤S2中，对所述目标双目影像进行视差分析计算，得到所述目标对象相对所述显示器的实际观看视线范围，再根据所述实际观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率具体包括，
步骤S201，将所述目标双目影像包含的两幅影像分别进行灰度像素转换处理，从而得到两幅灰度化影像；
步骤S202，将所述两幅灰度化影像进行像素比对计算处理，从而得到所述两幅灰度化影像的像素视差信息；
步骤S203，根据所述像素视差信息，计算得到所述目标对象的所述实际观看视线范围，再根据所述观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率；
进一步，在所述步骤S203中，根据所述实际观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率具体包括，
将所述实际观看视线范围与期望观看视线范围进行比对，若所述实际观看视线范围小于所述期望观看视线范围，则减小所述显示器的显示分辨率，若所述实际观看视线范围等于所述期望观看视线范围，则维持所述显示器的显示分辨率不变，若所述实际观看视线范围大于所述期望观看视线范围，则增大所述显示器的显示分辨率；
进一步，在所述步骤S3中，检测所述显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr具体包括，
检测所述显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度值二维分布信息，再计算所述反射亮度值二维分布信息对应的平均反射亮度值，以作为所述反射亮度ρr；
进一步，在所述步骤S3中，根据所述反射亮度ρr和所述显示图像亮度ρb构建关于所述目标对象的人眼视觉响应模型具体包括，
步骤S301，根据下面公式(1)计算得到所述显示器的整体显示亮度ρ
ρ＝ρb+ρr (1)；
步骤S302，基于人眼对环境光的适应机理和显示器在不同环境光强度下的显示范围变化机理，构建下面公式(2)所对应的人眼视觉响应模型，
Figure GDA0002946284100000041
在上述公式(2)中，Q表示人眼感光细胞的神经响应值，ρ表示所述整体显示亮度，θ表示人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值，τ表示外界环境光亮度值，π表示圆周率，n表示预设人眼亮度敏感度相关参数，ω1和ω2均表示预定常数值，其中n的取值为1-10的正整数，ω1的取值为(0，5)，ω2的取值为(0，10)；
进一步，在所述步骤S4中，根据所述人眼视觉响应模型，对所述显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正具体包括，
步骤S401，根据所述人眼视觉响应模型确定的所述人眼感光细胞的神经响应值Q和所述人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值θ，以及人眼对蓝光波段光线的响应敏感机理，构建下面公式(3)所对应的非线性亮度校正函数，
Figure GDA0002946284100000051
在上述公式(3)中，y′t表示显示器的输出光亮度，δi表示第i个波段的光线对应的频率，i＝1、2、3…，Q表示人眼感光细胞的神经响应值，θ表示人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值，Σ表示在不同波段光线对象的频率下进行求和运算，exp表示以自然常数e为底的指数运算；
步骤S402，根据所述非线性亮度校正函数，对所述显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正。
相比于现有技术，该针对在线学习系统的护眼方法包括在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对该目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像，对该目标双目影像进行视差分析计算，得到该目标对象相对该显示器的实际观看视线范围，再根据该实际观看视线范围调整该显示器的显示分辨率，检测该显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr和该显示器本身的图像显示亮度ρb，再根据该反射亮度ρr和该显示图像亮度ρb构建关于该目标对象的人眼视觉响应模型，最后根据该人眼视觉响应模型，对该显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正；可见，该在线学习系统的护眼方法通过调整显示器的分辨率和非线性校正显示器的图像显示亮度这两个方面来使目标对象在在线学习过程中能够获得与人眼视觉响应更加匹配的图像显示，从而避免由于目标对象长期通过显示器进行在线学习而对眼睛产生持续性的刺激并影响视力的正常，并且该护眼方法还能够根据目标对象在观看显示器图像过程中的视线变化以及不同目标对象自身眼睛对不同波段光线的灵敏度进行自动化和适应性的显示模式调整，从而实现对人眼的最优化视力保护。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的针对在线学习系统的护眼方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参阅图1，为本发明实施例提供的针对在线学习系统的护眼方法的流程示意图。该针对在线学习系统的护眼方法包括如下步骤：
步骤S1，在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对该目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像；
步骤S2，对该目标双目影像进行视差分析计算，得到该目标对象相对该显示器的实际观看视线范围，再根据该实际观看视线范围调整该显示器的显示分辨率；
步骤S3，检测该显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr和该显示器本身的图像显示亮度ρb，再根据该反射亮度ρr和该显示图像亮度ρb构建关于该目标对象的人眼视觉响应模型；
步骤S4，根据该人眼视觉响应模型，对该显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正。
该针对在线学习系统的护眼方法通过对在线学习系统的显示器的显示分辨率和显示图像亮度这两个参数进行调整，来使该显示器能够匹配于目标对象自身的人眼视觉特性，其能够使目标对象在在观看视线范围发生变化的情况下也能够清楚地接收到相应的图像，从而避免发生用眼过度的情况，并且还能够根据不同目标对象自身的人眼视觉响应特性进行图像亮度的非线性调整，从而有效地减少显示器显示的图像的蓝光成分以降低显示器光线对人眼的刺激性。
优选地，在该步骤S1中，在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对该目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像具体包括，
步骤S101，在该目标对象观看在线学习系统的显示的过程中，对该目标对象的头部区域进行双目拍摄；
步骤S102，调整该双目拍摄对应的拍摄参数，并且对该目标对象的头部区域进行连续拍摄，以此得到若干帧关于该头部区域的双目影像；
步骤S103，对每一帧该双目影像进行头部区域覆盖面积范围的筛选，从而获得该目标双目影像。
优选地，在该步骤S102中，调整该双目拍摄对应的拍摄参数具体包括调整该双目拍摄对应的拍摄方向和/或拍摄景深。
优选地，在该步骤S103中，对每一帧该双目影像进行头部区域覆盖面积范围的筛选，从而获得该目标双目影像具体包括，
步骤S1031，对每一帧该双目影像进行像素锐化变换，从而确定该目标对象的头部区域与背景区域之间的像素分界线；
步骤S1032，根据该像素分界线，确定该头部区域在该双目影像中的实际覆盖面积比例；
步骤S1033，将实际覆盖面积比例超过预设覆盖面积阈值占比的双目影像，确定为该目标双目影像。
通过双目拍摄的方式拍摄目标对象的双目影像，能够最大限度地将该目标对象观看在线学习系统显示器的过程进行全面和准确的记录，从而提高后续计算该目标对象实际观看视线范围的准确性。
优选地，在该步骤S2中，对该目标双目影像进行视差分析计算，得到该目标对象相对该显示器的实际观看视线范围，再根据该实际观看视线范围调整该显示器的显示分辨率具体包括，
步骤S201，将该目标双目影像包含的两幅影像分别进行灰度像素转换处理，从而得到两幅灰度化影像；
步骤S202，将该两幅灰度化影像进行像素比对计算处理，从而得到该两幅灰度化影像的像素视差信息；
步骤S203，根据该像素视差信息，计算得到该目标对象的该实际观看视线范围，再根据该观看视线范围调整该显示器的显示分辨率。
优选地，在该步骤S203中，根据该实际观看视线范围调整该显示器的显示分辨率具体包括，
将该实际观看视线范围与期望观看视线范围进行比对，若该实际观看视线范围小于该期望观看视线范围，则减小该显示器的显示分辨率，若该实际观看视线范围等于该期望观看视线范围，则维持该显示器的显示分辨率不变，若该实际观看视线范围大于该期望观看视线范围，则增大该显示器的显示分辨率。
由于当该目标对象的实际观看视线范围与期望观看视线范围之间存在偏差时，该目标对象观看到来自显示器的图像会发生扭曲失真，这会对该目标对象的眼睛造成一定的视觉疲劳，通过调整该显示器显示图像的分辨率能够在一定程度上降低该目标对象观看到的图像的扭曲失真程度，从而降低该目标对象的视觉疲劳。
优选地，在该步骤S3中，检测该显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr具体包括，
检测该显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度值二维分布信息，再计算该反射亮度值二维分布信息对应的平均反射亮度值，以作为该反射亮度ρr。
优选地，在该步骤S3中，根据该反射亮度ρr和该显示图像亮度ρb构建关于该目标对象的人眼视觉响应模型具体包括，
步骤S301，根据下面公式(1)计算得到该显示器的整体显示亮度ρ
ρ＝ρb+ρr (1)；
步骤S302，基于人眼对环境光的适应机理和显示器在不同环境光强度下的显示范围变化机理，构建下面公式(2)所对应的人眼视觉响应模型，
Figure GDA0002946284100000091
在上述公式(2)中，Q表示人眼感光细胞的神经响应值，ρ表示该整体显示亮度，θ表示人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值，τ表示外界环境光亮度值，π表示圆周率，n表示预设人眼亮度敏感度相关参数，ω1和ω2均表示预定常数值，其中n的取值为1-10的正整数，ω1的取值为(0，5)，ω2的取值为(0，10)。
优选地，在该步骤S4中，根据该人眼视觉响应模型，对该显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正具体包括，
步骤S401，根据该人眼视觉响应模型确定的该人眼感光细胞的神经响应值Q和该人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值θ，以及人眼对蓝光波段光线的响应敏感机理，构建下面公式(3)所对应的非线性亮度校正函数，
Figure GDA0002946284100000092
在上述公式(3)中，y′t表示显示器的输出光亮度，δi表示第i个波段的光线对应的频率，i＝1、2、3…，Q表示人眼感光细胞的神经响应值，θ表示人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值，Σ表示在不同波段光线对象的频率下进行求和运算，exp表示以自然常数e为底的指数运算；
步骤S402，根据该非线性亮度校正函数，对该显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正。
采用显示器的显卡为GTX970M，显存为16GB DDR4，显存位款为64bit，分辨率为3840*2160，并且该预定常数值预定常数值的取值分别为0.69和5.83，在白色在学习课件背景中的占据比例为30％对应的学习课件为测试样例，以及在稳定的光环境下对该显示器进行高斯分解和光谱积分，并计算该显示器对应的RGB颜色光线的相对发光强度，该显示器经过上述人眼视觉响应模型的非线性校正的RBG相对发光强度对照表如下所示。
组别 蓝光相对强度 红光相对强度 绿光相对强度 蓝光占比
1 45.17 60.87 59.28 27.32％
2 47.51 73.00 60.95 26.18％
3 45.31 64.27 60.33 26.61％
从上述表格可知，经过上述人眼视觉响应模型的非线性校正后，该显示器发出的光线中蓝色光线成分的占比较小，并且显示器关于该非线性校正的反应时间较短，其平均反应时间在0.05s以内，这使得该显示器能够快速地适应外界环境光线进行调整。
总体而言，虽然蓝光成分能够使显示屏具有更好的色彩显示特性，但是蓝光成分容易对人眼造成伤害，并可能导致视网膜和水晶体发生光化学损伤，该针对在线学习系统的护眼方法能够智能地调整显示器的亮度和不同波段的光比例，从而达到护眼的效果，该护眼方法结合人眼的成像原理和在线学习的特点调节显示器的图像亮度信息，对目标对象的眼睛健康实现最大程度的保护，其是利用非线性校正的方式，使得校正后的显示器的亮度和蓝光比例符合人眼视觉响应特性以及显示器自身的显示特性，并且还能够提高显示器的响应速度、提高画面流畅性和减低闪屏现象的出现。
从上述实施例的内容可知，该在线学习系统的护眼方法通过调整显示器的分辨率和非线性校正显示器的图像显示亮度这两个方面来使目标对象在在线学习过程中能够获得与人眼视觉响应更加匹配的图像显示，从而避免由于目标对象长期通过显示器进行在线学习而对眼睛产生持续性的刺激并影响视力的正常，并且该护眼方法还能够根据目标对象在观看显示器图像过程中的视线变化以及不同目标对象自身眼睛对不同波段光线的灵敏度进行自动化和适应性的显示模式调整，从而实现对人眼的最优化视力保护。
对应前述方法，本发明实施例还提供了针对在线学习系统的护眼系统，包括：
拍摄模块，用于在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对所述目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像；
调整模块，用于对所述目标双目影像进行视差分析计算，得到所述目标对象相对所述显示器的实际观看视线范围，再根据所述实际观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率；
构建模块，用于检测所述显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr和所述显示器本身的图像显示亮度ρb，再根据所述反射亮度ρr和所述显示图像亮度ρb构建关于所述目标对象的人眼视觉响应模型；
校正模块，用于根据所述人眼视觉响应模型，对所述显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.针对在线学习系统的护眼方法，其特征在于，所述针对在线学习系统的护眼方法包括如下步骤：
步骤S1，在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对所述目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像；
步骤S2，对所述目标双目影像进行视差分析计算，得到所述目标对象相对所述显示器的实际观看视线范围，再根据所述实际观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率；其中，所述根据所述实际观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率具体包括：将所述实际观看视线范围与期望观看视线范围进行比对，若所述实际观看视线范围小于所述期望观看视线范围，则减小所述显示器的显示分辨率，若所述实际观看视线范围等于所述期望观看视线范围，则维持所述显示器的显示分辨率不变，若所述实际观看视线范围大于所述期望观看视线范围，则增大所述显示器的显示分辨率；
步骤S3，检测所述显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr和所述显示器本身的图像显示亮度ρb，再根据所述反射亮度ρr和所述显示图像亮度ρb构建关于所述目标对象的人眼视觉响应模型；其中，所述根据所述反射亮度ρr和所述显示图像亮度ρb构建关于所述目标对象的人眼视觉响应模型具体包括如下步骤S301-S302：
步骤S301，根据下面公式(1)计算得到所述显示器的整体显示亮度ρ
ρ＝ρb+ρr (1)
步骤S302，基于人眼对环境光的适应机理和显示器在不同环境光强度下的显示范围变化机理，构建下面公式(2)所对应的人眼视觉响应模型，
Figure FDA0002946284090000021
在上述公式(2)中，Q表示人眼感光细胞的神经响应值，ρ表示所述整体显示亮度，θ表示人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值，τ表示外界环境光亮度值，π表示圆周率，n表示预设人眼亮度敏感度相关参数，ω1和ω2均表示预定常数值，其中n的取值为1-10的正整数，ω1的取值为(0，5)，ω2的取值为(0，10)；
步骤S4，根据所述人眼视觉响应模型，对所述显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正，其具体包括步骤S401-S402：
步骤S401，根据所述人眼视觉响应模型确定的所述人眼感光细胞的神经响应值Q和所述人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值θ，以及人眼对蓝光波段光线的响应敏感机理，构建下面公式(3)所对应的非线性亮度校正函数，
Figure FDA0002946284090000022
在上述公式(3)中，y′t表示显示器的输出光亮度，δi表示第i个波段的光线对应的频率，i＝1、2、3…，Q表示人眼感光细胞的神经响应值，θ表示人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值，Σ表示在不同波段光线对象的频率下进行求和运算，exp表示以自然常数e为底的指数运算；
步骤S402，根据所述非线性亮度校正函数，对所述显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正。
2.如权利要求1所述的针对在线学习系统的护眼方法，其特征在于：
在所述步骤S1中，在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对所述目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像具体包括，
步骤S101，在所述目标对象观看在线学习系统的显示的过程中，对所述目标对象的头部区域进行双目拍摄；
步骤S102，调整所述双目拍摄对应的拍摄参数，并且对所述目标对象的头部区域进行连续拍摄，以此得到若干帧关于所述头部区域的双目影像；
步骤S103，对每一帧所述双目影像进行头部区域覆盖面积范围的筛选，从而获得所述目标双目影像。
3.如权利要求2所述的针对在线学习系统的护眼方法，其特征在于：
在所述步骤S102中，调整所述双目拍摄对应的拍摄参数具体包括调整所述双目拍摄对应的拍摄方向和/或拍摄景深；
或者，
在所述步骤S103中，对每一帧所述双目影像进行头部区域覆盖面积范围的筛选，从而获得所述目标双目影像具体包括，
步骤S1031，对每一帧所述双目影像进行像素锐化变换，从而确定所述目标对象的头部区域与背景区域之间的像素分界线；
步骤S1032，根据所述像素分界线，确定所述头部区域在所述双目影像中的实际覆盖面积比例；
步骤S1033，将实际覆盖面积比例超过预设覆盖面积阈值占比的双目影像，确定为所述目标双目影像。
4.如权利要求1所述的针对在线学习系统的护眼方法，其特征在于：
在所述步骤S2中，对所述目标双目影像进行视差分析计算，得到所述目标对象相对所述显示器的实际观看视线范围，再根据所述实际观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率具体包括，
步骤S201，将所述目标双目影像包含的两幅影像分别进行灰度像素转换处理，从而得到两幅灰度化影像；
步骤S202，将所述两幅灰度化影像进行像素比对计算处理，从而得到所述两幅灰度化影像的像素视差信息；
步骤S203，根据所述像素视差信息，计算得到所述目标对象的所述实际观看视线范围，再根据所述观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率。
5.如权利要求1所述的针对在线学习系统的护眼方法，其特征在于：
在所述步骤S3中，检测所述显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr具体包括，
检测所述显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度值二维分布信息，再计算所述反射亮度值二维分布信息对应的平均反射亮度值，以作为所述反射亮度ρr。
6.针对在线学习系统的护眼系统，其特征在于，包括：
拍摄模块，用于在目标对象观看在线学习系统的显示器的过程中，对所述目标对象进行双目拍摄，从而获得相应的目标双目影像；
调整模块，用于对所述目标双目影像进行视差分析计算，得到所述目标对象相对所述显示器的实际观看视线范围，再根据所述实际观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率；其中，所述根据所述实际观看视线范围调整所述显示器的显示分辨率具体包括：将所述实际观看视线范围与期望观看视线范围进行比对，若所述实际观看视线范围小于所述期望观看视线范围，则减小所述显示器的显示分辨率，若所述实际观看视线范围等于所述期望观看视线范围，则维持所述显示器的显示分辨率不变，若所述实际观看视线范围大于所述期望观看视线范围，则增大所述显示器的显示分辨率；
构建模块，用于检测所述显示器的显示面板对外界环境光的反射亮度ρr和所述显示器本身的图像显示亮度ρb，再根据所述反射亮度ρr和所述显示图像亮度ρb构建关于所述目标对象的人眼视觉响应模型；其中，所述根据所述反射亮度ρr和所述显示图像亮度ρb构建关于所述目标对象的人眼视觉响应模型具体包括如下步骤S301-S302：
步骤S301，根据下面公式(1)计算得到所述显示器的整体显示亮度ρ
ρ＝ρb+ρr (1)；
步骤S302，基于人眼对环境光的适应机理和显示器在不同环境光强度下的显示范围变化机理，构建下面公式(2)所对应的人眼视觉响应模型，
Figure FDA0002946284090000051
在上述公式(2)中，Q表示人眼感光细胞的神经响应值，ρ表示所述整体显示亮度，θ表示人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值，τ表示外界环境光亮度值，π表示圆周率，n表示预设人眼亮度敏感度相关参数，ω1和ω2均表示预定常数值，其中n的取值为1-10的正整数，ω1的取值为(0，5)，ω2的取值为(0，10)；
校正模块，用于根据所述人眼视觉响应模型，对所述显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正，其具体包括步骤S401-S402：
步骤S401，根据所述人眼视觉响应模型确定的所述人眼感光细胞的神经响应值Q和所述人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值θ，以及人眼对蓝光波段光线的响应敏感机理，构建下面公式(3)所对应的非线性亮度校正函数，
Figure FDA0002946284090000052
在上述公式(3)中，y′t表示显示器的输出光亮度，δi表示第i个波段的光线对应的频率，i＝1、2、3…，Q表示人眼感光细胞的神经响应值，θ表示人眼处于半饱和状态时显示器的亮度值，Σ表示在不同波段光线对象的频率下进行求和运算，exp表示以自然常数e为底的指数运算；
步骤S402，根据所述非线性亮度校正函数，对所述显示器当前的图像显示亮度进行非线性校正。
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