CN113425243A - 一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法 - Google Patents

一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113425243A
CN113425243A CN202110285621.9A CN202110285621A CN113425243A CN 113425243 A CN113425243 A CN 113425243A CN 202110285621 A CN202110285621 A CN 202110285621A CN 113425243 A CN113425243 A CN 113425243A
Authority
CN
China
Prior art keywords
stereo
stereoscopic
sharpness
image
random point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110285621.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113425243B (zh
Inventor
张婷婷
谢晋伟
肖爽
夏岭
刘小峰
姚潇
徐宁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Huidong Turtle National Nature Reserve Administration
Changzhou Campus of Hohai University
Original Assignee
Changzhou Campus of Hohai University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changzhou Campus of Hohai University filed Critical Changzhou Campus of Hohai University
Priority to CN202110285621.9A priority Critical patent/CN113425243B/zh
Publication of CN113425243A publication Critical patent/CN113425243A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113425243B publication Critical patent/CN113425243B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/02Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient
    • A61B3/08Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient for testing binocular or stereoscopic vision, e.g. strabismus
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/0016Operational features thereof
    • A61B3/0025Operational features thereof characterised by electronic signal processing, e.g. eye models
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/0016Operational features thereof
    • A61B3/0041Operational features thereof characterised by display arrangements

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,包括以下步骤:S1、根据现有数据,确定立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长;S2、确定立体视锐度区间和最小步长,计算随机点立体图应具有的视差,再将视差人眼感知到的深度)转换成图像平移的距离,最后生成具有此视差的随机点立体图;S3、采用时分3D显示技术和自适应阶梯方法,设计立体视觉测试方案;S4、基于S3设计的立体视觉测试方案进行测试,根据测试者对相应立体视锐度等级立体图像的反馈来度量测试者的立体视觉。本发明能够快速,准确地测量人体的立体视觉,同时扩大了立体视觉的可测量范围、以及准确性,可用于检测测试者在一段时间的立体视觉变化。

Description

一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法
技术领域
本发明涉及一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,属于立体视觉测量领域。
背景技术
立体视觉,又被称之为深度知觉,是人体最高级的双目视觉功能。通过立体视觉,人体能够判断同一物体的凹凸、不同物体距离人体远近以及物体之间相对距离。在现代社会,无论是日常生活中观看的3D电影,还是已经被应用到医疗、教育等方面的虚拟现实技术,都需要使用者具有良好的立体视觉。同时,立体视觉还是从事与精细操作有关的职业的必要条件。在现实生活中,有大约5%的人完全丧失了立体视觉,还有20%的人存在一定程度的立体视觉缺失。然而,立体视觉缺失的问题并非是完全无法解决。目前,已经有一些研究表明,立体视觉可以通过训练得到一定程度的恢复。立体视觉在人的一生并非一成不变的,其从婴儿出生几个月后开始产生,并在接下来的几年里快速发育,到9岁左右发育至接近成人水平,所以儿童时期是对立体视觉进行训练的最佳时期。因此,在这一时期,如何快速精确地测量立体视觉就成了一个值得重视的问题。
临床上,立体视锐度通常用于测量人的立体视觉。立体视锐度是引起深度或立体视觉的最小水平视网膜差异。目前,比较常用的立体视觉测量方法有同视机,多尔曼深度计,the Randot Preschool Stereotest,the Titmus Stereotest,TNO Stereotest等。然而这些测试方法都存在一些问题,其中的一些方法只能检测出测试者是否具有立体视觉,而不能具体测量立体视觉;另一些方法虽然能出具体测量立体视觉,但由于单眼线索、固定图案和答案等问题,测量的准确性和精度都不能满足多次重复测试以检测人体的立体视觉变化的要求。
发明内容
为解决现有的技术问题,本发明提供一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,。
本发明中主要采用的技术方案为:
一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,所述方法包括以下步骤:
S1、根据现有数据,确定立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长;
S2、根据S1确定的立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长,基于立体视锐度计算公式计算随机点立体图应具有的视差,即人眼感知到的深度,再将人眼感知到的深度转换成图像平移的距离,最后生成具有此视差的随机点立体图;
S3、根据S2生成的随机点立体图,采用时分3D显示技术和自适应阶梯方法,设计立体视觉测试方案;
S4、基于S3设计的立体视觉测试方案进行测试,根据测试者对相应立体视锐度等级立体图像的反馈来度量测试者的立体视觉。
优选地,所述S1中确定立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长的具体步骤如下:
S1-1:根据现有的文献和临床上测量得到的立体视觉数据,确定立体视锐度区间为20-2000弧秒;
S1-2:根据现有的3D显示器的分辨率确定1像素点对应的显示距离,再根据立体视锐度的计算公式,确定立体视锐度的最小步长。
优选地,所述S1-2中的立体视锐度的最小步长为20弧秒。
优选地,所述S2中根据确定的立体视锐度区间和最小步长生成随机点立体图的具体步骤如下:
S2-1:根据当前显示设备确定随机点立体图的分辨率、类型和随机点的大小,其中,所述分辨率为当前显示设备的最高分辨率,类型为黑白随机点立体图,单个随机点的大小为4*4像素点;
S2-2:根据时分3D显示技术,显示一幅立体图像需要两幅随机点立体图,分别为左随机点立体图和右随机点立体图,同一幅立体图像中的左随机点立体图和右随机点立体图具有一样的图形;每幅随机点立体图均包括背景区域和图形区域,图形区域处于整幅立体图像的中央,其余为背景区域;
S2-3:确定好图形区域和背景区域后,为随机点立体图各像素点赋值,对于整幅立体图像,选取白色为底,黑色为随机点的颜色;具体地,先在右随机点立体图中选取一定数量的随机点赋予表示黑色的值;然后在左随机点立体图中,先根据当前立体图像的立体视锐度等级和立体视锐度计算公式(1)计算出随机点立体图应具有的视差,即人眼感知到的深度p:
δy=c*e*p/z^2 (1);
式(1)中,e为瞳距,p为人眼感知到的深度,z为人眼到屏幕的距离,c为常数3437.75,δy为随机点立体图具有的立体视锐度;
S2-4:根据公式(2)将人眼感知到的深度转换成图像平移的距离d,即左随机点立体图和右随机点立体图所含图形之间间距的距离:
d=e*p/(p+z) (2);
S2-5:根据当前显示设备的分辨率将图像平移的距离d换算成像素点位数n,随后在左随机点立体图中相对右随机点立体图位移n个像素点的图形区域处赋予右随机点立体图中图形区域中随机点的值,最后把右随机点立体图中背景区域的随机点的值赋予左随机点立体图中相对右随机点立体图位移n个像素点的背景区域处。
优选地,所述S3中的立体视觉测试方案的具体设计方法如下:
S3-1:立体视觉的粗筛阶段,选取立体视锐度分别为800、1200、1600、2000弧秒的立体图像,每张立体图像在屏幕上随机重复呈现两次,总计8次,在8次测试中,若测试者能识别出具体的立体图像达到6次,视为通过该粗筛阶段,则进入S3-3中的精细测试阶段Ⅱ;反之,则视为未通过粗筛阶段,进入S3-2中的精细测试阶段Ⅰ;
S3-2:精细测试阶段Ⅰ,屏幕上的左右各自随机显示一副图像,其中只有一幅图像具有立体感;设置初始立体图像的立体视锐度为2000弧秒,根据自适应阶梯法,设置的步长变化方式为:在前4次试验中,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的一半;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的1.5倍;在4次试验之后,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的加20弧秒;其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变,当转折的次数达到8次或整个测试过程中的总测量次数达到40次,则结束整个测试;
S3-3:精细测试阶段Ⅱ,选取立体视锐度区间为20-1200弧秒的立体图像来具体测量测试者的立体视觉,包括相对阈值阶段和绝对阈值阶段,具体如下:
S3-3-1:测量相对阈值阶段;
每次测试屏幕上从左往右等间距随机显示三幅立体图像,且三幅立体图像分别具有不同的立体视锐度等级;其中有一幅的立体视锐度是固定的,包括400、200和40弧秒3种,其余两幅图像的立体视锐度分别比其大一个步长和两个步长;不同立体视锐度等级的立体图像,其左随机点立体图和右随机点立体图中图形之间的距离不同,测试者按照所看到的立体图像距离自己由近及远的顺序对立体图像进行排序,若排序正确,则根据对应的步长变化方式,减小立体图像的立体视锐度等级,进入下一次测试,否则表示排序错误,并根据对应的步长变化方式,增大立体图像的立体视锐度等级,进入下一次测试,当转折的次数达到8次或整个测试过程中的总测量次数达到40次,则结束当前测量阶段,进入S3-3-2的测量绝对阈值阶段;
S3-3-2:测量绝对阈值阶段;
每次测试屏幕上的左右各自随机显示一副图像,其中只有一幅图像具有立体感,设置初始立体图像的立体视锐度为测量相对阈值阶段最后一次试验中3幅图像最大的立体视锐度值,根据自适应阶梯法,设置的步长变化方式为:在前4次试验中,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的一半;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的1.5倍;在4次试验之后,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的加20弧秒;其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变,当转折的次数达到8次或整个测试过程中的总测量次数达到40次,则结束整个测试。
优选地,所述S3-2-1的测量相对阈值阶段中步长变化方式具体如下:
当立体图像的视锐度固定值为400弧秒时,根据自适应阶梯法,设置的步长变化方式为:在前4次试验中,若测试者的排序是正确的,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的一半;反之,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的1.5倍,在4次试验之后,若测试者的排序是正确的,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的加20弧秒,其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变;
当立体图像的视锐度固定值为200或者40弧秒时,步长的初始值为立体图像的视锐度固定值为400弧秒这一测试阶段得到的阈值,步长值的变化只限于加或减20弧秒,即若测试者排序正确,则下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的加20弧秒,其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变。
优选地,所述S4中,根据S3设计的立体视觉测试方案进行测试,当测试过程结束后,若转折次数大于等于4次,则取后4次转折处的立体视锐度的平均值作为测试者的测试结果;若转折次数小于4次转折,取当前所有转折处的立体视锐度的平均值作为测试者的测试结果,若无转折次数,则取测试阈值极限值作为测试者的测试结果,同时将测试结果显示在屏幕上,并给出相应的评价。
优选地,所述S2-3中,右随机点立体图中随机选取的点的数量占右随机点立体图点总数量的40%。
有益效果:本发明提供一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,与现有技术相比,由于采用了计算机来显示立体图像和自适应阶梯法来设计立体视觉测量流程,能够在排除单眼线索等问题对观看立体图像时的影响同时,在短时间重复测量测试者的立体视觉,从而本发明能够快速,准确地测量人体的立体视觉,且在多次测量中具有较高的可靠性和精确性,同时扩大了立体视觉的可测量范围(降低了下限且提高了上限),可用于检测测试者在一段时间的立体视觉变化。
附图说明
图1为实施例1要采用的图形示意图;
图2为实施例1生成的右随机点立体图;
图3为实施例1生成的左随机点立体图;
图4为计算立体视锐度的示意图;
图5为立体图像的显示效果图;
图6为立体测量流程的组成部分图。
图7为本发明的方法流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案,下面对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
实施例1:
步骤1根据已有的文献和相关临床数据,确定立体视锐度区间,其具体步骤如下:
步骤1-1:根据已有的文献和临床上测量得到的立体视觉数据(正常人的立体视锐度为40弧秒左右,正常测量采用的立体视锐度区间为40-800弧秒),确定立体视锐度区间为20-2000弧秒;
步骤1-2:根据现有的3D显示器的分辨率确定1像素点对应的显示距离,再根据立体视锐度的计算公式,确定采用的立体视锐度最小步长为20弧秒。
步骤2:根据确定的立体视锐度区间和步长生成随机点立体图,其具体步骤如下:
步骤2-1:确定随机点立体图的分辨率,根据当前所采用的显示设备的最高分辨率和屏幕大小,选择的分辨率为800*800(像素);
步骤2-2:预先生成几幅具有不同随机点大小的随机点立体图,根据观看的清晰程度和舒适程度,选择的随机点大小为4*4像素点;
步骤2-3:确定要用来测试的图形,考虑到主要测试对象儿童的认知特征和所采用的立体图像类型是随机点立体图,采用的图形可以为一些有趣的动物图案,如图1所示;
步骤2-4:按照已确定的随机点立体图的像素、随机点的大小和需要显示的图形生成随机点立体图。根据采用的时分3D显示技术,显示一幅立体图像需要两幅随机点立体图,分别为左随机点立体图和右随机点立体图;一幅随机点立体图可分为背景区域和图形区域,图形区域处于整张图片的中央,具体所占区域与所采用的图形有关,剩余的便是背景区域;
步骤2-5:为随机点立体图各像素点赋值,对于右随机点立体图,随机选取一定数量的点(占整张图片点总数量的40%)赋予在RGB彩色空间表示黑色的值(0,0,0),如图2所示。之后,将右随机点立体图中对应图形区域的随机点复制到左随机点立体图的图形区域,其位置在右随机点立体图的图形区域左移对应当前立体视锐度对应的n个像素点处;最后,将右随机点立体图中背景区域内的随机点值赋到左随机点立体图中除图形区域以外的背景区域,生成的左随机点立体图如图3所示。
其中,位移的像素点数计算方法如下:如图4所示,根据立体视锐度计算公式(1),计算出随机点立体图应具有的视差,即人眼感知到的深度p,然后根据公式(2)将人眼感知到的深度p转换成左随机点立体图和右随机点立体图中立体图形之间的距离d,最后将此距离转换成所需位移的像素点n,公式(1)和(2)如下所示:
δy=c*e*p/z^2 (1);
d=e*p/(p+z) (2);
其中,e为瞳距,p为人眼感知到的深度,z为人眼到屏幕的距离,c为常数3437.75,δy为随机点立体图具有的立体视锐度。
随后采用3D显示屏来呈现生成的随机点立体图,其显示效果如图5所示。
步骤3:设计合理的立体视觉测量方案,如图6-7所示,其具体步骤如下:
步骤3-1:立体视觉的粗筛阶段,测试者需识别出当前显示的图像是否具有立体感,选取立体视锐度分别为800、1200、1600、2000弧秒的立体图像,每张立体图像在屏幕上随机重复呈现两次,总计8次,在8次测试中,若测试者能识别出具体的立体图像达到6次,视为通过该粗筛阶段,则进入S3-3中的精细测试阶段Ⅱ;反之,则视为未通过粗筛阶段,进入S3-2中的精细测试阶段Ⅰ;
步骤3-2:精细测试阶段Ⅰ,在每次试验,屏幕上的左右各自显示一副图像,其中只有一幅图像具有立体感(呈现的位置是随机的),测试者需要选出具有立体感的那一幅;设置初始立体图像的立体视锐度为2000弧秒,根据自适应阶梯法,设置的步长变化方式为:在前4次试验中,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的一半;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的1.5倍;在4次试验之后,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的加20弧秒;其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变,当转折的次数达到8次或整个测试过程中的总测量次数达到40次,则结束整个测试;
步骤3-3:精细测试阶段Ⅱ,选取立体视锐度区间为20-1200弧秒的立体图像来具体测量测试者的立体视觉,包括相对阈值阶段和绝对阈值阶段,具体如下:
步骤3-3-1:测量相对阈值阶段;
每次测试屏幕上从左往右等间距随机显示三幅立体图像,且三幅立体图像分别具有不同的立体视锐度等级;其中有一幅的立体视锐度是固定的,包括400、200和40弧秒3种,其余两幅图像的立体视锐度分别比其大一个步长和两个步长;不同立体视锐度等级的立体图像,其左随机点立体图和右随机点立体图中图形之间的距离不同,测试者按照所看到的立体图像距离自己由近及远的顺序对立体图像进行排序,若排序正确,则根据对应的步长变化方式,减小立体图像的立体视锐度等级,进入下一次测试,否则表示排序错误,并根据对应的步长变化方式,增大立体图像的立体视锐度等级,进入下一次测试,当转折的次数达到8次或整个测试过程中的总测量次数达到40次,则结束当前测量阶段,进入S3-3-2的测量绝对阈值阶段;
当立体图像的视锐度固定值为400弧秒时,根据自适应阶梯法,设置的步长变化方式为:在前4次试验中,若测试者的排序是正确的,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的一半;反之,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的1.5倍,在4次试验之后,若测试者的排序是正确的,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的加20弧秒,其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变;
当立体图像的视锐度固定值为200或者40弧秒时,步长的初始值为立体图像的视锐度固定值为400弧秒这一测试阶段得到的阈值,步长值的变化只限于加或减20弧秒,即若测试者排序正确,则下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的加20弧秒,其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变。
步骤3-3-2:测量绝对阈值阶段;
每次测试屏幕上的左右各自随机显示一副图像,其中只有一幅图像具有立体感,设置初始立体图像的立体视锐度为测量相对阈值阶段最后一次试验中3幅图像最大的立体视锐度值,根据自适应阶梯法,设置的步长变化方式为:在前4次试验中,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的一半;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的1.5倍;在4次试验之后,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的加20弧秒;其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变,当转折的次数达到8次或整个测试过程中的总测量次数达到40次,则结束整个测试。
步骤4:根据测试者对相应立体视锐度等级随机点立体图的反馈来度量他们的立体视觉,当测试过程结束后,若转折次数大于等于4次,则取后4次转折处的立体视锐度的平均值作为测试者的测试结果;若转折次数小于4次转折,取当前所有转折处的立体视锐度的平均值作为测试者的测试结果,若无转折次数,则取测试阈值极限值作为测试者的测试结果,同时将测试结果显示在屏幕上,并给出相应的评价。
本发明中,转折表示在相邻的两次试验中,测试者1次是错误的,1次是正确的。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1、根据现有数据,确定立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长;
S2、根据S1确定的立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长,基于立体视锐度计算公式计算随机点立体图应具有的视差,即人眼感知到的深度,再将人眼感知到的深度转换成图像平移的距离,最后生成具有此视差的随机点立体图;
S3、根据S2生成的随机点立体图,采用时分3D显示技术和自适应阶梯方法,设计立体视觉测试方案;
S4、基于S3设计的立体视觉测试方案进行测试,根据测试者对相应立体视锐度等级立体图像的反馈来度量测试者的立体视觉。
2.根据权利要求1所述的一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,其特征在于,所述S1中确定立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长的具体步骤如下:
S1-1:根据现有的文献和临床上测量得到的立体视觉数据,确定立体视锐度区间为20-2000弧秒;
S1-2:根据现有的3D显示器的分辨率确定1像素点对应的显示距离,再根据立体视锐度的计算公式,确定立体视锐度的最小步长。
3.根据权利要求1所述的一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,其特征在于,所述S1-2中的立体视锐度的最小步长为20弧秒。
4.根据权利要求1所述的一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,其特征在于,所述S2中根据确定的立体视锐度区间和最小步长生成随机点立体图的具体步骤如下:
S2-1:根据当前显示设备确定随机点立体图的分辨率、类型和随机点的大小,其中,所述分辨率为当前显示设备的最高分辨率,类型为黑白随机点立体图,单个随机点的大小为4*4像素点;
S2-2:根据时分3D显示技术,显示一幅立体图像需要两幅随机点立体图,分别为左随机点立体图和右随机点立体图,同一幅立体图像中的左随机点立体图和右随机点立体图具有一样的图形;每幅随机点立体图均包括背景区域和图形区域,图形区域处于整幅立体图像的中央,其余为背景区域;
S2-3:确定好图形区域和背景区域后,为随机点立体图各像素点赋值,对于整幅立体图像,选取白色为底,黑色为随机点的颜色;具体地,先在右随机点立体图中选取一定数量的随机点赋予表示黑色的值;然后在左随机点立体图中,先根据当前立体图像的立体视锐度等级和立体视锐度计算公式(1)计算出随机点立体图应具有的视差,即人眼感知到的深度p:
δy=c*e*p/z^2 (1);
式(1)中,e为瞳距,p为人眼感知到的深度,z为人眼到屏幕的距离,c为常数3437.75,δy为随机点立体图具有的立体视锐度;
S2-4:根据公式(2)将人眼感知到的深度转换成图像平移的距离d,即左随机点立体图和右随机点立体图所含图形之间间距的距离:
d=e*p/(p+z) (2);
S2-5:根据当前显示设备的分辨率将图像平移的距离d换算成像素点位数n,随后在左随机点立体图中相对右随机点立体图位移n个像素点的图形区域处赋予右随机点立体图中图形区域中随机点的值,最后把右随机点立体图中背景区域的随机点的值赋予左随机点立体图中相对右随机点立体图位移n个像素点的背景区域处。
5.根据权利要求1所述的一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,其特征在于,所述S3中的立体视觉测试方案的具体设计方法如下:
S3-1:立体视觉的粗筛阶段,选取立体视锐度分别为800、1200、1600、2000弧秒的立体图像,每张立体图像在屏幕上随机重复呈现两次,总计8次,在8次测试中,若测试者能识别出具体的立体图像达到6次,视为通过该粗筛阶段,则进入S3-3中的精细测试阶段Ⅱ;反之,则视为未通过粗筛阶段,进入S3-2中的精细测试阶段Ⅰ;
S3-2:精细测试阶段Ⅰ,屏幕上的左右各自随机显示一副图像,其中只有一幅图像具有立体感;设置初始立体图像的立体视锐度为2000弧秒,根据自适应阶梯法,设置的步长变化方式为:在前4次试验中,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的一半;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的1.5倍;在4次试验之后,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的加20弧秒;其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变,当转折的次数达到8次或整个测试过程中的总测量次数达到40次,则结束整个测试;
S3-3:精细测试阶段Ⅱ,选取立体视锐度区间为20-1200弧秒的立体图像来具体测量测试者的立体视觉,包括相对阈值阶段和绝对阈值阶段,具体如下:
S3-3-1:测量相对阈值阶段;
每次测试屏幕上从左往右等间距随机显示三幅立体图像,且三幅立体图像分别具有不同的立体视锐度等级;其中有一幅的立体视锐度是固定的,包括400、200和40弧秒3种,其余两幅图像的立体视锐度分别比其大一个步长和两个步长;不同立体视锐度等级的立体图像,其左随机点立体图和右随机点立体图中图形之间的距离不同,测试者按照所看到的立体图像距离自己由近及远的顺序对立体图像进行排序,若排序正确,则根据对应的步长变化方式,减小立体图像的立体视锐度等级,进入下一次测试,否则表示排序错误,并根据对应的步长变化方式,增大立体图像的立体视锐度等级,进入下一次测试,当转折的次数达到8次或整个测试过程中的总测量次数达到40次,则结束当前测量阶段,进入S3-3-2的测量绝对阈值阶段;
S3-3-2:测量绝对阈值阶段;
每次测试屏幕上的左右各自随机显示一副图像,其中只有一幅图像具有立体感,设置初始立体图像的立体视锐度为测量相对阈值阶段最后一次试验中3幅图像最大的立体视锐度值,根据自适应阶梯法,设置的步长变化方式为:在前4次试验中,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的一半;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的1.5倍;在4次试验之后,若测试者选中了具有立体感的图像,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像的立体视锐度为当前的加20弧秒;其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变,当转折的次数达到8次或整个测试过程中的总测量次数达到40次,则结束整个测试。
6.根据权利要求5所述的一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,其特征在于,所述S3-2-1的测量相对阈值阶段中步长变化方式具体如下:
当立体图像的视锐度固定值为400弧秒时,根据自适应阶梯法,设置的步长变化方式为:在前4次试验中,若测试者的排序是正确的,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的一半;反之,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的1.5倍,在4次试验之后,若测试者的排序是正确的,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的加20弧秒,其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变;
当立体图像的视锐度固定值为200或者40弧秒时,步长的初始值为立体图像的视锐度固定值为400弧秒这一测试阶段得到的阈值,步长值的变化只限于加或减20弧秒,即若测试者排序正确,则下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的减20弧秒;反之,下一次试验中立体图像间距的立体视锐度步长为当前的加20弧秒,其中,当立体图像的立体视锐度已达当前设置的立体视锐度区间的下限值或上限值时,下一次中立体图像的立体视锐度保持不变。
7.根据权利要求5所述的一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,其特征在于,所述S4中,根据S3设计的立体视觉测试方案进行测试,当测试过程结束后,若转折次数大于等于4次,则取后4次转折处的立体视锐度的平均值作为测试者的测试结果;若转折次数小于4次转折,取当前所有转折处的立体视锐度的平均值作为测试者的测试结果,若无转折次数,则取测试阈值极限值作为测试者的测试结果,同时将测试结果显示在屏幕上,并给出相应的评价。
8.根据权利要求4所述的一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,其特征在于,所述S2-3中,右随机点立体图中随机选取的点的数量占右随机点立体图点总数量的40%。
CN202110285621.9A 2021-03-17 2021-03-17 一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法 Active CN113425243B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110285621.9A CN113425243B (zh) 2021-03-17 2021-03-17 一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110285621.9A CN113425243B (zh) 2021-03-17 2021-03-17 一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113425243A true CN113425243A (zh) 2021-09-24
CN113425243B CN113425243B (zh) 2022-08-23

Family

ID=77752837

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110285621.9A Active CN113425243B (zh) 2021-03-17 2021-03-17 一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113425243B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115619996A (zh) * 2022-12-05 2023-01-17 天津新视光技术有限公司 立体视觉检测图生成方法、检测图及电子设备
CN116342816A (zh) * 2023-05-26 2023-06-27 广州视景医疗软件有限公司 一种立体视训练中随机点图片生成方法及装置
CN116725473A (zh) * 2023-08-14 2023-09-12 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) 一种动态立体视觉检测装置和方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1156780A (ja) * 1997-08-25 1999-03-02 Sanyo Electric Co Ltd 立体視検査方法、立体視検査装置および立体視検査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
CN102087417A (zh) * 2010-11-30 2011-06-08 上海大学 一种利用随机点立体图检测自由立体显示器立体度的方法
CN102885606A (zh) * 2012-08-07 2013-01-23 北京嘉铖视欣数字医疗技术有限公司 基于双眼立体视知觉矫治训练系统
US20150351625A1 (en) * 2013-01-18 2015-12-10 Hoya Corporation Prism prescription value acquisition system, acquisition method, acquisition apparatus and program for correcting fixation disparity
WO2020146952A1 (en) * 2019-01-17 2020-07-23 The Royal Institution For The Advancement Of Learning/Mcgill University System and method for digital measurement of stereo vision
CN112165613A (zh) * 2020-08-15 2021-01-01 天津大学 基于水平运动的动态随机点立体图的立体视锐度测试方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1156780A (ja) * 1997-08-25 1999-03-02 Sanyo Electric Co Ltd 立体視検査方法、立体視検査装置および立体視検査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
CN102087417A (zh) * 2010-11-30 2011-06-08 上海大学 一种利用随机点立体图检测自由立体显示器立体度的方法
CN102885606A (zh) * 2012-08-07 2013-01-23 北京嘉铖视欣数字医疗技术有限公司 基于双眼立体视知觉矫治训练系统
US20150351625A1 (en) * 2013-01-18 2015-12-10 Hoya Corporation Prism prescription value acquisition system, acquisition method, acquisition apparatus and program for correcting fixation disparity
WO2020146952A1 (en) * 2019-01-17 2020-07-23 The Royal Institution For The Advancement Of Learning/Mcgill University System and method for digital measurement of stereo vision
CN112165613A (zh) * 2020-08-15 2021-01-01 天津大学 基于水平运动的动态随机点立体图的立体视锐度测试方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115619996A (zh) * 2022-12-05 2023-01-17 天津新视光技术有限公司 立体视觉检测图生成方法、检测图及电子设备
CN116342816A (zh) * 2023-05-26 2023-06-27 广州视景医疗软件有限公司 一种立体视训练中随机点图片生成方法及装置
CN116342816B (zh) * 2023-05-26 2023-09-08 广州视景医疗软件有限公司 一种立体视训练中随机点图片生成方法及装置
CN116725473A (zh) * 2023-08-14 2023-09-12 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) 一种动态立体视觉检测装置和方法
CN116725473B (zh) * 2023-08-14 2023-11-10 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) 一种动态立体视觉检测装置和方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113425243B (zh) 2022-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113425243B (zh) 一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法
US9060693B2 (en) Visual function testing device
CN103096125B (zh) 基于区域分割的立体视频视觉舒适度评价方法
Kim et al. Stereoscopic visual fatigue measurement based on fusional response curve and eye-blinks
Ng et al. Depth perception in virtual environment: The effects of immersive system and freedom of movement
CN104038756B (zh) 基于立体图像特征的立体图像舒适度检测方法
CN112493981B (zh) 一种基于裸眼3d的动态立体视觉检测系统和方法
JP2023100632A (ja) 立体視のデジタル測定のためのシステム及び方法
Han et al. New stereoacuity test using a 3-dimensional display system in children
KR101383797B1 (ko) 3차원 디스플레이 장치에서 사용자의 입체 시력을 측정하기 위한 시스템 및 그 방법
Harris et al. Accuracy and precision of binocular 3-D motion perception.
Bell et al. Numerosity and density judgments: Biases for area but not for volume
CN112165613B (zh) 基于水平运动的动态随机点立体图的立体视锐度测试方法
Serrano-Pedraza et al. A specialization for vertical disparity discontinuities
Barkowsky et al. Is visual fatigue changing the perceived depth accuracy on an autostereoscopic display?
Berends et al. Stereo-slant adaptation is high level and does not involve disparity coding
CN102087417B (zh) 一种利用随机点立体图检测自由立体显示器立体度的方法
JP2000245697A (ja) 視機能測定装置および視機能測定用記憶媒体
Surman et al. Multi-layer light field display characterisation
Berends et al. Adaptation to disparity but not to perceived depth
Petrov et al. Disparity with respect to a local reference plane as a dominant cue for stereoscopic depth relief
van Ee et al. The influence of cyclovergence on unconstrained stereoscopic matching
Xu et al. Improvement of viewing experience on stereoscopic image guided by human stereo vision
Alexander et al. Depth perception and visual after-effects at stereoscopic workbench displays
Vreven 3D shape discrimination using relative disparity derivatives

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230113

Address after: 213022, No. 200, Jinling North Road, Xinbei District, Jiangsu, Changzhou

Patentee after: CHANGZHOU CAMPUS OF HOHAI University

Patentee after: Guangdong Huidong turtle National Nature Reserve Administration

Address before: 213022, No. 200, Jinling North Road, Xinbei District, Jiangsu, Changzhou

Patentee before: CHANGZHOU CAMPUS OF HOHAI University

TR01 Transfer of patent right