KR102428196B1 - 광학 렌즈들의 효과의 복제 - Google Patents

Abstract

본 개시는 시각 장애를 보상하기 위한 전자 디바이스에 관한 것이다. 전자 디바이스는 사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하는 디스플레이 및 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위한 요청을 수신하는 입력 포트를 포함한다. 디바이스는 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제함으로써 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하는 프로세서를 더 포함한다. 프로세서가 시각 장애를 보상하기 위해 인터페이스를 수정하기 때문에 시각적으로 장애가 있는 사용자가 디바이스를 동작시킬 수 있다. 인터페이스의 수정 없이는, 시각 장애는 인터페이스를 흐릿하게 보이게 하기 때문에 사용자가 디바이스를 동작시키는 것이 어려울 것이다.

Description

광학 렌즈들의 복제 효과들{REPLICATING EFFECTS OF OPTICAL LENSES}

관련 출원들에 대한 상호-참조

본 출원은 2013년 12월 18일에 출원된 호주 가 특허 출원 번호 제2013904949호로부터 우선권을 주장하고, 이의 내용은 본 출원에 참조로서 통합된다.

기술 분야

본 개시는 시각 장애를 보상하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하는 것에 관한 것이다.

종래의 시각 디스플레이 디바이스들에서, 픽셀은 직접 또는 간접적으로, 광을 방출하는 LED, LCD 또는 다른 소형 구성요소에 대응한다. 이것들은 보통 대단히 다양한 방향들로 광을 방출할 것이다. 방출된 광의 강도는 통상적으로 직선, 또는 법선 방향에서 최고조이며 각도가 직선 방향으로부터 떨어져 이동함에 따라 점진적으로 떨어진다. 통상적으로, 광 강도는 ±25도의 범위에 걸쳐 그것의 직선 방향의 75% 내에 있다.

이러한 광선 방향들의 확산은, 큰 시야 방향들을 제공하는데 유용하지만, 디스플레이의 뷰잉 거리가 사용자의 교정되지 않은 시각적 범위 밖에 있는 경우들에서 바람직하지 않다.

도 1은 디스플레이(102)가 사용자의 교정되지 않은 근점보다 가까운 노안 사용자의 예(100)를 예시한다. 이 예에서, 눈 및 디스플레이 사이에서의 거리(103)는 약 300mm이다. 이것은 그들의 눈(104)의 굴절력이 픽셀의 이미지를 그들의 망막(106)에 뚜렷하게 집중시키는데 불충분함에 따라 사용자를 위해 흐릿한 이미지를 야기할 것이다. 디스플레이(102) 상에서 픽셀 P(108)로부터의 광은 다양한 방향들로 방출되며 예를 들면 약 4mm 직경의 동공 애퍼처 내에서 사용자의 눈(104)의 전방 표면(110)에 충돌한다. 디스플레이(102)가 사용자의 시각적 근점보다 가깝다면, 사용자의 눈들은 광을 충분히 굴절시킬 수 없으며, 블러링(blurring)이 발생할 것이고, 이것은 망막(112) 상에서의 단일 점과는 대조적으로 블러 스팟(blur spot)(112)에 의해 표시된다.

물론, 사용자는 항상 안경, 콘택트렌즈 또는 다른 개인 굴절 교정 솔루션들을 착용할 수 있지만; 이것이 항상 편리할 수는 없다.

본 명세서에 포함되어 온 문서들, 동작들, 물질들, 디바이스들, 물품들 등에 대한 임의의 논의는 이들 문제들 중 임의의 것 또는 모두가 종래 기술 베이스의 부분을 형성하거나 또는 그것이 본 출원의 각각의 청구항의 우선일 이전에 존재함에 따라 본 개시에 관련된 분야에서 공통의 일반적인 지식이었다는 인정으로서 취해지지 않을 것이다.

본 명세서 전체에 걸쳐, 단어("포함하다"), 또는 "포함하다" 또는 "포함하는"과 같은 변형들은 서술된 요소, 정수 또는 단계, 또는 요소들, 정수들 또는 단계들의 그룹의 포함을 의미하지만, 임의의 다른 요소, 정수 또는 단계, 또는 요소들, 정수들 또는 단계들의 그룹의 제외를 의미하지 않는 것으로 이해될 것이다.

전자 디바이스는:

사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 디스플레이;

상기 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위한 요청을 수신하는 입력 포트; 및

하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제함으로써 상기 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하는 프로세서를 포함한다.

시각적으로 장애가 있는 사용자는 프로세서가 시각 장애를 보상하기 위해 상기 인터페이스를 수정하기 때문에 상기 디바이스를 동작시킬 수 있다는 것이 이점이다. 인터페이스의 수정 없이는, 상기 시각 장애는 인터페이스를 흐릿하게 보이게 하기 때문에 상기 사용자가 상기 디바이스를 동작시키는 것이 어려울 것이다.

하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과는 하나 이상의 처방 렌즈들의 광학 효과일 수 있다.

상기 프로세서는 사용자가 다수의 후보 광학 렌즈들 중 하나 이상을 선택하도록 허용하기 위해 디스플레이를 생성할 수 있을 것이며 상기 광학 효과는 상기 선택된 하나 이상의 후보 광학 렌즈들의 광학 효과일 수 있다.

상기 프로세서는 상기 사용자가 사용자와 연관되며 상기 하나 이상의 광학 렌즈들과 연관된 사용자 계정을 액세스하기 위해 사용자 크리덴셜들을 제공하도록 허용하는 디스플레이를 생성할 수 있을 것이다.

상기 프로세서는 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위해 상기 전자 디바이스 상에 설치된 운영 체제의 하나 이상의 기능들을 실행할 수 있을 것이다.

상기 디스플레이는 다수의 활성 광원들을 포함한 소스 층 및 다수의 투과 제어 요소들을 포함한 하나 이상의 마스크 층들을 포함할 수 있다.

상기 프로세서는 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제하도록 상기 소스 층 및 상기 하나 이상의 마스크 층들을 제어하기 위해 제어 신호를 결정할 수 있을 것이다.

사용자에게 디스플레이상에서의 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법은:

상기 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위한 요청을 수신하는 단계; 및

하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제함으로써 상기 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하는 단계를 포함한다.

상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하는 단계는 상기 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제하도록 상기 디스플레이의 소스 층 및 상기 디스플레이의 하나 이상의 마스크 층들을 제어하기 위해 제어 신호를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 상기 사용자의 목측(eye measurement)을 나타내는 센서 데이터를 수신하는 단계를 추가로 포함할 수 있으며, 여기에서 상기 제어 신호를 결정하는 단계는 상기 목측에 의해 식별된 상기 디스플레이의 면적에 관하여 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제하기 위해 상기 제어 신호를 결정하는 단계를 포함한다.

상기 목측은 각각의 눈에 대해:

응시 방향;

보여지고 있는 확장된 오브젝트에 대한 눈의 주시점;

동공의 중심의 위치; 및

동공 크기, 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

상기 제어 신호를 결정하는 단계는 상기 제어 신호에 기초하는 비용 함수를 최적화하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 비용 함수는 상기 사용자에 의해 지각된 블러링의 양을 나타낼 수 있으며 동공 초점 에러에 기초할 수 있다.

상기 비용 함수를 최적화하는 단계는 상기 사용자의 눈 응시 방향과 연관된 사전-계산된 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 비용 함수를 최적화하는 단계는 선형 문제를 푸는 단계를 포함할 수 있으며, 상기 사용자의 눈 응시 방향과 연관된 사전-계산된 데이터를 수신하는 단계는 상기 사용자의 눈 응시 방향에 대한 선형 문제의 특이 값 분해를 나타내는 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

선형 문제를 푸는 단계는 2차 문제와 같은, 비-선형 문제의 근사인 선형 문제를 푸는 단계를 포함할 수 있다.

사전-계산된 데이터를 수신하는 단계는 내부 또는 외부 데이터 메모리로부터 또는 데이터 네트워크 연결을 통해 데이터 서버로부터 상기 사전-계산된 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제어 신호를 결정하는 단계는 상기 인터페이스의 픽셀들의 다수의 서브세트들의 각각에 대해 상기 제어 신호를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제어 신호를 결정하는 단계는 상기 픽셀들의 다수의 서브세트들이 연속하여 디스플레이되도록 상기 제어 신호를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 미리 결정된 패턴 내에서의 픽셀들은 동일한 서브세트에 속할 수 있다.

상기 제어 신호를 결정하는 단계는 상기 미리 결정된 패턴에 기초하는 비용 함수를 최적화하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 다수의 서브세트들은 서브세트들 사이에 어떤 중첩도 없도록 분리형일 수 있다.

상기 미리 결정된 패턴은 상기 미리 결정된 거리 내에서의 픽셀들이 상이한 서브세트들에 속하도록 미리 결정된 거리에 의해 정의될 수 있다.

상기 제어 신호를 결정하는 단계는 망막으로의 공액 평면(conjugate plane)으로 소스 픽셀들의 투사를 결정하는 단계; 및 상기 공액 평면상에서 임의의 다른 서브세트의 투사와 하나의 서브세트의 투사의 중첩을 최소화하는 단계를 포함할 수 있다.

컴퓨터상에 설치될 때 소프트웨어는 상기 컴퓨터가 상기 방법을 수행하게 하며 상기 컴퓨터상에 설치된 운영 체제에 통합될 수 있다.

적절한 경우, 방법, 컴퓨터 판독 가능한 매체 또는 컴퓨터 시스템의 임의의 양상에 대해 설명된 선택적 특징들은 또한 여기에서 설명된 다른 양상들에 유사하게 적용한다.

도 1은 디스플레이상에서의 픽셀 P로부터의 광이 어떻게 다양한 방향들로 방출되며 사용자의 눈의 동공에 띄는지를 예시한다. 스크린이 사용자의 시각적 근점보다 가까우면, 사용자의 눈들은 광을 충분히 굴절시킬 수 없으며 블러링이 발생할 것이다.
예가 다음을 참조하여 설명될 것이다:
도 2는 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한, 컴퓨터 시스템을 예시한다.
도 3은 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법을 예시한다.
도 4는 사용자가 서비스에 등록하도록 허용하는 디스플레이를 예시한다.
도 5는 사용자가 도 3의 디스플레이상에서 렌즈 선택 필드를 두드린 후 도 3의 디스플레이를 예시한다.
도 6은 사용자가 그래픽 사용자 인터페이스의 수정을 활성화하도록 허용하기 위한 디스플레이를 예시한다.
도 7은 사용자가 이전에 정의된 사용자 크리덴셜들을 제공하도록 허용하기 위한 디스플레이를 예시한다.
도 8a는 수정의 활성화 전 일반 홈 스크린 디스플레이를 예시한다.
도 8b는 수정의 활성화 후 일반 홈 스크린 디스플레이를 예시한다.
도 9는 600mm의 시각적 근점을 갖는 노안 뷰어에 의한 뚜렷한 초점을 위한 이상적인 광선--다발(L=1.66D) 구성을 예시한다. 이러한 이상적인 경우에, 디스플레이 스크린상에서의 각각의 픽셀은 단지 단일 방향으로 광을 방출하며, 뷰어는 단일 점(흐릿하지 않은)으로서 지각한다.
도 10은 P 및 Q에서 한정된 다양한 광선 방향들의 효과를 예시한다. 이것은, 그 크기가 디스플레이 스크린상에서의 픽셀들(P, Q, Q',...)에서 다양한 광선 방향들에 의존하는, 블러 스팟을 야기한다.
도 11은 마스크 층들이 어떻게 디스플레이에서 나오는 광의 방향의 제어를 허용하는지를 보여주는 다층 디스플레이를 예시한다.
도 12는 마스크 층을 사용하여 규정된 폭주의 단순한 확산 광선 다발의 생성을 예시한다.
도 13a는 그들 300mm 앞에 있는 디스플레이상에서 점으로 폭주된 사용자의 우측(R) 및 좌측(L) 눈을 예시한다.
도 13b는 이미지 평면을 예시한다.
도 14는 이미지 프레임을 정의하기 위해 사용된 2² 분할의 예를 도시한다.
도 15는 시각적으로 장애가 있는 사용자의 시각 장애를 보상하기 위한 방법을 예시한다.
도 16은 시각적으로 장애가 있는 사용자의 시각 장애를 보상하기 위한 디스플레이에 대한 예시적인 아키텍처를 예시한다.
도 17은 시각적으로 장애가 있는 사용자의 시각 장애를 보상하기 위한 디스플레이에 대한 추가 예시적인 아키텍처를 예시한다.
도 18은 도 8a 및 도 8b의 일반 홈 스크린의 또 다른 예를 예시한다.
도 19는 사용자의 눈의 광학 시스템(1900)의 단순화된 표현을 예시한다.
도 20은 눈의 단일 표면 모델을 예시한다.
도 21a 및 도 21b는 다층 디스플레이를 예시한다.
도 22a 및 도 22b는, 각각이 2×2 어레이의 서브-애퍼처들을 갖는, 크기 δ의 두 개의 전체-크기 애퍼처들을 예시한다. 이들 전체 크기 애퍼처들이 오프셋들(n 및 n+1)을 갖는다면, 서브-애퍼처들의 시프트된 그룹핑은 사실상 크기(δ) 및 오프셋(n+1/2)의, 전체 크기 애퍼처이다.
도 23은 단안용 직선 뷰잉을 가진 다층 디스플레이를 예시한다.
도 24는 제 1 프레임에 대한 공액 평면에 기초한 구성의 예를 예시한다.
도 25는 제 2 프레임에 대한 공액 평면에 기초한 구성의 예를 예시한다.
도 26은 제 1 프레임에 대한 공액 평면에 기초한 구성의 대안적인 예를 예시한다.
도 27은 제 1 프레임에 대한 공액 평면에 기초한 구성의 대안적인 예를 예시한다.
도 28은 응시의 단안용 경사 방향을 가진 다층 디스플레이를 예시한다.
도 29는 응시의 단안용 경사 방향을 가진 도 28의 다층 디스플레이를 보다 상세히 예시한다.
도 30은 노안 뷰어의 양안용 폭주 상태(convergence state)를 예시한다.

원시 또는 노안과 같은, 시각 장애들을 가진 개개인들은 디스플레이 디바이스들과 상호 작용하기 위해, 콘택트렌즈들 또는 안경들과 같은, 렌즈들을 사용할 수 있다. 그러나, 종종 이들 렌즈들은 그것들이 변위되고, 손상되거나 또는 아직 구매되지 않았기 때문에 다양한 이유들로 이용 가능하지 않다. 이들 상황들에서, 디스플레이가 흐릿하게 보이기 때문에 사용자들이 디바이스를 동작시키는 것은 어렵다.

뿐만 아니라, 특히 노안의 경우에, 렌즈들의 가용성을 가진 이슈가 있을 수 있을 뿐만 아니라 디스플레이 디바이스들을 동작시키기 위해 안경들을 착용하도록 확대경에 대한 나이 관련 요구 및 뒤이은 주저와 함께 사회적 낙인이 있을 수 있다.

도 2는 시각 장애를 가진 사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한, 스마트폰과 같은, 컴퓨터 시스템(200)을 예시한다.

컴퓨터 시스템은 프로그램 메모리(204), 데이터 메모리(206), GSM, 3G, LTE 또는 WiFi 포트와 같은, 통신 포트(208), 및 디스플레이 포트(210)에 연결된 프로세서(202)를 포함한다. 프로그램 메모리(204)는 하드 드라이브, 고체 상태 디스크 또는 CD-ROM과 같은, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체이다. 프로그램 메모리(204) 상에 저장된, 소프트웨어, 즉 실행 가능한 프로그램은 프로세서(202)가 도 2에서의 방법을 수행하게 하며, 즉 프로세서(202)는 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위한 요청을 수신하며 그래픽 사용자 인터페이스를 수정한다. 소프트웨어는 또한 프로세서(202)가 도 15에서의 방법(1500)을 수행하게 할 수 있으며, 즉 프로세서는 시각적으로 장애가 있는 사용자의 지각의 품질의 측정 및 제어 신호에 기초하는 비용 함수를 최적화함으로써 활성 층 및 마스크 층에 대한 제어 신호를 결정하며 제어 신호를 디스플레이에 인가한다.

일 예에서, 소프트웨어는 애플의 앱스토어(AppStore) 또는 구글 플레이에 의해 제공된 소프트웨어와 같은, 스마트폰 앱이며, 원래 디스플레이의 오버레이로서 동작한다. 또 다른 예에서, 소프트웨어는 디바이스(200)의 운영 체제에 통합되거나 또는 디스플레이를 직접 수정하기 위해 시스템 호출들 또는 프로시저들을 사용한다.

프로세서(202)는 사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스를 보여주는 디스플레이(212)에 연결되는, 통신 포트(208) 및 디스플레이 포트(210)로부터뿐만 아니라 데이터 메모리(206)로부터, 요청 데이터와 같은, 데이터를 수신할 수 있다. 디스플레이(212)는 사용자가 디스플레이를 수정하기 위한 요청을 입력하도록 허용하는 터치 스크린 디스플레이일 수 있다. 이하에서 보다 상세히 설명될 바와 같이, 디스플레이는 양쪽 모두가 디스플레이 포트(210)를 통해 프로세서에 연결되는 활성 층 및 마스크 층을 포함할 수 있다.

스마트폰(200)은 사용자의 눈들로 향해진 카메라(214)를 추가로 포함할 수 있다. 카메라(214)는 사용자의 눈 응시 방향 및 특히, 스크린상에서의 점, 즉 사용자가 현재 보고 있는, 스크린(212)의 픽셀들의 좌표들을 결정하기 위해 사용자의 눈들을 계속해서 모니터링한다.

일 예에서, 프로세서(202)는 IEEE 802.11에 따라 Wi-Fi 네트워크를 사용함으로써와 같은, 통신 포트(208)를 통해 서버로부터 요청 데이터를 수신한다. Wi-Fi 네트워크는 라우터와 같은 어떤 전용 관리 기반시설도 요구되지 않도록 하는 분산형 애드-혹(ad-hoc) 네트워크 또는 네트워크를 관리하는 액세스 포인트 또는 라우터를 가진 집중형 네트워크일 수 있다.

통신 포트(208) 및 디스플레이 포트(210)가 별개의 엔티티들로서 도시되지만, 네트워크 연결, 메모리 인터페이스, 프로세서(202)의 칩 패키지의 핀, 또는 프로그램 메모리(204) 상에 저장되고 프로세서(202)에 의해 실행된 기능들의 파라미터들 또는 IP 소켓들과 같은, 논리 포트들과 같은, 임의의 종류의 데이터 포트가 데이터를 수신하기 위해 사용될 수 있다는 것이 이해될 수 있다. 이들 파라미터들은 데이터 메모리(206) 상에 저장될 수 있으며 소스 코드에서, 값에 의해 또는 참조에 의해, 즉 포인터로서 다뤄질 수 있다.

프로세서(202)는 모든 이들 인터페이스들을 통해 데이터를 수신할 수 있으며, 이것은 캐시 또는 RAM과 같은, 휘발성 메모리, 또는 광학 디스크 드라이브, 하드 디스크 드라이브, 저장 서버 또는 클라우드 저장 장치와 같은 비-휘발성 메모리의 메모리 액세스를 포함한다.

임의의 수신 단계가 나중에 수신되는 데이터를 결정하거나 또는 계산하는 프로세서(202)에 의해 선행될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들면, 프로세서(202)는 요청 데이터를 결정하며 RAM 또는 프로세서 레지스터와 같은, 데이터 메모리(206)에 요청 데이터를 저장한다. 프로세서(202)는 그 후 메모리 어드레스와 함께 판독 신호를 제공하는 것에 의해서와 같은, 데이터 메모리(206)로부터 데이터를 요청한다. 데이터 메모리(206)는 물리 비트 라인 상에서 전압 신호로서 데이터를 제공하며 프로세서(202)는 메모리 인터페이스를 통해 요청 데이터를 수신한다.

일 예에서, 디스플레이(212)는 이하에서 추가로 설명될 바와 같이 활성 층 및 상기 활성 층 위에 제어 가능한 마스크 층을 포함한다. 상기 예에서, 프로세서(202)는 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제하도록 활성 층 및 마스크 층을 제어하기 위해 제어 신호를 결정한다. 이것은 상기 사용자가 광학 렌즈들을 통해 디스플레이를 본다면 그것들이 어떻게 도착할지와 유사하게 빔들이 사용자의 눈의 망막(106)에 도달하도록 프로세서(202)가 층들을 제어한다는 것을 의미한다.

도 3은 프로세서(202)에 의해 수행되는 바와 같이 사용자에게 디스플레이상에서의 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법(300)을 프로세서(202)에 의해 수행되는 것으로서 예시한다. 이전에 언급된 바와 같이, 방법(300)은 소스 코드에서 구현되며, 이것은 컴파일링되고 프로그램 메모리(204) 상에 저장된다. 사용자는 프로세서(202)에 의해 생성되며 디스플레이(212) 상에 디스플레이된 입력 형태로 요구된 데이터를 입력함으로써와 같은, 디스플레이를 수정하기 위한 요청을 생성한다.

도 4는 사용자로 하여금 그래픽 사용자 인터페이스의 수정을 조직하는 서비스에 등록하도록 허용하는 디스플레이(402)를 예시한다. 디스플레이(402)는 이름 입력 필드(404), 이메일 입력 필드(406), 패스워드 입력 필드(408), 재-입력 패스워드 입력 필드(410) 및 렌즈 선택 필드(412)를 포함한다. 사용자는 필드들(404, 406, 408 및 410)로 요구된 정보 모두를 입력한다. 렌즈 선택 필드(412)는 사용자가 다수의 후보 광학 렌즈들 중 하나 이상을 선택하도록 허용한다.

도 5는 사용자가 렌즈 선택 필드(412)를 두드린 후 디스플레이(402)를 예시한다. 프로세서(202)는 처방 렌즈들과 같은, 광학 렌즈들에 대한 다수의 후보들을 사용자에게 제공하는 선택 형식(502)을 생성한다. 처방 렌즈들을 사용하는 이점은 그것들이 유형과 같은, 식별자에 의해 쉽게 특성화된다는 것이다. 사용자는 특정한 시각 장애를 위한 최적의 처방 렌즈의 식별자를 제공하기 위해 검안사와 상담할 수 있다. 이러한 식별자를 사용하여 사용자는 적절한 처방 렌즈들을 편리하게 선택할 수 있다. 또 다른 예에서, 사용자는 장애가 사용자의 두 눈들 사이에서 다르다면 두 개의 상이한 렌즈들을 선택하도록 허용된다.

몇몇 영역들에서 노안 인구는 원시 인구보다 상당히 더 많으며 노안을 교정하기 위한 렌즈 유형은 원시를 교정하기 위한 것보다 더 '기본적'이다. 그 결과, 노안을 위한 렌즈들을 상이한 유형들로 표준화하는 것이 덜 복잡하며 그러므로 제안된 시스템들 및 방법들은 이러한 시각 장애에 대해 특히 유리하다.

일단 사용자가 후보 광학 렌즈들(502)의 리스트 중 하나 이상을 선택하면, 사용자는 제출 제어 필드(504)를 두드림으로써 형식을 제출한다. 이것은 스마트폰(200)이 예를 들면, LTE를 통한 인터넷을 통해 서버로 사용자 정보를 송신하게 한다. 일 예에서, 서버는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 인터넷 서비스로서 구현된다. 서버는 사용자 계정을 생성하며 사용자 계정과 연관된 선택된 처방 렌즈들의 식별자들을 데이터베이스에 저장한다.

도 6은 사용자로 하여금 활성화 제어 필드(604)를 두드림으로써 그래픽 사용자 인터페이스의 수정을 활성화하도록 허용하기 위한 디스플레이(602)를 예시한다. 이러한 방식으로 프로세서(202)는 도 2에서의 방법(300)의 단계(302)에 의해 표현된 바와 같이 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위한 요청을 수신한다. 사용자가 활성화 제어 필드(604)를 두드린 후, 프로세서는 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 수정한다(304). 이러한 효과를 달성하기 위해, 프로세서(202)는 선택된 처방 렌즈들의 광학 효과를 복제한다. 즉, 프로세서(202)는 처방 렌즈들을 착용하는 사용자에 의해 야기될 광의 굴절을 결정하며 결정된 굴절 특성들을 그래픽 사용자 인터페이스에 적용한다. 특히, 굴절 특성들을 적용하는 것은 프로세서(202)가 시각 장애를 보상하기 위해 디스플레이 픽셀들로부터의 빔들을 비스듬히 향하게 하도록 활성 층 및 마스크 층에 제어 신호들을 인가하는 것을 포함할 수 있다.

유사하게, 프로세서(202)는 사용자가 그래픽 사용자 인터페이스의 수정을 비활성화하도록 허용하는 디스플레이를 생성할 수 있다.

도 7은 사용자로 하여금 이름 입력 필드(704), 이메일 입력 필드(706) 및 패스워드 입력 필드(708)로 정보를 입력함으로써 이전에 정의된 사용자 크리덴셜들을 제공하도록 허용하기 위한 디스플레이(702)를 예시한다. 스마트폰(200)은 제공된 사용자 크리덴셜들을 서버로 전송하며 서버는 패스워드가 입력된 이름 및 이메일 어드레스에 관련하여 이전에 저장된 패스워드와 동일한지를 확인한다. 패스워드가 정확하다면, 서버는 스마트폰(200), 및 그에 의해 사용자가 사용자와 및 이전에 선택된 처방 렌즈들과 연관되는 계정을 액세스하도록 허용한다.

일단 패스워드가 확인되고 사용자가 로그인되면, 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스의 수정을 활성화하기 위해 도 5에서와 유사한 디스플레이를 제공받을 수 있다.

'디스플레이' 및 '그래픽 사용자 인터페이스' 사이에서 상기 차이는 임의적이며 용어('그래픽 사용자 인터페이스')는 스마트폰(200)에 의해 디스플레이되는 모든 것에 관련될 수 있다는 것이 주의된다. 예를 들면, 사용자가 수정의 활성화 후 또 다른 독립적인 스마트폰 앱을 시작하면, 독립적인 스마트폰 앱의 디스플레이가 또한 여기에서 설명된 바와 같이 프로세서(202)에 의해 수정된다. 그래픽 사용자 인터페이스는 또한 예를 들면 비디오 플레이어, 또는 사용자에게 비디오 또는 이미지 데이터를 제공하는 임의의 다른 소프트웨어 애플리케이션일 수 있다. 그래픽 사용자 인터페이스는 텍스트, 이미지들, 정적 및 동적 비디오들, 포토 슬라이드쇼와 같은, 수동적 뷰 전용, 및 텍스트 프로세싱 애플리케이션 또는 소셜 미디어 애플리케이션과 같은, 대화형 뷰를 디스플레이할 수 있다.

도 8a는 시각 장애가 있는 사용자에 의해 지각된 바와 같이 수정의 활성화 전 일반 홈 스크린 디스플레이(802)를 예시한다. 디바이스(200)뿐만 아니라 디스플레이(802)가 흐릿하게 지각된다는 것이 이해될 수 있으며 그러므로 사용자가 디바이스(200)를 효율적으로 동작시키는 것은 어렵다.

도 8b는 시각 장애가 있는 사용자에 의해 지각된 바와 같이 수정의 활성화 후 일반 홈 스크린(804)을 예시한다. 시각 장애가 보상되도록 디스플레이(804)가 이제 수정된다는 것이 이해될 수 있다. 프로세서(202)가 처방된 렌즈들의 광학 효과를 복제하므로, 수정의 정도는 디스플레이(804)가 딱딱한 것으로 지각되도록 하며 이제 사용자가 디바이스(200)를 효율적으로 동작시키는 것이 가능하다. 흥미롭게도, 디바이스(200) 자체는 여전히 흐릿하게 지각된다. 그러나, 이것은 디바이스와의 사용자의 상호 작용의 대다수가 디바이스(200) 자체의 하드웨어가 아닌 디스플레이(804)와 함께 발생한다는 것을 고려해볼 때 사용자에 의해 디바이스(200)의 유용성에 대한 적은 부정적 효과를 가진다.

방법이 스마트폰에 관하여 상기에서 설명되었지만, 텔레비전 세트들, 태블릿 컴퓨터들, 개인용 컴퓨터들, 디지털 카메라들, 백색 가전제품 및 차량들 내 및 항공과 같은, 다른 디스플레이 디바이스들이 이러한 방법을 유사하게 수행할 수 있다는 것이 이해될 것이다.

도 9는 픽셀에서 광 방향에 대한 완전한 제어가 가능한 광학 시스템(900)을 도시한다. 광학 시스템은 눈의 동공 애퍼처(906)로부터 약 600mm의 거리(904) 및 동공 애퍼처(906)로부터 약 300mm 떨어진 곳에 위치된 디스플레이 스크린(908)을 가진 사용자의 시각적 근점(902)을 포함한다. 동공 애퍼처(906)의 직경은 5mm일 수 있다.

사용자의 망막 상에서 뚜렷한 "단일" 픽셀의 이미지를 획득하기 위해, 디스플레이(908)의 제 1 점(Q)(910) 및 제 2 점(Q')(912)(QQ') 사이에서의, 예를 들면, 2.5mm의 작은 영역에 걸친 다수의 픽셀들이 도면에서 표시된 바와 같이 초점-내 광선 다발(914)로서 특정 방향들로 광을 방출한다. 실제로는, 그러나, 각각의 픽셀은 도 10에 도시된 바와 같이 다양한 방향들에 걸쳐 광을 방출하며, 이것은 블러 스팟(1002)에 의해 예시된 바와 같이, 그러나 종래의 디스플레이에서보다 좀 덜한 정도로 블러링을 여전히 야기할 것이다.

임의의 특정한 디스플레이 픽셀은 다수의 이러한 작은 다수의 픽셀 영역들에 속하며 따라서 각각의 영역에 대응하는 상이한 강도 및 컬러 정보를 제공하기 위해 요구될 것이다. 다양한 기술들이 이를 달성하기 위해 사용될 수 있다. 이것들은 다음을 포함한다:

1. 다중요소 이미지를 지각하기 위해 망막에 대한 시삼각의 보유의 원칙에 의존하여, 시간적으로 연달아 일련의 데이터를 순환식 패턴으로 반복적으로 디스플레이하는 각각의 픽셀(P, Q, Q',...).

2. 각각의 픽셀은 강도 및 컬러에 관해 독립적으로 제어될 수 있는 다수의 서브-픽셀들로 이루어질 수 있다.

3. 각각의 픽셀은 그것의 구성요소들의 강도 및 컬러 합을 디스플레이한다.

이러한 개념의 임의의 실질적인 실시예에서 고려되는 다양한 파라미터들은 다음을 포함한다:

1. 이상적으로 점으로 이미징되는 영역(QQ')의 크기. 이것은 동공의 직경에 밀접하게 관련된다.

2. 각각의 픽셀(Q, P, Q',...)과 연관된 다양한 광선 방향들. 이것은 대체로 디스플레이 기술의 기능이다.

3. 사용자가 디스플레이를 보고 있는 방향. 이것은 가정되며 고정되거나, 또는 많은 스마트폰, 3D 입체 디스플레이들 및 다른 디바이스들에서 현재 존재하는 "스마트 스크린" 눈---추적 기술의 사용에 의해 동적으로 결정될 수 있다.

4. 사용자의 시야. 여기에서 블러의 제어는 중심시(foveal vision)의 작은 영역에서 가장 중요하다는 것이 주의될 것이다. 이것은 통상적으로 직선 방향에 대하여 단지 ±1도이다. 이러한 영역(눈의 중심와에 대응하는) 밖에서, 망막은 낮은 시력을 가지며 블러에 비교적 둔감하다.

5. 디스플레이 스크린의 뷰잉 거리. 다시, 이것은 가정되며 고정되거나, 또는 많은 스마트폰, 3D 입체 디스플레이들 및 다른 디바이스들에서 현재 존재하는 "스마트 스크린" 눈-추적 기술의 사용에 의해 동적으로 결정될 수 있다.

6. 사용자의 굴절 교정. 이것은 사용자가 도 5를 참조하여 상기 설명된 바와 같이 입력할 수 있는 데이터의 사용자-특정 조각이다.

이들 파라미터들은 블러를 제어하는데 상충하는 역할들을 가질 수 있다.

본 개시는 이들 파라미터들 중 하나 이상 또는 심지어 모두를 고려하는 방법을 설명하며 사용자가 스크린을 볼 때 최소의 가능한 블러를 지각하도록 스크린상에(픽셀들(P, Q, Q',...)) 디스플레이되어야 하는 이미지를 제어하기 위한 일반적인 방법을 정의하고, 따라서 최대 편리함, 편안함 및 용이함을 가진 디스플레이를 볼 수 있다. 게다가, 본 개시는 이것의 실질적인 실시예가 어떻게 스마트폰, 태블릿, 컴퓨터 모니터, 랩탑 또는 유사한 디스플레이 디바이스 상에서 달성될 수 있는지를 설명한다.

광선 방향을 제어하거나 또는 관리하는 시각적 디스플레이 기술들

디스플레이 디바이스 기술들은 LED들과 같은, 발광성 요소들의 어레이인 광원을 이용할 수 있거나; 또는 그것의 요소들이 마스크 뒤에서 역광 소스로부터 온 광을 투과하거나 또는 차단하기 위해 턴 온되거나 또는 오프될 수 있는 매트릭스 마스크를 이용할 수 있다. LCD 디스플레이는 이러한 후자 기술의 예이다. 따라서 픽셀은 물리적으로 발광성 요소 또는 배경 광이 통과하는 애퍼처이다. 어느 경우에나, 이러한 픽셀은 전자 수단들에 의해 스위치 온 또는 오프될 수 있다. 다양한 요소들, 방법들 및 픽셀 패턴들이 컬러, 분해능 및 파워 사용 효율과 같은, 바람직한 이미지 속성들을 달성하기 위해 사용될 수 있다.

도 11은 이러한 기술의 하나의 강화일 수 있는 다층 디스플레이(1100)를 예시한다. 도 11은 이러한 디스플레이가 어떻게 하나의 점에서의 방향으로 작은 각도 변화를 갖고 광선들의 다발을 방출하기 위해 사용될 수 있는지에 대한 예를 도시한다. 디스플레이(1100)는 균일한 배경 조명(후면광 LCD 디스플레이에 대한 경우일 수 있는 바와 같은)을 갖는 마스크 층(1104) 및 소스 층(1106)을 포함한 광원(1102)을 포함한다. 그러나, 발광성 소스들의 어레이가 또한 이러한 역할을 수행할 수 있다.

임의의 다른 층들의 부재 시, 픽셀 S(1108)에서 나온 광은 매우 다양한 각도 방향들을 가진다. 그러나, 뒤이은 마스킹 층(1110)을 도입함으로써, 및 투과를 위해 개방되거나, 또는 폐쇄될 애퍼처들(1112 및 1114)과 같은, 애퍼처들의 적절한 선택, 및 그에 따라 투과를 차단함으로써, 점(S0)(1116)에서 주 방향 및 이러한 주 방향에 대한 방향에서 비교적 작은 확산을 갖는 최근 생겨난 광선 다발을 획득하는 것이 가능하다.

마스크 층들(1110 및 1104)은 임의의 특정한 실시예에서 정적(핀-홀 마스크에서처럼)이거나, 또는 동적일 수 있으며, 이것은 개방되거나 또는 폐쇄되는 애퍼처들이 통상적으로 전자 및 프로그램 수단들에 의해, 동적으로 제어됨을 의미한다는 것이 주의될 것이다. 대안적으로, 애퍼처를 통한 투과는 완전히 개방 및 전적으로 폐쇄 사이에서 계속해서 제어되는 것이 가능하다.

점 이미지

근거리 시점이 600mm(1.66D)이며, 300mm의 거리에서 디스플레이를 명확하게 보기를 원하는 사용자의 특정한 경우를 다시 고려해보자. 이것은 300mm에서 근거리 시력을 위해 +1.50 내지 +2.00D 부가를 요구하는 노안 사용자를 대표할 것이다.

도 12는 사용자에 의해 보여질 때, 뚜렷한 점 이미지로서 그들의 망막 상에 이미징될, 광선들(1206 및 1208)과 같은, 광선들의 구성을 사용자에게 제공할 광원 층(1202) 및 하나의 부가적인 마스크 층(1204)을 가진 디스플레이(1200)의 예시적인 설계를 도시한다. 이러한 광선들의 모음은 뚜렷한 이미지로 이들 광선들을 수월하게 집중시키기 위해 600mm에서 시각적 근점을 갖고 사용자를 위해 충분히 확산적이다. 다시 말해서, 확산 광선들(L=1.66D)은 눈에 의해 뚜렷하게 집중된다. 최근 생겨난 광선들의 모음은 1.66D의 수렴(vergence)을 가지며, 이것은 점(P)(1212)을 통해 중심 광선으로부터 1.25mm의 변위(1210)에서, 최근 생겨난 광선이 대략 15분의 호의 상대적 방향(1214)을 갖는다는 것을 의미한다. 두 개의 층들 사이에서의 거리(1216)는 20mm일 수 있다.

이러한 목적을 달성할 수 있는 많은 가능한 설계들이 있다. 수반되는 설계 인자들은 소스 층에서의 픽셀들의 치수들 및 피치, 마스크 층(1)에서의 애퍼처들의 치수들 및 피치, 이들 층들 사이에서의 거리, 사용자의 응시 방향 및 소스 픽셀들로부터의 광의 상대적 강도를 포함한다. 몇몇 예들에서, 애퍼처들 및 픽셀들은 제한된 회절 효과들 때문에 임의로 작지 않다.

여기에서 제공된 바와 같이, 이 예는 단지 하나의 부가적인 층에 관한 것이지만, 본 개시는 전체적으로 또는 부분적으로, 또는 컬러 또는 분극에 따라, 광을 선택적으로 투과하거나 또는 차단할 수 있는 임의의 수의 부가적인 층들의 사용을 커버한다.

여기에서 제공된 바와 같이, 본 예는 단지 광원 층(1202)에서 3개의 픽셀들(Q(1224), P(1212) 및 P'(1226)), 및 마스크 층(1204)에서 단지 3개의 애퍼처들만을 사용하지만, 보다 많은 수들의 픽셀들 또는 애퍼처들로, 특히 2-차원 구성의 픽셀들 및 애퍼처들로 쉽게 확대될 수 있다.

도 12는 P(1212)로부터의 주변 광선이 마스크 층(1204) 상에서의 점(M')(1218)에서 빠져나올 수 있음을 또한 도시한다. 이러한 광선은 도 12에서 실선들로 도시된 주 광선들(1206 및 1208)의 망막의 이미지 점에서 눈에 의해 뚜렷하게 집중되지 않을 수 있다. 마찬가지로, 다른 픽셀들(Q(1224) 및 Q'(1226))에서 발생한 다른 애퍼처들(M(1220) 및 N(1222))을 통한 주변 광선들이 있을 수 있다. 상기 나열된 설계 인자들의 신중한 선택에 의해, 프로세서(202)는 다른 설계 요건들과 일치하는, 이러한 블러링 효과를 최소화할 수 있다. 이러한 최적화는 설계 최적화 기술들의 사용에 의해 수행될 수 있다. 픽셀들로부터 방출된 광의 복사 강도가 통상적으로 광선 기울기에 따라 약해진다는 것이 또한 이해될 것이다.

사용자의 응시 방향은 설계에 중요한 입력이라는 것이 이해될 것이다. 눈--추적 애플리케이션은 스마트폰들 및 태블릿들 상에 설치될 수 있다. 이러한 기술은 사용자의 응시 방향을 평가할 수 있다.

확장된 이미지

점의 이미지를 생성하지 않고, 공간적으로 확장된 오브젝트의 망막 이미지를 생성하는 것이 바람직하다. 이러한 이미지는 많은 점들의 이미지들의 중첩으로 구성될 수 있다. 따라서, 시작 점으로서, 상기 개시된 방법은 이러한 목적을 위해 사용될 수 있다. 그러나, 단독으로, 이것은 상이한 점 이미지들을 생성하기 위해 동일한 픽셀들 및 동일한 애퍼처들의 다수의 사용으로 인해 만족스럽지 않은 이미지 품질을 생성할 수 있다. 이것은 통신 및 이미징 기술들에서 다수의 다른 면적들에서 발생하는 "크로스-토크(cross-talk)" 현상과 유사하다. 이러한 어려움을 극복하기 위해, 다음의 접근법들이, 단독으로 또는 임의의 조합으로 함께, 사용될 수 있다.

a) 픽셀 강도 및 애퍼처 투과가 패턴들을 통해 빠르게 순환하는, 시간 기반 다중화가 다수의 점 이미지들을 위해 요구한다. 이것은 상이한 패턴들에 전자적으로 재매핑될 광원 및 마스크 기술의 짧은 동적 응답 시간, 및 다중요소 이미지를 지각하기 위해 망막에 대한 시감각의 보유의 원칙에 의존한다.

b) 각각의 픽셀 및 각각의 애퍼처는 강도, 컬러 및 투과에 관해 독립적으로 제어될 수 있는 각각 다수의 서브-픽셀들 및 서브-애퍼처들로 이루어질 수 있다.

c) 각각의 픽셀은 그것이 기여해야 하는 다양한 다수의 이미지 점들의 강도 및 컬러 합을 디스플레이한다.

d) 설계 최적화 기술들은 이미지 점들 사이에서 "크로스 토크"의 전체 바람직하지 않은 블러링 효과들을 최소화하기 위해 사용될 수 있다. 이것은 "크로스-토크"의 존재 시 신호들을 최적화하기 위해 광범위하게 사용되는 엔지니어링, 수학, 통계 및 컴퓨터 과학의 기존의 분야들로부터 설계 최적화 기술들을 이용함으로써 수행될 수 있다. 이러한 기술들은 최소 제곱 최적화, 필터링, 주파수 및 푸리에 분석의 사용을 빈번하게 포함한다.

이러한 최적화에서, 최소화될 목적 함수는 종종 블러 스팟 커널에 관하여 표현된, 사용자의 지각된 블러의 수학적 표현이다. 이러한 표현은 그것들이 중요한 정도로, 중심시, 가변 동공 크기, 양안 효과들, 폭주(convergence) 효과들 및 단속적 운동들의 분야를 포함하여, 인간 시각 시스템의 고유 특징들을 고려한다.

조작을 위해 이용 가능한 설계 파라미터들은 다음을 포함한다:

- 소스 층에서 픽셀들의 치수들 및 피치,

- 마스크 층 1(및 존재한다면, 부가적인 층)에서 애퍼처들의 치수들 및 피치,

- 이들 층들 사이에서의 거리,

- 사용자의 응시 방향 및

- 소스 픽셀들로부터의 광의 상대적 강도.

임의의 디스플레이 하드웨어 제약들이 이러한 최적화를 수행할 때 준수될 수 있다. d)에서 참조된 설계 최적화 동작은 정적일 수 있으며, 즉 모든 확장된 이미지들에 대해 한 번 실행되며(오프-라인으로) 적용된다; 또는 그것은 동적일 수 있으며, 즉 각각의 확장된 이미지에 대해 실시간으로 실행된다; 또는 그것은 몇몇 정적 특징들 및 몇몇 동적 특징들을 갖고, 양쪽 모두의 조합일 수 있다. 완전한 동적 최적화는 프로세서 시간 및 메모리에 관하여 계산적으로 부담이 크다는 것이 이해될 것이다.

따라서, 오프-라인으로 행해질 수 있으며, 여기에서 시간 및 메모리 요건들이 우려가 적은, 상당한 정적 최적화에 착수하며; 계산적으로 덜 힘든 동작들로 실시간 동적 양상들을 제한하는 것이 실질적으로 종종 바람직하다.

달리 주지되지 않는다면, 용어("실시간")는 하나의 이미지에 대한 산출들이 다음 이미지가 디스플레이되기 전에 완료됨을 의미한다. 예를 들면, 30 fps의 프레임 레이트를 가진 비디오에 대해, 각각의 이미지는 1/30초 내에 산출된다.

도 12에 대해서, d가 소스 층(1202) 및 마스크 층(1204) 사이에서의 간격을 나타내게 하며; a가 점들(M(1220), N(1222) 및 M'(1218))에서 이용할 바와 같이, 마스크 층(1204)에서 애퍼처들의 직경을 나타내게 하자. 도 1, 도 9 및 도 10에 대해서, p가 눈의 입사 동공의 직경을 나타내게 하자; 즉, 눈의 응시의 직선 방향에 중심을 둔, 직경(p)의 원 내에서 눈의 전방 표면(각막)에 충돌하는 모든 광선들은 눈의 내부로 눈의 전방 표면에 의해 굴절된다.

도 12에 도시된 바와 같이 M(1220), N(1222) 및 M'(1218)에 중심을 둔 애퍼처들에서 나온 광선 다발들은, 뷰어의 눈의 전방 표면으로 투사될 때, 전체 동공 면적보다 작은 면적에 충돌해야 한다. 이것에 대한 이유는 초점-외 광선 다발에서 발생한 뷰어에 의해 경험된 블러가 광선 다발이 충돌하는 눈의 전방 표면의 면적에 비례한다는 것이다. 정상 뷰잉 상황들에서, 이것은 전체 뷰잉 면적이다. 일 예에서, 도 12에서 QM(1206), PN(1228) 및 Q'M'(1208)에 중심을 둔 광선 다발들의 각각은 1.666D(그것들이 뷰어로부터 300mm 가까이로의 거리에서 소스 층으로부터 비롯됨에 따라)만큼 초점에서 벗어난다. 그러나, 설계 파라미터들을 결정함으로써, 프로세서(202)는

1. 광선 다발들은 전체 동공 면적보다 적은 면적에 충돌하며, 따라서 그것들의 유효 블러는 충돌된 동공 면적 대 전체 동공 면적의 비만큼 1.66D로부터 감소된다.

2. 각각의 다발의 중심 광선은 망막 상에서의 동일한 점으로 뚜렷하게 집중된다는 것을 보장하다.

일 예에서, 잘 조명된 실내 환경에서 동공 직경은 약 5mm이다.(이것은 이동 전화, 랩탑 모니터, 또는 데스크탑 모니터가 사용될 공통 환경일 것이다). 이러한 상황들에서 뚜렷한 블러링에 대한 임계치는 굴절 에러(전체 동공 애퍼처에서)의 범위 0.25 내지 0.50D에 있을 수 있다는 것이 또한 주의될 것이다. 이러한 임계치에서 사람에서 사람으로의 자연스러운 변화가 있지만, 그것은 보통 중간 뷰잉 거리(통상적으로 0.3 내지 1m)에 가깝게 판독 유형 태스크들을 위해, 임계치가 이러한 범위의 상부 측에 있는 경우이다. 더욱이, 0.75 내지 1.00D 부가들이 노안의 사람들을 위한 공통적인 초기 근거리 시력 교정들이라는 사실에 의해 입증되는 바와 같이, 훨씬 더 높은 굴절 에러들이 많은 노안의 사람들에 의한 불평 없이 용인된다.

이하의 표들은 도 12를 참조하여 설계의 4개의 예들에 대한 설계 파라미터들을 도시한다. 결과적인 동등한 전체 동공 블러가 또한 각각의 경우에 대해 산출된다. 나열된 경우들에 대해, 이러한 동등한 블러는 0.75D 미만이며, 경우들 중 3개에서 0.30D 미만임이 보여진다. 상기 설명된 바와 같이, 이들 설계 파라미터들의 수정은 동등한 전체 동공 초점 에러에 영향을 준다.

이들 4개의 실시예들의 각각에서, P'Q와 같은, 주변 광선들은 직선 방향(PN)으로 너무 큰 각도로 기울어지며, 따라서 눈의 전방 표면에 충돌하지 않을 것임이 주의될 것이다.

한편으로, 2층 디스플레이의 총 두께가 가능한 한 작도록 층 간격(d)에 대한 작은 값이 바람직하다. 이러한 디스플레이는 가늚 및 소형의 이점을 갖는다. 다른 한편으로, d의 보다 높은 값은 동일한 최상부 층 애퍼처에 대해 눈의 표면상에서 광선 다발의 보다 작은 투사 면적을 야기할 수 있다. 이것은 보다 낮은 블러를 야기할 수 있다. d의 높은 값은 또한 소스 픽셀들(Q, Q') 및 최상부 층 애퍼처들(M 및 M') 사이에서 보다 큰 수평 변위를 야기할 수 있으며, 따라서 보다 굵은 픽셀 피치(즉, 보다 낮은 픽셀 밀도)가 소스 층을 위해 사용될 수 있다.

이러한 방식으로, 설계가 디스플레이 소형, 뷰어 지각 블러 및 디스플레이 하드웨어 분해능 및 비용 사이에 트레이드-오프들을 수반할 픽셀 피치 및 파라미터들(d, a)에서의 모순되는 경향 사이에 균형을 유지한다는 것이 보여진다. 수용 가능한 것으로 고려되는 트레이드-오프들에 의존하여, 상기 개괄된 설계 원칙들이 잘 수립된 설계 최적화 기술들을 사용하여 최상의 설계 파라미터들을 결정하기 위해 사용될 수 있다.

다층 디스플레이 디바이스들은 다양한 기술들 및 포맷들로 존재한다. 주요 파라미터들은 픽셀 및 애퍼처 피치 및 크기를 포함한다. 이들 파라미터들은 광범위한 범위를 커버할 수 있다:

픽셀 및 애퍼처 피치: 0.005mm 내지 0.200mm

픽셀 및 애퍼처 직경(크기): 0.005mm 내지 0.100mm.

모든 이러한 기술들 및 파라미터 범위들은 본 발명을 위해 이용될 수 있지만, 몇몇 값들은 상기 설명된 경향들에 따라, 다른 것들보다 높은 품질 결과들을 제공할 수 있다는 것이 이해될 것이다. 특정 파라미터 범위들이 여기에서 특정되지만, 원칙은 이들 범위들 밖에 있는 값들에 동일하게 적용하며; 그러나, 상한들 가까이 또는 그 위에 있는 값들이 큰 블러로 인해 감소된 시각적 품질을 야기할 수 있는 반면, 하한들 가까이에 있거나 또는 그보다 작은 값들에 대해, 시각적 품질이 회절 효과들에 의해 악영향을 받을 수 있다는 것이 이해될 것이다.

도 11 및 도 12에서 층들 사이에서의 갭은 공기(이러한 설명에서 가정된 바와 같이), 또는 또 다른 투명한 재료일 수 있다. 후자의 경우에, 교정들이 층간 재료의 굴절률에서의 변화를 감안하기 위해 상기 산출들에서 이루어질 수 있다. 마찬가지로, 교정들은 이들 층들의 두께에 의존하여, 소스 및 최상부 층들을 구성하는 재료들의 굴절률에 대해 이루어질 수 있다.

도 13a는 사용자의 우측(R) 눈(1302) 및 좌측(L) 눈(1304)이 그들의 300mm 앞에 있으며 활성 층(1310) 및 마스크 층(1312)을 갖는 디스플레이(1308) 상에서의 점(1306)으로 폭주되는 상황(1300)을 예시한다.

도 13b는 각각, 뷰어의 R 및 L 눈들(1302 및 1304)의 망막들 상에서 동시에 이미징하는 것이 요구되는 2차원(이상적) 이미지를 나타내는 이미지 평면(F)(1350)을 예시한다. Z를 이러한 이미지 평면(1350) 상에서의 임의의 점(1352)이라고 하며, 우리는 수평 방향으로 i=0,..., N_H 및 수직 방향으로 j=0,..., N_V에 의해 인덱싱된 픽셀들의 매트릭스로서 나타낼 것이다. 이 예에서, 중심시의 한계는 300mm 거리에서 약 5mm이다.

프로세서(202)는 [mod(i,m), mod(j,m)]에 의해 인덱싱된 프레임에 각각의 픽셀(i,j)을 할당함으로써 이미지 평면의 m² 다중화 분할을 정의할 수 있다. 이러한 방식으로 프로세서(202)는 I, J = 0,...,m-1에 대해 [I,J]에 의해 인덱싱된 m² 프레임들로 이미지 평면(F)을 분할한다. 도 14는 2² 분할(1400)의 예를 도시한다. 각각의 분할은 픽셀들의 서브세트를 정의하며 프로세서(202)는 이하에서 설명되는 바와 같이 나중 사용을 위해 데이터 저장소(106) 상에 분할 인덱스들을 저장한다.

서브세트들로 분할한 특정한 종류의 프레임이 여기에서 개시되었지만, 본 발명은 다른 분할 기술들을 포함하며, 여기에서 의도는 프레임 내에서 가능한 멀리 점들을 분리하는 것이다. 단일 프레임이 또한 본 발명에 의해 커버된다는 것이 실현될 수 있다.

이상적으로, 각각의 프레임에서 점들이, 투사될 때, 각각 소스 층 또는 최상부 마스크 층 상에서 임의의 소스 점들 또는 애퍼처들을 공유하지 않는다. 따라서, 도 12의 맥락에서, Q, P, Q' 및 M, N, M'은 단지 각각의 프레임에서 하나의 망막 점을 이미징하기 위해 이용된다. 보다 일반적으로, 프로세서(202)는 상기 예에서 min_distance=2와 같은, 미리 결정된 거리 내에서의 픽셀들이 상이한 서브세트들에 속하도록 분할을 수행한다.

분할(1400)은 소스 및 마스크 층들이 이러한 점에 대해 최적화되도록 허용한다. 실제로, 이러한 이상적인 분리는 실현 가능하지 않을 수 있으며; 따라서 프레임들로의 분할은 이러한 공유를 최소화하여, 중심시에 기여하는 면적에 가장 많은 주목을 한다.

프로세서(202)는 각각의 프레임에 대해 최적의 소스 층 및 마스크 층 패턴들을 산출할 수 있다. 프로세서(202)는 그 후 이들 프레임들을 시간적으로 순차적으로 빠르게 투사한다. 프레임들의 수 및 각각의 프레임의 투사의 지속 기간은 소스 및 마스크 층들의 응답 시간, 인간 시각 시스템의 응답 시간, 망막 이미지들을 합하기 위해 시감각의 지속성 및 시각적 시스템의 능력에 관련된 인자들, 및 충분한 속도로 이러한 계산 태스크를 다루기 위한 프로세서(202)의 능력에 대한 하드웨어 제약들에 의해 결정될 수 있다. 빠른 프레임 리프레시 레이트를 가진, 다수의 프레임들이 이러한 목적을 위해 가장 바람직하지만; 막 개괄된 이유들로, 보다 낮은 리프레시 레이트를 가진 보다 적은 수의 프레임들이 임의의 실시예에 대한 경우일 것임이 이해될 것이다.

프레임 분할 및 프레임 최적화에서 행해질 필요가 있는 많은 산출들이 단지 한 번 수행될 필요가 있으며(즉, 사전-산출되며, 실시간으로 산출되지 않는다), 따라서 프로세서로 하드-코딩될 수 있다는 것이 또한 이해될 것이다. 이것은 프로세서의 실시간 계산 요건들을 감소시킬 것이다.

일 예에서, 소스 픽셀들 및 마스크 층 애퍼처들의 피치 및 크기, 뿐만 아니라 그것들 사이에서의 간격(d)은 미리 결정되며 그러므로 다음의 최적화 동안 고정된 채로 있다. 실제로, 이러한 선택은 상기 개괄된 실질적인 고려사항들 및 제약들의 종류들에 기초할 수 있다. 설계 최적화의 목적은 이들 선택된 디스플레이 하드웨어 파라미터들을 고려해볼 때 최상의 시각적 응답을 획득하는 것이다.

이러한 최적화를 수행할 때, 프로세서(202)는, 다중화를 통해 프로세서(202)가 독립 이미지들로서 뷰어에 프레임들을 제공하므로, 각각의 프레임을 독립적으로 고려한다. 최적화의 출력으로서 프로세서(202)는 각각 소스 층에서의 Q에서 픽셀의 강도 및 최상부 마스크 층 상에서의 점(M)에서 애퍼처의 투과를 나타내는, 두 개의 매핑들(i(Q) 및 t(M))을 결정한다.

하나 이상의 마스크 층을 가진 다수의 층 디스플레이들에 대해, 그에 부응하여 보다 많은 수의 투과 기능들이 있을 수 있다. 마스크 층의 하드웨어에 의존하여, t(M)는 이진(온-오프) 값들 또는 연속 값들을 취할 수 있다.

두 개의 최적화 접근법들이 설명될 것이다. 첫 번째는 그것이 이미지 프레임의 특정한 동적 콘텐트에 의존하지 않으므로 단지 한 번 수행될 수 있다(즉, 한 번 사전-산출되고, 결과는 데이터 메모리(106) 상에 저장되며, 실시간으로 산출되지 않는다).

이것은 프로세서에 대한 실시간 계산 요건들을 감소시키는 이점을 가진다. 그것은, 그러나, 일반적인 이미지 프레임에 대해 양호한 결과를 제공하지 않을 수 있다. 제 2 접근법은 특정한 프레임의 콘텐트에 직접 관련되며, 따라서 프로세서(202)는 실시간으로 이러한 프레임을 프로세싱한다. 이것은 프로세서(202)에 상당한 계산 부담을 줄 수 있다. 바람직한 하이브리드 접근법은 제 2 접근법에 대한 시작 구성(예측기)을 생성하기 위해 제 1 접근법을 사용하며, 이것은 그 후 일반적으로 개선된 이미지 품질을 획득하기 위해 이러한 예측기를 부분적으로 "교정"할 수 있다.

점 이미지 최적화:

제 1 최적화 접근법의 목표는 설계 목적 함수를 최소화하도록 매핑들(i(Q) 및 t(M))을 결정하는 것이다

여기에서 합산은 현재 이미지 프레임에서 모든 픽셀들(Z)에 대한 것이며, e_R(Z), e_L(Z)는 각각 우측 및 좌측 눈들에서 점(Z)의 이미지에 대한 동등한 전체 동공 초점 에러(상기 정의된 바와 같이)를 나타낸다.

이것을 산출하기 위해, 각각의 광선 다발의 주 광선(QM)은 그것이 가장 가까운 프레임의 이미지 점(Z)과 연관된다. 프로세서(202)는 상기 개괄된 라인들을 따라 근축 기하학적 광학에 기초한 광선 추적 기술들을 사용함으로써 상기 목적 함수에서 e_R(Z), e_L(Z)의 산출을 수행할 수 있다. 프로세서(202)는 이러한 산출을 위해 눈의 단순 굴절 모델을 사용할 수 있다. 그것은 눈이 무선-인터페이스(망막을 나타내는) 및 5mm의 입사 동공 애퍼처 크기를 갖고 인덱스(n=4/3)의 균일한 매질인 것으로 고려하기에 충분할 수 있다. 인터페이스의 광학 굴절력은 45D인 것으로 취해질 수 있지만, 이 값은 이 산출에서 중요하지 않다. 게다가, 이러한 최적화를 수행할 때, Z와 연관된 모든 광선 다발들의 밝기의 합은 상수로 제한되며, 이 상수는 모든 Z에 대해 동일하다는 것이 이해될 것이다.

그것이 예리한 중심시의 면적 내에 있는 이미지 점들에 대응하는 이미지 점들(Z)에 가장 많은 주목을 하는데 충분하며, 계산적으로 효율적일 수 있다는 것이 주의될 것이다. 이것은 5mm의 영역 또는 따라서 각각의 눈에 대해 응시의 직선 방향에 중심을 둔 직경일 수 있다. 이것은 이미지 프레임 내에서 Z의 위치에 의존하는 목적 함수에서의 상이한 가중치들을 사용함으로써 구현될 수 있으며, 여기에서 이들 가중치들의 일부는 0일 수 있다.

사용될 수 있는 이미지 블러 및 이미지 충실도의 동등하거나 또는 밀접하게 관련된 양적 표현들이 있다는 것이 이해될 것이다. 여기에서 설명된 최적화 기술은 이들 대안적인 표현들로 확장될 수 있다.

최적화는 기울기 하강과 같은, 비-선형 최소 제곱 기술들을 사용함으로써 달성될 수 있다. 게다가, 이러한 최적화를 수행할 때, 프로세서(202)는 모든 점들(Z)에 대해 상수이도록 Z의 지각된 이미지의 밝기를 제한할 수 있다.

프레임들로의 분할은 동일한 프레임에서 이웃하는 이미지 점들(Z) 사이에 감소된 "크로스-토크"가 있음을 의미한다. 그러나, 일반적으로, 이러한 감소는 수용 가능한 이미지 품질을 획득하기에 충분하지 않을 수 있다. 이러한 제 1 접근법은 그것의 타겟으로서 비-특정의, 균일한 이미지 프레임(F)을 이용한다. 다음에 설명될, 제 2 접근법은 그것의 타겟으로서 실제 이미지를 사용한다.

확장된 이미지 최적화:

이러한 제 2 최적화 접근법의 목표는 설계 목적 함수를 최소화하도록 매핑들(i(Q) 및 t(M))을 결정하는 것이다

여기에서 합산은 현재 이미지 프레임에서 모든 픽셀들(Z)에 대한 것이다.

여기에서 e_R(Z), e_L(Z)는 제 1 접근법에서의 경우와 같은 반면, E_R(Z), E_L(Z)는 이제 Z에서의 이상적 이미지 및 Z와 연관되어 온 모든 광선 다발들(QM)의 합산된 밝기 사이에서의 밝기에서의 에러를 나타낸다. 다시, 프로세서(202)는 이러한 산출을 위해 눈의 단순 굴절 모델을 사용하여 근축 기하학적 광학에 기초한 광선 추적 기술들에 의해 E_R(Z), E_L(Z)의 이러한 산출을 수행할 수 있다. 그것은 눈이 무선-인터페이스(망막을 나타내는) 및 5mm의 입사 동공 애퍼처 크기를 갖고 인덱스(n=4/3)의 균일한 매질인 것으로 고려하기에 충분할 수 있다. 인터페이스의 광학 굴절력은 45D인 것으로 취해질 수 있지만, 이 값은 이 산출에서 중요하지 않다.

그것이 예리한 중심시의 면적 내에 있는 이미지 점들에 대응하는 이미지 점들(Z)에 가장 많은 주목을 하는데 충분하며, 계산적으로 효율적일 수 있다는 것이 주의될 것이다. 이것은 5mm의 영역 또는 따라서 각각의 눈에 대해 응시의 직선 방향에 중심을 둔 직경일 수 있다. 이것은 이미지 프레임 내에서 Z의 위치에 의존하는 목적 함수에서 상이한 가중치들을 사용함으로써 구현될 수 있으며, 여기에서 이들 가중치들의 일부는 0일 수 있다.

사용될 수 있는 이미지 블러 및 이미지 충실도의 동등하거나 또는 밀접하게 관련된 양적 표현들이 있다는 것이 이해될 것이다. 여기에서 설명된 최적화 기술은 이들 대안적인 표현들로 쉽게 확장될 수 있다.

프로세서(202)는 눈이 무선-인터페이스(망막을 나타내는) 및 5mm의 입사 동공 애퍼처 크기를 갖고 인덱스(n=4/3)의 균일한 매질인 것으로 고려할 수 있다. 인터페이스의 광학 굴절력은 45D인 것으로 취해질 수 있지만, 이 값은 이 산출에서 중요하지 않다. 이러한 목적을 위해 사용될 수 있으며, E_R(Z) 및 E_L(Z)와 같거나 또는 밀접하게 관련되는 다수의 다른 이미지 충실도 기준들이 있다는 것이 이해될 것이다.

프로세서(202)는 기울기 하강과 같은, 비-선형 최소 제곱 기술들을 사용하여 최적화를 수행할 수 있다. 상기 주지된 바와 같이, 프로세서(202)는 실시간으로 최적화를 수행할 수 있으며, 이것은 프로세서(202)에 계산적으로 부담이 클 수 있다. 이러한 이유로, 제 1 최적화 접근법의 사전-산출된 결과(실제 이상적 프레임 이미지와의 적절한 컨볼루션 후)는 그 후 이러한 제 2 최적화 접근법을 시작하기 위해 사용될 수 있는 매핑들(i(Q) 및 t(M))을 위한 양호한 초기 구성을 획득하기 위해 사용될 수 있다.

e(Z) 및 E(Z)의 산출은 애퍼처들의 한정된 크기에 기초할 수 있다는 것이 주의된다.

애퍼처들이 블러를 제한하기 위해 각각의 애퍼처로부터 눈에 도달하는 광의 양을 제한함에 따라, 각각의 애퍼처에 의해 전달된 밝기는 애퍼처가 없다면 그것이 무엇일 지로부터 감소된다. 이러한 효과에 대응하기 위해, 프로세서(202)는 점(도 11에서 M, N 및 M'과 같은)의 이미징에 기여하는 다수의 애퍼처들이 있도록 활성 층 및 마스크 층의 제어 신호를 결정할 수 있다. 프로세서(202)는 눈의 표면에 충돌하는 모든 광선 다발들의 강도들의 합이 원하는 이미지 밝기를 야기하도록 소스 픽셀들(Q, P, Q')의 각각의 밝기를 선택한다.

충분한 레벨의 근사를 위해, B가 임의의 애퍼처 마스크의 부재 시 원하는 밝기를 생성하기 위해 단일 픽셀(P)의 광도를 나타낸다면, 애퍼처 마스크를 갖고, 단일 점의 이미징에 기여하는 n개의 픽셀들의 각각의 광도는 동일한 밝기를 생성하기 위해 b = B/(n×각각의 광선 다발에 의해 조명된 전체 동공 면적의 비율)이어야 한다. 도 11에서, 예시의 목적을 위해, 2차원 패턴에서 n=3이지만, 다른 경우들에서, 밝기를 증가시키기 위해 n>10이다.

더욱이, 프로세서(202)가 다중화를 구현한다면, 프로세서(202)는 듀티 사이클을 감안하기 위해 증가된 강도를 증가시킨다. 따라서 동일한 지속 시간의, 사이클당 f개의 프레임들이 있다면, 강도는 b' = b×f일 것이다.

도 15는 프로세서(202)에 의해 수행된 바와 같이 시각적으로 장애가 있는 사용자의 시각 장애를 보상하기 위한 방법을 예시한다. 프로세서(202)는 시각적으로 장애가 있는 사용자의 지각의 품질의 측정치 및 제어 신호에 기초하여 비용 함수를 최적화함으로써 활성 층 및 마스크 층을 위한 제어 신호를 결정한다(1502). 프로세서(202)는 그 후 시각 장애를 보상하기 위해 활성 층 및 마스크 층에 제어 신호를 인가한다(1504).

도 16은 디스플레이(212)를 위한 예시적인 아키텍처를 예시한다. 디스플레이(212)는 양쪽 모두가 제어 신호 라인(1606)을 통해 프로세서(202)에 연결된 활성 층(1602) 및 마스크 층(1604)을 포함한다. 이 예에서, 활성 층은 LED 또는 OLED와 같은, 각각의 픽셀에 대한 개개의 광원을 포함한다. 마스크 층(1604)은 LCD일 수 있으며 그레이스케일 LCD일 수 있다. 층들(1602 및 1604)의 피치 및 픽셀들의 수는 상이할 수 있거나 또는 동일할 수 있다는 것이 주의된다.

도 17은 디스플레이(212)를 위한 추가의 예시적인 아키텍처를 예시한다. 도 16에서의 예와 유사하게, 디스플레이(212)는 또한 제어 신호 라인(1606)을 통해 프로세서(202)에 연결된 소스 층(1702) 및 마스크 층(1604)을 포함한다. 마스크 층(1604)은 도 16에서와 동일한 마스크 층(1604)일 수 있다. 도 16과 대조적으로, 이 예에서, 활성 층(1702)은 개개의 픽셀들에 대한 역광으로부터의 광을 제어하기 위해 균일한 역광(1704) 및 중간 층(1706)을 포함한다. 중간 층(1706)은 컬러 LCD와 같은, LCD일 수 있다.

중간 층(1706)의 픽셀들의 그룹들에 대해 제어 가능한 역광(1704) 또는 LCD 층(1706)에서의 각각의 픽셀과 연관된 백색 LED를 포함하는 역광(1704)과 같은, 도 16 및 도 17의 아키텍처들의 조합들이 또한 가능하다.

도 18은 도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 같이 일반 홈 스크린(1802)의 또 다른 예를 예시한다. 도 18의 예에서, 사용자의 눈 응시 방향은 홈 스크린의 중심 아이콘(1804)에 있는 것으로 검출되며 그러므로 최적화는 홈 스크린(1804)의 중심에 보다 높은 가중치를 적용하였다. 그 결과, 중심 아이콘(1804)은 정확하게 투사되며 다른 아이콘들이 흐릿한 동안 뚜렷하게 보인다.

도 19는 사용자의 눈의 광학 시스템(1900)의 단순화된 표현을 예시한다. 시스템(1900)은 프리젠테이션 목적들을 위해 일정한 비율이 아니라는 것이 주의된다. 프로세서(202)는 시스템(1900)에 기초한 최적화를 수행할 수 있으며 복잡도를 감소시키기 위해 근축 광학을 사용할 수 있다. 시스템은 도 16 및 도 17을 참조하여 설명된 바와 같이 활성 층(1602) 및 마스크 층(1604)을 포함한 디스플레이(212)를 포함한다. 시스템(1900)은 렌즈(도시되지 않음) 및 예를 들면, 동공 애퍼처(1902)로부터 600mm에 있는 오브젝트(1906)에 대한 초점 평면인, 망막 이미지 평면(R)(1904)을 포함하여 사용자의 동공 애퍼처(F)(1902)를 추가로 포함한다. 눈의 굴절력은 대략 4.5D일 수 있다.

사용자가 동공 애퍼처(1902)로부터 약 300에 있는 디스플레이(212)를 보지만, 사용자의 원시로 인해, 초점이 600mm 떨어진 오브젝트(1906) 상에 있으며, 이것이 수정 없이 디스플레이가 흐릿하게 보이는 이유인 것이 주의된다.

도 19는 소스 층(1602)에 의해 생성되며 마스크 층(1604)에 의해 제어된 광선 다발(1908)을 추가로 도시한다. 광선 다발(1908)은 주 광선(QM)(1910)을 포함한다. 마커(1912)와 같은, 이미지 평면(1904) 상에서 'X' 마커들은 현재 프레임의 이미지 평면에서 점들의 매트릭스를 나타낸다.

광선 다발이 눈 표면(1902)에 충돌하는 하부 점(1914)은 G로서 표시되는 반면 상부 점(1916)은 G'로 표시된다.

이들 산출들을 수행하기 위해 프로세서(202)에 의해 사용된 알고리즘의 개요가 이제 설명된다.

1. 중심 광선(QM)(1910)을 가진 임의의 광선 다발(1908)에 대해, 다발(1908)에 의해 충돌되는 눈의 전방 표면(1902)(도 19에서처럼, 우리의 목적들을 위한 평면인 것으로 고려되는) 상에서의 면적(GG')을 산출한다. 이것은 도 12의 맥락에서 이전에 논의된 바와 같이, 마스크 층(1604)으로부터 300mm에이 있는 눈(1902)의 표면으로의 M에서의 애퍼처(1604)의 투사의 면적이다.

2. 주 광선(QM)(1910)이 눈(직경(p)의)의 동공 애퍼처 내에서 눈(1902)의 전방 표면에 충돌하면, 눈(1902)의 전방 표면에서의 굴절 후 주 광선(QM)(1910)이 망막(1904)을 만날(우리의 목적들을 위해 600mm의 거리에 있는 오브젝트들에 대한 초점 평면인 도 19에서처럼 평면인 것으로 고려되는) 점(H)(1918)을 찾자. 이러한 산출은 근축 광선 추적에 기초하여 실행된다.

3. H(1918)에 가장 가까운 현재 프레임의 점(Z)(1912)을 결정하며, 이러한 광선 다발(QM)(1910)을 Z(1912)에 할당한다.

4. i(Q)×t(M)×면적(GG')으로서 이러한 광선 다발(1910)의 밝기를 산출하자, 여기에서 i(Q)는 소스 점(Q)(균일한 것으로 가정하면)에서 방출된 광의 강도이며 t(M)은 M에서 애퍼처를 통해 투과된 부분이다.

5. 모든 광선 다발들(QM)에 대해, 산출(1 내지 4)를 수행하자, 여기에서 Q는 소스 평면에서의 모든 점들(또는 이러한 단순화된 옵션이 고려된다면, 중심시의 한계들 내에서의 모든 점들)을 다루며, M은 마스크 층의 대응하는 부분 상에서의 모든 애퍼처들을 다루며, 여기에서 t(M) > 0인 단지 애퍼처들만이 명확하게 고려될 필요가 있다. 이것을 할 때,

a. 각각의 점(Z)과 연관된 모든 광선 다발들의 밝기의 수치 합을 누적시킨다

b. 각각의 점(Z)과 연관된 투사된 광선 다발들에 의해 충돌되는 면적들(GG')의 세트-이론적 연합을 누적시킨다

6. 5에 설명된 산출 루프의 끝에서,

a. E(Z)는 각각의 점(Z)과 연관된 모든 광선 다발들의 밝기의 합일 것이다

b. A(Z)를 각각의 점과 연관된 투사된 광선 다발들에 의해 충돌되는 면적들(GG')의 연합의 면적이라고 하며, 그 후

e(Z) = A(Z)/(πp²)

여기에서 p는 동공의 직경이다(상기 예들에서 5mm인 것으로 취해졌던).

7. 현재 응시 방향 및 양안 폭주(도 6 참조)를 위해 좌측 및 우측 눈들 양쪽 모두에 대해 산출들(1 내지 7)을 수행한다. 이것은 e_R(Z), e_L(Z), E_R(Z) 및 E_L(Z)을 줄 것이다.

프로그램 메모리(104) 상에 저장된 바와 같이 비용 함수는 그 후 소스 점(Q)에서 방출된 광의 강도(i(Q)) 및 M에서의 애퍼처를 통해 투과된 부분(t(M))에 의해 파라미터화되는

이다. 이러한 방식으로, 비용 함수를 최적화함으로써, 프로세서(202)는 비용 함수를 최소화하기 위해 활성 층(1602)의 각각의 픽셀 및 마스크 층(1604)의 각각의 애퍼처에 대한 i(Q) 및 t(M)을 찾을 수 있다. 최적화 문제는 변수들(i(Q) 및 t(M))을 이진 변수들로 제한함으로써 단순화될 수 있으며, 따라서 픽셀들은 온 또는 오프이며 애퍼처들은 개방되거나 또는 닫히고, 이것은 흑백 이미지 또는 완전히 포화된 RGB 이미지를 야기할 것이다.

일 예에서, 활성 층(1602) 및 마스크 층(1604) 사이에서의 간격은 1mm이다. 상기 예에서, 이산 각도 스텝은 5도(=arctan((25.4/300)/1), 여기에서 25.4 = mm/인치, 300 = dpi 및 1 = mm로의 간격)이다. 또 다른 예에서, 프로세서(202)는, 층들 사이에서 300 dpi 및 20mm 간격을 갖고, 약 0.25도의 스텝들에서 주 광선 방향을 움직일 수 있다. 일 예에서, 마스크 층은 약 1250 dpi에 대응하는 0.020mm의 피치를 갖는다.

이러한 고 분해능들에서 프로세서(202)는 4×4 블록들에서 애퍼처들을 그룹핑할 수 있으며, 여기에서 블록 내에서 이들 16개의 애퍼처들의 각각은 동일하다(이진 경우에서 개방되거나 또는 폐쇄된다). 따라서, 최적화 변수들로서 포함될 몇몇 오프셋들을 가질지라도(프로세서(202)가 이것들을 사전에 예측할 수 있을지라도), 이것은 최적화 자유도들이 관련되는 한 300dpi 분해능에 관련된다.

최적화의 복잡도, 즉 최적화 변수들의 수는 다음의 방안에 의해 감소될 수 있다.

1. 단일 점 경우에 대한 비용 함수를 최적화한 결과는 데이터 메모리(206) 상에 저장될 수 있다. 프로세서(202)는 이들 값들을 시작 점들로서 액세스할 수 있으며, 이것은 폭주를 상당히 증가시키며 계산을 가속화할 수 있다.

2. 프로세서(202)는 좋은 시력에서 우세한, "중심시"의 영역에 산출들을 집중시킬 수 있다. 이것은 300mm에서 디스플레이를 볼 때 약 5mm×5mm의 영역에 대응할 수 있다. 12/mm(300 dpi)의 픽셀 및 애퍼처 피치를 가정할 때, 이것은 임의의 시간에(즉, 임의의 특정한 응시 방향에 대해) 우세한 잠재적으로 7200개의 최적화 변수들(2개 층들에 대해)을 제공한다. 중심시의 이러한 영역 밖에서, 상당한 블러가 용인될 수 있으며, 따라서 비-최적의 해결책이 수용 가능하다. 응시 방향이 변함에 따라, 프로세서(202)는 중심시의 이러한 영역을 변경한다.

3. 개괄된 제 1 최적화 접근법이 사전 산출되며 데이터 메모리(206) 상에 저장되고, 따라서 실시간으로 디바이스의 프로세서(202)에 의해서가 아닌, 오프라인으로 행해질 수 있다.

4. 프로세서(202)는 최적화 산출들의 정확도를 몇몇 근사 레벨로 제한할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(202)는 오래된 해결책 및 새로운 해결책 사이에서의 변화가 미리 정의된 임계치 미만일 때까지 보다 양호한 해결책을 반복적으로 찾는다. 상기 예에서, 미리 정의된 임계치는 비교적 높을 수 있다. 다른 예들에서, 최적화는 디스플레이의 프레임 레이트에 기초하여 특정한 시간 후 간단히 정지될 수 있다.

몇몇 상황들에서, 사용자가 도 18에서의 아이콘(1804)과 같은, 스크린상에서의 특정한 점을 볼 때와 같은, 사용자의 눈 응시는 비교적 변경되지 않은 채로 있다. 이들 상황들 동안, 프로세서(202)는 데이터 메모리(206) 상에 최적화 결과를 저장하며 나중 최적화의 시작 값으로서 결과를 검색할 수 있다. 이것은 프로세서(202)의 계산 파워가 실시간 산출들을 위해 불충분할지라도, 디스플레이는 여전히 많은 상황들에서 유용한, 2초들 내에서와 같은, 시간에 걸쳐 사용자에게 보다 명확하게 된다는 것을 의미한다.

여기에서 개시된 접근법은 다른 접근법들과 상이하며, 즉 복잡한 이미지 사전-프로세싱에 의한 뷰어의 굴절 에러를 갖고 발생하는 블러링에 대한 이벤트 후 보상하려고 하기보다는, 대신에 현재 접근법은 블러 스팟의 선택적 부분 폐색에 의해 상기 블러의 소스에서 블러의 효과들을 감소시켜서, 조명의 바로 위에서의 마스크 층을 이용하고자 한다.

다음의 설명은 조합하여 또는 상기 예에 대한 대안으로서 사용될 수 있는 추가 예를 제공한다. 다시 말해서, 이하에서 설명된 몇몇 특징들은 상기 설명된 대응하는 특징들을 대체하기 위해 또는 상기 설명된 방법들을 보완하기 위해 개별적으로 취해질 수 있다. 예를 들면, 이하에서의 최적화 절차는 상기 설명된 비용 함수를 최적화하기 위해 사용될 수 있다.

이하의 예는 다음의 특징들을 포함할 수 있다:

1. 그것은 사전에 수행될 수 있는 많은 필요한 산출들 및 데이터로서 또는 프로그램된 프로세서 지시들로서 디바이스 내에서 내부적으로 저장된 결과들을 갖고, 계산적으로 비교적 간단하다. 중요하게도, 다른 이미지-프로세싱 접근법들과 달리, 기술은 각각의 프레임의 특정 이미지 콘텐트에 대한 임의의 지식에 의존하지 않는다. 적절한 프로세서를 갖고, 모든 산출들이 실시간으로 수행될 수 있어야 한다.

2. 접근법은 인간 시각 시스템의 기본 광학 및 운동 행동, 특히 시력에 대한 중심와 영역의 중대한 중요도, 확장된 시야의 지각을 뷰어에 제공하는 눈의 움직임, 및 노안 뷰어의 있음직한 양안 폭주 프로파일을 고려한다.

3. 뷰어의 두 눈들의 응시 방향들, 뷰어의 양안 상태 및 동공 크기를 실시간으로 정확히 추적하기 위한 눈 추적 하드웨어 및 소프트웨어의 사용. 이것은 다층 디스플레이에서 다양한 픽셀들의 상태를 변경함으로써 디바이스 상에 디스플레되는 이미지를 동적으로 업데이트하기 위해 사용된다.

4. 그것은 각각이 원하는 총 이미지의 부분을 나타내는, 다수의 부분 이미지들을 사용한다. 이들 부분 이미지들은 인터레이싱(interlaced) 방식으로 연달아 사용자에게 제공된다. 이것이 적절한 타이밍을 갖고 행해진다면, 시각의 지속성 및 인간 시각 시스템의 플리커 응답은 단일 이미지의 뷰어의 지각을 야기할 것이다.

접근법은 성능을 잠재적으로 추가로 개선하기 위해 단독 설정으로, 또는 반전 최적화 접근법의 단순화된 형태와 함께 사용될 수 있다.

단일 굴절 표면(2002), 망막 표면(2004) 및 공액 평면(2006)을 가진 눈의 단순 감소된 광학 모델(2000)을 도시하는, 도 20에서 묘사되는 구성을 고려하자. 근축 광학은 이러한 설명 전체에 걸쳐 사용될 수 있다. 도면에 표현된 특정 경우는 다음을 갖는다:

ㆍ61.666D의 구면 굴절력을 가진 각막 표면;

ㆍ22.222mm의 축방향 각막-망막 거리(P₀Q₀);

ㆍn' = 4/3의 내부 굴절률;

ㆍ각막의 평면에 있는 동공.

도면에 묘사된 예시적인 파라미터 값들에 대해, 이러한 눈은 600mm에서 오브젝트들을 망막(2004)으로 정확하게 집중시킬 것이다. 이것은 거리 교정을 요구하지 않지만 단지 그것들의 근거리 시력에서 +1.66D Sph만큼 수월하게 조절할 수 있는 노안 사용자의 근거리 초점을 나타내도록 의도된다. 통상적으로, 스마트폰 또는 태블릿 디스플레이는 600mm보다 가까운 거리에서 보여질 것이며 흐릿한 이미지를 야기할 것이다. 많은 상황들에서, 컴퓨터 디스플레이는 또한 이것보다 가까운 거리들에서 보여질 수 있다.

근축 광학이 이 예에서 가정됨에 따라, 각막 표면(2002) 및 망막 표면(2004)은 각막 및 동공의 중심(P₀)에서 각막에 대한 탄젠트 평면 및 Q₀에서 망막에 대한 탄젠트 평면에 대응하는, 대체로 도 20에서의 평면들로서 도시된다. Q₀P_0에 의해 정의된 방향(2008)은 눈의 광축(optical axis), 및 눈의 응시(또는 주시) 방향이다. 점(Q'₀)은 이러한 방향(2008)을 따라 600mm이며, Q'₀을 통한 수평 파선(2006)은 망막에 공액인 평면을 나타낸다.

공액 평면(2006) 상에서의 모든 점들은 망막(2004) 상에 완전히 집중되며; 특히 Q'는

인 망막 상에서의 Q에 집중되며 여기에서 음의 부호는 도 20에서 도시된 바와 같이, 이미지 반전을 표시한다.

따라서, 이러한 단순 모델에서, 임의의 광선에 의해 형성된 이미지를 찾기 위해, 광선의 방향은 각막(2002)과의 교차의 점(P)을 찾기 위해 확장된다. 이 점이 개방된 동공 내에 있다면, 광선은 공액 평면(2006)과의 교차의 점(Q')을 찾기 위해 역 방향으로 확장된다. 이 점은 그 후 망막 이미지 점(Q)을 제공하기 위해 상기 단순한 스케일링에 의해 적절한 망막(2004)으로 매핑된다. (이러한 확장은 실제 광선에 대응하지 않는다는 것을 주의하자. 그것은 단지 망막 이미지 점의 산출을 돕기 위한 기하학적 구성이다.) P가 망막 밖에 있다면, 어떤 이미지도 없을 것이다.

눈의 동공 직경은, 주로 그것에 들어가는 조명의 레벨에 응답하여, 동적으로 변한다. 일 예에서, 동공 직경에 대한 값은 ρ=5mm이며, 이것은 적정하게 조명된 내부 상황들에 대해 대표적일 것이다. ρ는 개개인들 사이에서 달라질 수 있으며, 다른 인자들이 동일하다는 것을 주의하자. 이전에 서술된 바와 같이, 여기에서 제공될 설명은 다른 동공 직경들에 대해 쉽게 수정될 수 있다.

시력을 책임지는 인간 망막의 부분, 즉 미세한 세부사항을 구별하기 위한 능력은 매우 작다. 최대 시력(소와)의 영역은 약 1.25°의 시야에 대응하는 직경이 통상적으로 350㎛, 또는 300mm에서 7mm이다. 이러한 영역 밖에서, 예리함은 빠르게 떨어지며, 블러는 대체로 눈에 띄지 않는다. 보다 넓은 시야의 우리의 지각은 중심와 위에서의 시야의 상이한 부분들의 이미지를 이동시키는 일정한 눈 움직임들에 의해 발생한다. 본 발명의 이러한 설명에서, 우리는 중심와가 Q₀에 중심을 둔 400×400㎛의 원형 영역임을 가정할 것이다. 이것은 공액 평면에서 대략 15mm의 측면의 원에 대응한다.

다층 디스플레이

도 21a 및 도 21b는 2층 시각 디스플레이를 도시한다. 그것은 광을 방출하는 픽셀들의 정규 어레이인 소스 층(2102)으로 이루어진다. 이들 픽셀들은 LED 디스플레이에서와 같은, 그것들 자신의 우측에서의 광의 소스들일 수 있으며, 대안적으로 그것들은 역광을 가진 LCD 디스플레이에서처럼, 이러한 소스 층 뒤에 있는 조명의 또 다른 소스로부터 제어된 양의 광을 투과하는 제어된 송신 요소들일 수 있다. 보다 일반적으로, 그것들은 다양한 강도에 걸쳐 광을 방출하기 위해 개별적으로 제어될 수 있는 픽셀들의 정규 어레이이다. 더욱이, 이들 픽셀들의 각각은 작은 수의 서브-픽셀들을 가질 수 있으며, 다시 각각은 개별적으로 제어 가능하다. 예를 들면, 이들 서브픽셀들은 상이한 컬러들의 광을 방출할 수 있으며 픽셀 내에서 몇몇 RGB 3컬러 패턴으로 배열될 수 있다.

소스 층(2102) 위에 제어된 애퍼처들의 정규 어레이로 이루어진 마스크 층(2104)이 있다. 각각의 애퍼처는 폐쇄되며, 이 경우에 그것은 그것을 통해 모든 광의 통로를 차단하고, 또는 그것이 개방되며, 이 경우에 그것은 뒤에서부터 그것에 떨어지는 모든 광의 모두, 또는 상당한 부분을 투과한다. 이들 애퍼처들의 각각은 개별적으로 제어 가능하며 개방 및 폐쇄 상태 사이에서 스위칭될 수 있다. 다시, LCD 패널은 이러한 종류의 마스크 층의 특정한 인스턴스이다.

정렬된 픽셀 및 애퍼처 어레이들을 가진 소스 층(2102) 및 마스크 층(2104)은 소스 층(2104)의 앞에서의 고정 거리(t₀)에서 마스크 층(2104)과 동조된다(소스 광 이동의 방향으로).

도 21a 및 도 21b에서, 애퍼처들은 총괄하여 마스크 층(2104)을 완전히 커버하는 것으로 묘사되며, 소스 픽셀들은 매 4번째 마스크 애퍼처 아래에 위치된다. 소스 픽셀들은 애퍼처들과 동일한 크기인 것으로 묘사된다. 또한, 도 21a 및 도 21b는 단지 예를 들면, 원들, 또는 정사각형들로서, 소스 픽셀들의 다양한 가능한 2-차원 표현들을 갖고, 1차원 뷰만을 나타낸다. 소스 픽셀들 및 마스크 애퍼처들은 원들이라고 가정될 수 있다.

일 예에서, 층간 거리(t₀) = 5mm이며 애퍼처 직경(δ) = 20㎛이다. 이러한 크기 이하의 픽셀들이 현재 스마트폰들에서 몇몇 매우 고분해능 디스플레이들에서 사용된다.

설명의 이해를 돕기 위해, 마스크 층(2104)을 통해 투과된 광의 기하학적 패턴을 추가로 고려하는 것이 도움이 될 수 있다. 도 21a에 묘사된 바와 같이, 광의 패턴은 매우 복잡할 수 있다. 그것은 소스 픽셀의 형태 및 구조, 예를 들면 RGB 서브-픽셀들이 어떻게 배열되는지; 소스 픽셀의 휘도가 어떻게 그것의 직경에 걸쳐 달라지는지; 마스크 애퍼처의 형태 및 구조, 및 그것의 투과율이 어떻게 그것의 직경에 걸쳐 달라질 수 있는지에 의존할 것이다. 게다가, 회절 효과들이 또한 존재할 수 있다.

단순화된 산출들을 위해, 프로세서(202)는 도 21b에 묘사된 바와 같이 단순한 투과 패턴에 기초하여 산출들을 수행할 수 있으며, 이것은 애퍼처에 의해 형성된 동공을 통해 등방성 휘도를 가진 점 소스로서 표현된 소스 픽셀을 도시한다. 추정으로서, 이러한 패턴은 망막 상에서 반경 16㎛의 블러 스팟을 야기할 것이다.

프리젠테이션의 명료함을 위한 추가 단순화를 위해, 이러한 설명은 때때로 단지 애퍼처의 중심을 통해 픽셀의 중심으로부터의 주 광선을 나타낼 것이다. 이러한 단순화된 주 광선 설명을 사용할 때, 그것이 마스크 층으로부터 이동함에 따라 이러한 주 광선을 둘러싸는 광선들의 발산 다발이 또한 있다는 것이 주의된다.

소스 픽셀 및 마스크 애퍼처 사이에 오프셋(n)의 개념을 도입하는 것이 또한 편리하다. 이것은 특정 소스 픽셀 바로 위의 애퍼처로부터 특정 마스크 애퍼처로의 애퍼처들 스텝들의 수를 카운팅한다. 그것은 도 21b에서 예시된다.

도 21b에 예시된 바와 같이, 오프셋은 정수이다. 그러나, 본 발명의 몇몇 인스턴스들에서, 소수 오프셋들, 예를 들면 1.5의 오프셋이 있을 수 있다. 각각의 애퍼처가 단일 제어된 투과 요소이지만, 몇몇 인스턴스들에서 이러한 애퍼처는 개별적으로 제어될 수 있는 서브-애퍼처들을 가질 수 있다. 예를 들면, 정사각형 애퍼처는 도 22a 및 도 22b에 도시된 바와 같이 정사각형 서브-애퍼처들의 2×2 어레이로 이루어질 수 있다. 도면들에서, 전체 크기 애퍼처들이 표시된 바와 같이 오프셋들을 갖는다면, 서브-애퍼처들의 시프트된 그룹핑은 실질적으로 절반의 스텝 오프셋을 갖는 전체-크기 애퍼처일 것이다.

단안 직선 뷰잉 및 다수의 부분 이미지 접근법

다음의 예는 디스플레이의 평면에 수직인 응시 방향을 갖고, 상기 설명된 다층 디스플레이의 단안 뷰잉의 경우에 관한 것이다. 예시적인 사용자가 600mm의 근점을 가진 노안의 사람임을 상기하자, 도 23은 눈(2304)으로부터 300mm의 거리에 위치된 디스플레이(2302)를 도시한다. 이것은 바람직한 판독 거리이며, 이러한 사용자를 위해 1.66D 굴절 에러에 대응할 것이다. 마스크 층 없이, 또는 완전히 개방된 마스크 층을 갖고 보여진다면, 점 소스 픽셀은 많은 상황들에서 디스플레이를 사용하기 위한 사용자의 능력을 제한할, 70㎛의 근사 반경의 이러한 뷰어의 중심와 상에서 블러 스팟을 야기할 것이다. (이것은 도 23에서 Q를 통해 망막에 공액인 평면으로 투사된 동공에 대응한다.)

이전 섹션에서 설명된 종류의 다층 디스플레이(2302)에 대해, 다층 디스플레이에 대하여 눈의 주어진 구성을 위해, 다음이 그 경우이다 :

1. 각각의 소스 픽셀에 대해, 상기 애퍼처를 통과하는 상기 소스 픽셀로부터의 광이 또한 동공을 통과하도록 단지 제한된 수의 애퍼처들만이 있다. 이것은 상기 픽셀 및 오프셋 애퍼처를 통한 주 광선이 동공을 통과하도록 픽셀에 대해 애퍼처 오프셋들의 세트에 의해 근사 방식으로 편리하게 설명될 수 있다. 이들 애퍼처들은 상기 소스 픽셀(및 주어진 눈 구성)에 대해 실현 가능한 애퍼처들로서 불리울 것이다.

2. 상이한 소스 픽셀들에 대해 실현 가능한 애퍼처들의 세트 사이에 중첩이 없거나; 또는 보다 일반적으로, 비교적 적은 중첩들이 있으며, 이들 예외들은

- 최적화 기술(나중에 논의될)에 의해 다뤄질 수 있다; 또는

- 곧 설명될 구성에 어떤 영향도 주지 않을 것이다; 또는

- 설명될 구성에서 무시되어, 이러한 무시가 성능을 감소시킬 수 있음을 수용할 것이다.

도 24 및 도 25는 인터레이싱 방식으로 함께 취해진 마스크 애퍼처들의 두 개의 배열들이 임의의 원하는 이미지 콘텐트를 중심와로 제공할 수 있음을 묘사한다. 이를 설명하기 위해, 먼저 도 24를 고려하자. 이것은 동공 및 소스 층과 다양한 광선들의 교차, 및 망막에 대해 공액인 평면으로 다시 상기 광선의 구성된 확장을 동시에 보여준다.

소스 평면(2402) 상에서 S₀ 및 S₁ 사이에서의 임의의 소스 픽셀 및 오프셋(n=0)을 가진 그것의 대응하는 마스크 애퍼처는, 굵고 어두운 라인(R₀)을 생성하기 위해 도면에서 수직 라인에 의해, 동공(2406)의 외부 부분을 통해, 망막에 대해 공액인 평면(2404)으로 매핑될 것이다. 이 경우에, 점들(S₀ 및 S₁)은 각각 광축으로부터 거리 1.2mm 및 2.4mm이며; 영역(R₀)은 광축으로부터 1.2mm에서 2.4mm로 확장된다.

마찬가지로, 소스 평면상에서 S₁ 및 S₂ 사이에서의 임의의 소스 픽셀 및 오프셋(n=1)을 가진 그것의 대응하는 마스크 애퍼처는 굵고 어두운 라인(R₁)을 생성하기 위해 도면에서 비스듬한 라인에 의해, 동공의 외부 부분을 통해, 망막에 공액인 평면으로 매핑될 것이다. 이 경우에, 점들(S₁ 및 S₂)은 각각 광축으로부터 거리 2.4mm 및 3.6mm이며; 영역(R₁)은 광축으로부터 3.6mm에서 4.8mm로 확장된다.

거리 1.2mm, 및 그것의 배수들 및 간격들의 이러한 구성에서의 발생은 산출의 결과이다

이러한 프로세스는 도 24에 도시된 바와 같이, 오프셋들에 대한 보다 높은 값들을 사용하여, 소스 평면을 따라 광축으로부터 바깥쪽으로 계속해서 진행될 수 있다.

1차원 설정 시 여기에서 설명되지만, 이러한 구성은 방사상 기반 구성으로 픽셀들 및 애퍼처들의 정사각형 그리드 어레이를 맞추기 위해 요구된 약간의 조정들을 한 후, 임의의 방사 방향으로 적용될 수 있다. 수평 또는 수직 방향이 아닌, 임의의 방사 방향에 대해, 방사상 정수 오프셋(n_radial)은 일반적으로 애퍼처들의 직사각형 그리드에서 정수 오프셋(n_horizontal, n_vertical)에 정확하게 대응하지 않을 것이다. 이 경우에, 프로세서(202)는 그것이 이상적 방사 오프셋 위치에 가능한 가깝도록 직사각형 애퍼처 오프셋을 선택한다. 이것은 성능의 몇몇 손실을 야기할 수 있지만; 소수 직사각형 애퍼처 오프셋들이 사용될 수 있다면, 이러한 성능의 손실은 감소될 것이라는 것이 이해될 것이다.

이러한 방식으로, 일련의 원형 밴드들, 또는 원형에 가까운 밴드들이 소스 평면의 이미지들에 대응하는, 공액 평면에서 획득된다. 이들 원형 밴드들은 중심와 제한 및 그것을 넘어 확장된다. 그러나, 명확하게, 이것에 갭들이 있다. 다음으로 도 25를 보면, 동공의 또 다른 부분을 사용한, 유사한 구성이 이들 갭들을 채울 수 있다.

종합해보면, 이들 두 개의 구성들은 두 개의 스테이지들을 수행함으로써 임의의 이미지가 공액 평면 상에 형성되도록 허용한다. 이것은 인터레이싱 방식으로 이들 부분 이미지들을 연달아 사용자에게 제공함으로써 달성될 수 있다. 이것이 적절한 타이밍을 갖고 행해지면, 시력의 지속성 및 인간 시각 시스템의 플리커 응답은 단일 이미지에 대한 뷰어의 지각을 야기할 것이다.

방금 설명된 특정한 구성은 이러한 목적을 달성할 수 있는 유일한 것이 아님이 주의될 것이다. 예를 들면, 도 26 및 도 27은 유사한 결과를 달성하도록 애퍼처들의 또 다른 패턴을 설명하기 위해 동일한 기본 개념을 사용한다. 망막에 대해 공액인 평면의 시각적으로 관련된 영역들을 채우는 부분, 인터레이싱된 이미지들의 모음을 생성하기 위해 동공 애퍼처 및 마스크 층 애퍼처 오프셋들의 상이한 부분들을 선택적으로 사용하는 동일한 원칙에 기초하여, 많은 유사한 구성들이 있을 것이다. 이들 부분 이미지들은 그 후 뷰어가 단일 이미지를 지각하도록 연달아 디스플레이될 수 있다. 여기에서 주어진 예가 두 개의 부분 이미지들이 총 이미지를 생성하기에 충분한 것이지만, 보다 많은 수의 부분 이미지들, 예를 들면 3 또는 4개가 또한 사용될 수 있다.

상이한 상황들에서, 몇몇 구성들은 불확실들 및 부정확도들(예를 들면, 디스플레이에 대한 동공 크기 및 눈 위치에서, 및 픽셀 및 애퍼처 형태 및 정렬에서)에 대한 광학 성능 및 민감도에서 다른 것들보다 뛰어남을 입증할 수 있다.

비스듬한 단안 응시 방향 및 눈추적 기술.

다음으로 도 28에 묘사된 바와 같이 단안의 비스듬한 응시 방향의 경우를 고려해보자. 통상적으로, 기울기의 각(α)은 작을 것이며, α≤10°. 이 경우에, 가장 중요한 효과는 상기 구성들에서의 오프셋(n)이 이제 도 29에 도시된 바와 같이 응시 방향에 대응하는 오프셋(n₀)에 대해 산출된다는 것이다,

즉, 도 24, 도 25, 도 26 및 도 27에서의 구성들에서 n=0, 1, 2, 3, ...은 n₀, n₀+1, n₀+2, n₀+3,...으로 대체된다.

눈의 응시 방향, 소스 평면상에서의 주시점 및 동공 위치의 중심 및 동공 크기에 대한 정확한 지식이 동작에 유용하다는 것이 방금 주어진 설명으로부터 이해될 수 있다. 이것들은, 물론, 사용자가 디스플레이 디바이스의 콘텐트를 봄에 따라 동적으로 변할 수 있다.

얼굴 추적은 현대의 스마트폰들 및 유사한 디바이스들에 의해 제공된다. 프로세서(202)는 사용자의 얼굴의 위치 및 배향을 실시간으로 동적으로 결정하기 위해 전화의 내부 카메라 및 내부 이미지 프로세싱 소프트웨어를 사용한다. 프로세서(202)는 디스플레이 파워 관리 및 스크롤링과 같은 다양한 제어 기능들을 위해 이러한 정보를 사용한다. 보다 진보한 눈-추적 기술이 또한, 다시 카메라 및 이미지 프로세싱 소프트웨어를 사용하여, 이용 가능하다.

양안용 눈 추적 기술은 각각의 눈에 대해

1. 응시 방향;

2. 보여지고 있는 확장된 오브젝트 상에서의 눈의 주시점;

3. 동공의 중심의 위치

4. 동공 크기

를 실시간으로 정확하게 결정할 수 있다. 프로세서(202)는 상기 설명된 산출들을 위해 요구된 파라미터들을 결정하기 위해 이러한 눈 추적 기술로부터 이들 결과들을 이용한다.

양안시

근거리 시력에서 사용자의 두 개의 눈들의 응시 방향들은 보통 공통 점, 근거리 폭주 점 상에 모여들 것이다. 폭주를 위한 조절적 자극들에서 발생하는 것으로 생각되는, 근거리 시력에서 폭주 및 조절 사이에서의 관찰된 밀접한 상관이 있으므로, 근거리 폭주 점은 보통 근거리 초점에 가깝다. 이러한 조절적 폭주는 비자발적이며, 사용자는 그것을 알지 못한다. 자발적 폭주가 몇몇 사용자들을 위해 가능할 수 있지만, 그것은 보통 상당한 집중을 요구하며, 따라서 피곤하게 하고, 자연스럽지 않으며 불편할 가능성이 있다.

도 30은 그들의 근거리 초점(3004)보다 가까이 있는 마스크 평면(3002)을 보는 노안 사용자의 좌측 및 우측 눈들에 대한 응시 방향들을 도시한다. PD(3006)는 우측 및 좌측 눈들의 동공들의 중심 사이에서의 거리인, 동공간 거리를 나타낸다. 대부분의 성인들에서, 이것은 60 내지 70mm의 근사 범위에 있다. 감소된 조절적 범위를 갖는, 이러한 노안 사용자를 위해, 그들의 편안한 근거리 폭주 점은 마스크 평면(3002) 및 소스 평면(3008) 뒤에 있는, 그들의 근거리 초점에 가까울 가능성이 있다. 따라서, 도면에서, 두 눈들의 응시 방향들은 Q_r 및 Q_l로 표시된, 상이한 점들에서 마스크 평면을 만날 것이다. 좌측 및 우측 눈들의 응시가 디스플레이의 상이한 부분들 상에서 주시할 것이지만, 보통의 양안 융합 능력을 가진 사용자는 근거리 폭주 점의 측방향 위치에 가까운 측방향 위치를 가진 단일 양안 융합 이미지를 지각할 것이다.

조절 및 폭주 사이에서의 결합이 완전하지 않다는 것이 알려져 있다. 조절적 폭주를 제외하고, 눈들의 폭주는 또한 소위 근접 폭주인, 보여지는 오브젝트의 근접성의 사용자의 정신적 인식에 의해 비자발적으로 영향을 받을 수 있다. 도면에 제공된 경우에서, 이것은 근거리 초점으로부터 마스크 및 소스 평면들에 더 가까운 근거리 폭주 점을 이동시킬 가능성이 있을 것이다. 다른 한편으로, 폭주로의 비자발적 융합 구성요소에 대한 증거가 또한 있으며; 즉 눈들의 응시 방향들은 두 눈들이 정신이 단일 시각적 지각으로 융합할 수 있는 일관된 망막 이미지들을 제공받도록 변할 것이다. 근접 폭주를 극복하는 융합 및 조절적 폭주의 예는 300mm에 유지된 거울에서 그것의 얼굴을 봄으로써 제공받는다. 본 설명에서 고려된 특정 노안의 사람에 대해, 그들은, 그것이 광학적으로 600mm에 위치됨에 따라, 거울에서 그들의 얼굴의 이미지를 편안하게 및 명확하게 볼 것이다. 양안 폭주 상태가 도면에서와 같을 것이다.

상기 고려사항들을 고려하여, 프로세서(202)에 의해 수행된 산출들은 (편안한) 근거리 폭주 점이 근거리 초점과 일치한다는 가정에 기초할 수 있다.

점들(Q_r 및 Q_l)이 충분히 멀리 떨어지므로, 우측 및 좌측 눈들이 각각 Q_r 및 Q_l 주위에서 소스 및 마스크 패턴들을 제어함으로써 서로에 독립적으로 보는 것을 제어하는 것이 가능하다. 프로세서(202)는 따라서 Q_r 및 Q_l의 위치들을 산출하며, 단안시에 대해 상기 설명된 방법을 사용하여 서로에 독립적으로 Q_r 및 Q_l 주위에서 소스 및 마스크 패턴들을 결정한다.

대안적으로, 상기에 대한 상이한 폭주 패턴은 이러한 패턴이 근거리 시력에서 편안한 특정한 사람과 연관된 데이터 저장소(206) 상에 저장될 수 있다. 프로세서(202)는 그것들이 Q_r 및 Q_l에 대한 마스크 및 소스 패턴들의 독립적인 선택을 허용하는 것에 대해 충분히 멀리 떨어진 채로 있는 한, 점들(Q_r 및 Q_l)을 그에 따라 시프트함으로써 이러한 패턴을 통합할 수 있다.

폭주 패턴을 나타내는 데이터 저장소(206) 상에 저장된 데이터는 폭주 결핍 또는 과잉(사위)을 갖는 사람의 이전 임상 검사로부터 발생할 수 있거나, 또는 그것은 상기 설명되는 눈 추적 능력에 의해 획득된 데이터의 분석을 통해 결정될 수 있다. 이것은 셋 업 및 교정 스테이지 동안 한 번, 또는 사용 동안 동적으로 행해질 수 있다.

본 설명에서 고려된 특정 경우에 대해, 마스크 및 소스 평면들은 동공들의 평면으로부터 대략 300mm이며, 근거리 초점은 300mm 더 멀리 떨어져 있다. 65mm의 PD 거리에 대해, 이것은 거리(Q_rQ_l)가 대략 32.5mm임을 의미할 것이다. 이 경우에, 각각의 눈의 중심와 영역 상에서 단안으로 이미징되는 소스 및 마스크 평면들 상에서의 영역들의 반경이 대략 4mm, 또는 8mm이며 몇몇 여분의-중심와 예비를 허용한다는 것을 상기하자. 따라서, 이 경우에 우측 및 좌측 눈들 사이에 중첩이 없으며, 좌측 및 우측 눈들이 독립적으로 처리될 수 있다.

부가적인 최적화

이전에 언급된 바와 같이, 실현 가능한 애퍼처들의 세트들의 비-중첩에 관련되는 상기 설명된 구성의 일반적인 스타일 기저에 있는 가정들 중 일부가 항상 지속될 수 있는 것은 아니다. 이러한 가정이 지속되지 않는다면, 그것은 하나의 소스 픽셀이 상이한 애퍼처들을 통과하는 주 광선들에 의해 공액 평면 상에서 두 개의 공간적으로 별개의 점들로 이미징될 때의 경우를 야기할 수 있다. 한편으로, 이러한 상황은 용인될 수 있으며, 이 경우에 상기 구성은 개의치 않고 실행되며, 이것은 성능의 몇몇 저하를 야기할 것이다. 다른 한편으로, 이러한 상황이 발생하면, 그것은 그것의 효과들을 최소화하고자 하는 부가적인 계산 최적화 절차에 의해 다뤄질 수 있다. 이런 의미에서, 프로세서(202)는 공액 평면 상에서 임의의 다른 서브세트의 투사와 하나의 서브세트의 투사의 중첩을 최소화한다. 이러한 최소화는 구성 기술이 최소의 중첩 또는 무 중첩을 이끈다는 가정을 갖고 제어 신호를 구성하는 것을 포함할 수 있거나 또는 결국 최소 중첩에 도달하기 위해 제어 신호들을 반복적으로 최적화하는 것을 포함할 수 있다.

다수의 소스 픽셀들에 대한 교정

, k=1,...,N을 망막에 대한 공액 평면 상에서의 점들의 세트라고 하자. 통상적으로,

의 세트는 점들의 직사각형 어레이일 것이며, 각각의

은 단일 망막 광수용체에 대응하거나, 또는 작은 수의 인접한 광수용체들의 중심일 수 있다.

이전에 표시된 바와 같이, 대부분의 프로세싱 파워는 중심와 및 근거리 중심와 영역들에 있는 이들 광수용체들에서 향해질 수 있다. I_k를

주위에서의 몇몇 작은 영역에 걸친 조명이라고 하자. 우리는 다음을 쓸 수 있다

(1)

이러한 표현에서, i에 걸친 합은 그 각각이 시간(α_i≥0)의 일 부분 동안 디스플레이되는 부분 이미지 프레임들에 걸친 합에 대응하며, 여기에서

. s, m에 걸친 합들은 각각 소스 및 마스크 애퍼처 점들에 걸친 합들이며;

은 소스 픽셀(s)의 광도이며;

은 애퍼처(m)의 투과 계수이다.

사실상,

은 소스 층을 제어하기 위한 제어 신호를 나타내며 프로세서(202)는 여기에서 제공된 최적화를 품으로써, 제어 신호인,

을 결정한다. 프로세서(202)가 제어 신호(

)를 결정한 후, 프로세서(202)는 소스 층 상에서 결정된

의 값들에 대응하는 이미지를 디스플레이하기 위해 이미지 파일 또는 프레임 버퍼 또는 비디오 RAM의 형태로 제어 신호를 저장할 수 있다.

뿐만 아니라, 계수(B_ksm 및

)의 효과는 마스크 층의 제어 신호의 것이다. 즉, 프로세서(202)는 마스크 층에 대한 제어 신호들(B_ksm 및

)을 결정하기 위해 여기에서 제공된 최적화를 수행한다. 그 점에 있어서, 마스크 층은 단색이며 제어 신호들(B_ksm 및

)에 의해 제어되는, 제 2 디스플레이로서 고려될 수 있다. 다시 말해서, 프로세서(202)는 제어 신호들(B_ksm 및

)을 결정하며 마스크 층 상에 결정된 B_ksm 및

의 값들에 대응하는 이미지를 디스플레이하기 위해 이미지 파일 또는 프레임 버퍼 또는 비디오 RAM 콘텐트로서 그것들을 저장한다.

프로세서(202)는 가능하게는 각각의 주 광선을 둘러싸는 광선들의 발산 다발에 대해 및 임의의 회절 효과들(상기 논의된 바와 같이)에 대해 몇몇 계산적으로 편리한 근사를 한 후, 상기 설명된 바와 같이 근축 광학 구성들 및 산출들을 사용함으로써 계수(B_ksm)를 산출할 수 있다.

특히, B_ksm은 다음에 의존할 수 있다

1. s(또는 이것에 대한 몇몇 편리한 근사)에서 소스 픽셀의 형태 및 휘도 패턴

2. 애퍼처들(m) 중 소스 픽셀(s)로부터 눈의 동공을 통해 점(k) 주위에서의 작은 영역으로 광 경로를 제공하는 것.

3. 마스크 애퍼처(또는 이에 대한 몇몇 편리한 근사)의 크기 및 형태.

4. 소스 픽셀(s), 마스크 애퍼처(m) 및 눈의 동공 애퍼처(또는 이것들에 대한 몇몇 편리한 근사)의 상대적 배향들.

5. 눈의 동공 애퍼처의 크기.

I_k,

, 및

은 각각 3개의 R, G, 및 B 컬러들에 대응하는, 3개의 구성요소들을 가질 수 있다는 것을 주의하자.

이 점(

)에서 원하는 타겟 조명을 표시하게 하자. 최상위-레벨 최적화 문제는

의 최소치, 또는 거의 정확한 최소치 또는 타겟 이미지 및 실제 이미지 사이에서의 시각적 이미지 차(시각적 에러)를 나타내는 몇몇 수학적으로 동등한 또는 유사한 양의 최소치를 이끄는

및

에 대한 값들을 찾는 것으로서 공식화될 수 있다. 여기에서 S는 임의의 소스 픽셀의 최대 광도이다.

이러한 문제점에 대한 해결책은 계산 집중적일 수 있다. 사용자들이 가격에 민감하며 그러므로, 덜 값비싼 로우 엔드 프로세서들이 사용되는 몇몇 상황들에서, 이들 프로세서들 상에서 실시간으로 필요한 산출들을 수행하는 것은 실현 가능하지 않을 수 있다. 이것은 특히 동적으로 변화하는 이미지들에 대해 적용한다. 물론, 에너지 소비가 또한 이슈일 수 있으며, 이것은 원하는 배터리 수명이 거듭되는 복잡한 계산들을 허용하지 않는다는 것을 의미한다. 이들 시나리오들에 대해, 프로세서(202)는 다음의 단순화들을 이용할 수 있다.

1. 미리 결정된 선택은 각각의 부분 이미지 프레임(i)을 위한 투과 계수들(

)에 대해 만들어질 수 있으며, 여기에서

=0 또는

=1이다.

2. 이러한 미리 결정된 선택에 대응하여, 미리 결정된 수의 부분 이미지 프레임들 및 대응하는 시간 부분들(α_i)이 있을 수 있다.

3. 점들(I_k)의 모두, 또는 거의 모두는 부분 이미지 프레임들 중 단지 하나에 있을 수 있다.

이것은 부분 이미지들의 완전한, 또는 거의 완전한, 인터레이싱에 대응할 것이다.

"단안용 직선 뷰잉 및 다수의 부분 이미지 접근법" 하에서 및 도 24 및 도 25를 참조한 상기 설명은 상기 아이템들(1 내지 3)에서 설명된 단순화들의 특정한 인스턴스로서 보여질 수 있다는 것이 주의된다.

이들 단순화들을 갖고, 식(1)이 쓰여질 수 있다

(2)

여기에서 S(i,k)는 몇몇 마스크 애퍼처(m)에 대해

인 모든 소스 점들(s)의 세트이며; 이 경우에,

.

상기 식(2)에서, 비용 함수는, 프로세서(202)가 비용 함수를 최소화하기 위해 최적의 제어 신호를 찾음을 의미하는, 제어 신호(

)에 기초한다는 것이 이해될 수 있다. 또 다른 예에서, 프로세서(202)는 비용 함수의 역 또는 부정을 최소화하며, 이것은 비용 함수를 최소화하는 것에 대한 동등한 최적화로서 보여져야 한다.

몇몇 예들에서, S(i,k)가 하나 이상의 소스 픽셀(s)을 포함하는 k의 세트는 크지 않으며, 게다가 S(i,k)가 하나 이상의 소스 점을 포함하지 않을 때, 이러한 소스 점들의 수는, 단지 3 또는 4에 지나지 않는 것과 같이, 작다. 부가적으로, S(i,k)가 하나 이상의 소스 점을 포함한다면, 이루어질 수 있는 추가 근사는

의 상대적 크기들에 의해 결정된 바와 같이 합(2)에 가장 적게 기여하는 소스 점(s)을 무시하는 것일 것이다. 보통 I_k 및

은 3개의 R, G 및 B 컬러들에 대응하는 3개의 구성요소들을 갖는다는 것을 주의하자.

다음의 설명은 S(i,k)가 하나 이상의 소스 픽셀을 포함하는 공액 평면 상에서의 점들(

)을 고려한다.

가 이들 점들에 대한 원하는 밝기를 표시하게 하자. 제약(0≤x_s<S)의 대상이 되는 다음을 최소화하는 x_s를 찾는 최소 제곱 최적화 문제를 고려하자

(104)

대안적으로, I_k에 대하여 표현될 수 있는 시각적 에러의 몇몇 다른 밀접하게 관련된 측정치, 또는 그것과 유사한 몇몇 다른 양이 사용될 수 있다. 부분 프레임들의 완전한 인터레이싱이 있다면, 각각의 부분 이미지 프레임에 대한 최적화 문제는 독립적이라는 것을 주의하자.

여기에서 공식화된 바와 같이, 이것은 제한된 최소 제곱 최적화 문제이며, 이와 같이 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 계산 기술들이 있다. 그러나, 이것은 몇몇 경우들에서 특히 다음을 인식하는 큰 계산 문제를 여전히 야기할 수 있다

1. 사실상 실행될 3개의 (독립적인) 최적화들이 있으며, 하나가 각각의 픽셀 공간 위치와 연관된 3개의 컬러 구성요소들(R, G, B)의 각각에 대한 것이다.

2. 산출들은 잠재적으로 시간적으로 변화하는 타겟 이미지에 대해 실시간으로 실행될 수 있다

3. 산출들은 뷰어의 변화하는 응시 방향에 대해 실시간으로 실행될 수 있다.

그러므로, 계산 실현 가능성을 위해 또는 프로세서 모델 및 배터리 크기에 관한 비용 절감을 위해, 프로세서(202)는 몇몇 추가 근사들을 이용할 수 있다. 본 발명에서, 다음의 근사 기술이 이용될 수 있다:

1. 이러한 종류의 최소 제곱 문제점들은 종종 정규 방정식들로 불리우는, 1차 방정식들의 세트를 이끈다. 근사 단계는 이들 정규 방정식들을 설명하는 매트픽스의 특이 값 분해를 찾음으로써 시작된다. 이것은 여전히 계산 집중적 단계일 수 있음을 주의하자. 그러나, 프로세서(202)는 특정한 응시 방향에 대해(또는 유사한 응시 방향들의 세트에 대해) 단지 한 번 이 단계를 수행할 수 있다. 뿐만 아니라, 이 단계는 타겟 이미지에 독립적이며, 오프라인으로 수행될 수 있고 결과들은 후속 사용을 위해 이동 디바이스상에 저장된다. 후속 사용 시, 프로세서(202)는 고유 벡터들 및 타겟 이미지 사이에서의 내적들만을 실시간으로 계산한다. 이것들은 계산하기에 비교적 효율적이다. 다시 말해서, 프로세서(202)는 사용자의 눈 응시를 결정하며 어떤 마스크 층 애퍼처들이 이러한 눈 응시를 위해 개방되는지를 결정하기 위해 데이터 저장소(206) 상에서 검색을 수행한다. 이것은 또한 제어 신호들을 결정하는 것이 그것들이 현재 이미지에 의존함에 따라 단지 소스 픽셀 강도들만을 계산하는 것을 포함한다는 것을 의미한다.

2. 이러한 특이 값 분해 접근법을 이동 디바이스 상에서 보다 효율적이게 하기 위해, 프로세서(202)는 후속 산출들을 위해 단지 작은 수의 고유 벡터들(통상적으로 최대 고유 값들을 가진 10 내지 100)만을 사용할 수 있다. 더욱이, 프로세서(202)는 작은 구성요소들을 무시함으로써 이들 고유 벡터들은 크기가 감소할 수 있다. 통상적으로, 각각의 이러한 감소된 고유 벡터는 100 미만의 비-제로 구성요소들을 가질 것이다. 그러나, 보유된 고유 벡터들의 수, 및 수정된 고유 벡터들에서의 비-제로들의 수는 사용되고 있는 디바이스 및 프로세서의 계산, 메모리 및 저장 능력들에 맞추기 위해 여기에서 설명되어 온 것으로부터 조정될 수 있다. 작은 수의 고유 벡터들의 사용 및 이들 고유 벡터들의 보다 큰 수의 비-제로 구성요소들의 무시는 망막 상에 형성되는 이미지의 품질을 저하시킬 수 있다는 것이 이해될 것이다.

3. 계산 강도를 줄이기 위해 도입될 수 있는 추가 근사는 근사 최적화 자체 내에서 x_s에 대한 불균등 제약들을 완화시키지만, 그 후 그렇게 획득된 제한되지 않은 근사 최적 해결책에 그것들을 귀납적으로 부여할 것이다.

방금 설명된 것들과 함께 또는 개별적으로 이용될 수 있는 대안적인 근사 절차는 (2)에서 나타나는 합의 감소 차원 표현을 찾는 것을 수반한다. 이것은 예를 들면,

와 연관된 매트릭스의 가장 중요한 고유 벡터들을 고려함으로써, 행해질 수 있다. 다시 이것은 오프라인으로 수행될 수 있으며, 그것은 그 후 후속 실시간 프로세싱을 위해 이동 디바이스의 데이터 저장소(206) 상에 저장되는 결과들을 갖고 단지 한 번 행해질 수 있다. 이것은 문제의 차원을 감소시키지만, 그것은 여전히 계산 집중적 산출을 구성할 수 있다. 모바일 또는 다른 디스플레이 디바이스들 상에서의 프로세서(202)는 또한 이들 산출들이 효율적이도록 상기 설명된 근사 기술들 중 일부 또는 모두를 사용할 수 있다.

프로세서 능력에 의존하여, 상기 근사 단계들 중 일부가 반복적 방식으로(반복적 교정) 이용될 수 있다는 것이 실현될 것이다. 즉, 이상적인 최적의 해결책으로부터의 남아있는 편차의 몇몇 추정에 앞서, 근사 단계의 초기 간단한 적용이 있다. 근사 단계는 그 후 그것을 교정하려고 노력하기 위해 이러한 추정된 편차에 적용될 수 있다. 이론적으로, 이러한 프로세스는 무기한으로 계속될 수 있다. 그러나, 프로세서 능력의 실질적인 제약들 및 실시간 프로세싱에 대한 요구는 이것을 적정한 수로 제한할 수 있다.

일 예에서, 이동 디바이스 상에 디스플레이될 원래 이미지는 사용자 상호 작용에 독립적이다. 예를 들면, 비디오는 일반적으로 사용자 상호 작용 없이 플레이된다. 이들 경우들에서, 보다 큰 계산 파워를 갖는 비디오 서버 또는 개인용 컴퓨터와 같은, 상이한 컴퓨팅 디바이스는 그것이 이동 디바이스로 다운로딩되기 전에 비디오 데이터를 사전-프로세싱할 수 있다. 그 결과, 이동 프로세서로부터의 최소 계산 입력과 상이한 프레임들을 정확하게 인터레이싱하기 위해 사용되는 정보를 포함하는 새로운 비디오 포맷이 제안된다. 이러한 비디오 파일을 갖고, 사용자는 그들의 안경을 착용하지 않고 비디오를 볼 수 있다. 일 예에서, 비디오 파일은 직선 눈 응시 방향과 같은, 특정 눈 응시 방향의 가정 하에 준비된다.

하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제함으로써 사용자의 시각 장애를 보상하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스의 수정은 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위한 요청을 수신하지 않고 이동 디바이스에 의해 자동으로 또는 디폴트로 활성화될 수 있다는 것에 유의한다.

다수의 변화들 및/또는 수정들이 청구항들에서 정의된 바와 같은 범위로부터 벗어나지 않고 특정 실시예들에 대해 이루어질 수 있다는 것이 이 기술분야의 숙련자들에 의해 이해될 것이다.

본 개시의 기술들은 다양한 기술들을 사용하여 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들면, 여기에서 설명된 방법들은 적절한 컴퓨터 판독 가능한 매체 상에 존재하는 일련의 컴퓨터 실행 가능한 지시들에 의해 구현될 수 있다. 적절한 컴퓨터 판독 가능한 미디어는 휘발성(예로서, RAM) 및/또는 비-휘발성(예로서, ROM, 디스크) 메모리, 캐리어 파들 및 송신 미디어를 포함할 수 있다. 대표적인 캐리어 파들은 로컬 네트워크 또는 인터넷과 같은 공공으로 액세스 가능한 네트워크를 따라 디지털 데이터 스트림들을 운반하는 전기, 전자기 또는 광학 신호들의 형태를 취할 수 있다.

다음의 논의로부터 명백한 바와 같이 달리 구체적으로 서술되지 않는다면, 설명 전체에 걸쳐, "추정하는" 또는 "프로세싱하는" 또는 "계산하는" 또는 "산출하는", "최적화하는" 또는 "결정하는" 또는 "디스플레이하는" 또는 "최대화하는" 등과 같은 용어들을 이용한 논의들은 컴퓨터 시스템의 레지스터들 및 메모리들 내에서의 물리적(전자) 양들로서 표현된 데이터를 프로세싱하며 이를 컴퓨터 시스템 메모리들 또는 레지스터들 또는 다른 이러한 정보 저장, 송신, 또는 디스플레이 디바이스들 내에서 물리적 양들로서 유사하게 표현된 다른 데이터로 변환하는, 컴퓨터 시스템, 또는 유사한 전자 컴퓨팅 디바이스의 동작 및 프로세스들을 나타낸다는 것이 이해된다는 것이 또한 또한 이해되어야 한다.

본 실시예들은 그러므로 모든 점에서, 제한적인 것이 아닌, 예시적인 것으로서 고려될 것이다.

Claims (22)

1. 전자 디바이스에 있어서, 상기 전자 디바이스는 :
   사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 디스플레이로서, 상기 디스플레이는 다수의 활성 광원들을 포함한 소스 층 및 다수의 투과(transmission) 제어 요소들을 포함하는 하나 이상의 마스크 층들을 포함하고, 각각의 활성 광원은 각도와 각각 관련된 중심 광선을 가진 광선들의 다발을 생성하도록 구성되는, 디스플레이;
   상기 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위한 요청을 수신하는 입력 포트; 및
   하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과(optical effect)를 복제하도록 상기 소스 층 및 상기 하나 이상의 마스크 층들을 제어하는 제어 신호를 결정함으로써 상기 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하고,
   사용자가 바라볼 때 적어도 2개의 활성 광원으로부터 각각 나오는 적어도 2개의 중심 광선이 사용자의 눈에 의해 단일 망막 지점에 뚜렷하게 초점이 맞춰지도록, 각각의 각도로 소스 층의 다수의 활성 광원들 각각으로부터의 중심 광선을 지향시켜 시각 장애를 보상함으로써 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제하는, 프로세서를 포함하며,
   상기 제어 신호를 결정하는 것은 인터페이스의 픽셀들의 다수의 서브세트들 각각에 대한 제어 신호를 결정하는 것을 포함하고, 사용자가 단일 이미지를 인식하기 위해 다수의 서브세트들 중 하나의 픽셀들로 각각 표현되는 부분 이미지들이 연속적으로 표시되도록 미리 결정된 거리 내에서의 픽셀들이 상이한 서브세트들에 속하는, 전자 디바이스.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과는 하나 이상의 처방 렌즈들의 광학 효과인, 전자 디바이스.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 프로세서는 상기 사용자가 다수의 후보 광학 렌즈들 중 하나 이상을 선택하도록 허용하기 위해 디스플레이를 생성할 것이고, 상기 광학 효과는 상기 선택된 하나 이상의 후보 광학 렌즈들의 광학 효과인, 전자 디바이스.
4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 프로세서는 상기 사용자가 상기 사용자와 연관되고 상기 하나 이상의 광학 렌즈들과 연관된 사용자 계정을 액세스하기 위한 사용자 크리덴셜(user credential)들을 제공하도록 허용하는 디스플레이를 생성하는, 전자 디바이스.
5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 프로세서는 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위해 상기 전자 디바이스 상에 설치된 운영 체제의 하나 이상의 기능들을 실행하는, 전자 디바이스.
6. 삭제
7. 삭제
8. 사용자에게 디스플레이상에서의 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법에 있어서, 상기 방법은 :
   프로세서가, 상기 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하기 위한 요청을 수신하는 단계; 및
   프로세서가, 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제함으로써 상기 사용자의 시각 장애를 보상하기 위해 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하는 단계를 포함하고,
   상기 그래픽 사용자 인터페이스를 수정하는 단계는, 프로세서가:
   상기 디스플레이의 소스 층 및 상기 디스플레이의 하나 이상의 마스크 층들을 제어하고; 사용자가 바라볼 때 적어도 2개의 활성 광원으로부터 각각 나오는 적어도 2개의 중심 광선이 사용자의 눈에 의해 단일 망막 지점에 뚜렷하게 초점이 맞춰지도록, 각각의 각도로 소스 층의 다수의 활성 광원들 각각으로부터의 중심 광선을 지향시켜 시각 장애를 보상하며; 이로써 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제하기 위해, 제어 신호를 결정하는 단계를 포함하며,
   상기 제어 신호를 결정하는 단계는 프로세서가, 인터페이스의 픽셀들의 다수의 서브세트들 각각에 대한 제어 신호를 결정하는 단계를 포함하고, 사용자가 단일 이미지를 인식하기 위해 다수의 서브세트들 중 하나의 픽셀들로 각각 표현되는 부분 이미지들이 연속적으로 표시되도록 미리 결정된 거리 내에서의 픽셀들이 상이한 서브세트들에 속하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
9. 삭제
10. 제 8 항에 있어서,
    프로세서가, 상기 사용자의 목측(eye measurement)을 나타내는 센서 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하며, 상기 제어 신호를 결정하는 단계는 프로세서가, 상기 목측에 의해 식별된 상기 디스플레이의 면적에 대하여 하나 이상의 광학 렌즈들의 광학 효과를 복제하는 상기 제어 신호를 결정하는 단계를 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
11. 제 8 항에 있어서,
    상기 제어 신호를 결정하는 단계는 프로세서가, 상기 제어 신호에 기초된 비용 함수(cost function)를 최적화하는 단계를 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 비용 함수는 상기 사용자에 의해 지각된 블러링(blurring)의 양을 나타내는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
13. 제 11 항에 있어서,
    상기 비용 함수는 동공 초점 에러에 기초되는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
14. 제 11 항에 있어서,
    상기 비용 함수를 최적화하는 단계는 프로세서가, 상기 사용자의 눈 응시 방향과 연관된 사전-계산된 데이터를 수신하는 단계를 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 비용 함수를 최적화하는 단계는 프로세서가, 선형 문제를 푸는 단계를 포함하며,
    상기 사용자의 눈 응시 방향과 연관된 사전-계산된 데이터를 수신하는 단계는 프로세서가, 상기 사용자의 눈 응시 방향에 대한 선형 문제의 특이 값 분해(singular value decomposition)를 나타내는 데이터를 수신하는 단계를 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
16. 제 8 항에 있어서,
    상기 제어 신호를 결정하는 단계는 프로세서가, 상기 인터페이스의 픽셀들의 다수의 서브세트들의 각각에 대한 상기 제어 신호를 결정하는 단계를 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
17. 제 16 항에 있어서,
    상기 제어 신호를 결정하는 단계는 프로세서가, 상기 소스 층 및 상기 마스크 층의 픽셀들의 다수의 서브세트들이 연속하여 디스플레이되도록 상기 제어 신호를 결정하는 단계를 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
18. 제 16 항에 있어서,
    미리 결정된 패턴 내에 상기 소스 층 및 상기 마스크 층의 픽셀들은 동일한 서브세트에 속하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
19. 제 18 항에 있어서,
    상기 제어 신호를 결정하는 단계는 프로세서가, 상기 미리 결정된 패턴에 기초하는 비용 함수를 최적화하는 단계를 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
20. 제 17 항에 있어서,
    상기 제어 신호를 결정하는 단계는:
    프로세서가, 상기 사용자의 망막에 대한 공액 평면(conjugate plane)으로의 소스 픽셀들의 투사를 결정하는 단계; 및
    프로세서가, 상기 공액 평면 상에 임의의 다른 서브세트의 투사와 하나의 서브세트의 투사의 중첩을 최소화하는 단계를 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 방법.
21. 컴퓨터상에 설치될 때, 컴퓨터가 제 8 항 및 제 10 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 소프트웨어를 저장한 컴퓨터-판독가능 저장매체.
22. 제 21 항에 있어서,
    상기 소프트웨어는 상기 컴퓨터상에 설치된 운영 체제에 통합되는, 컴퓨터-판독가능 저장매체.

Images