周辺視野の知覚特性を利用した広角視覚像の効率的な生成及び転送手法に関する研究

利用周边视觉感知特性的广角视觉图像高效生成与传输方法研究

基本信息

批准号：
18H03247
负责人：
齋藤豪
金额：
$ 11.23万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

ヘッドマウントディスプレイなどの広視角の表示装置は、VR空間や遠隔地の表示において没入感を向上させ、コミュニケーションや操作における質の向上に寄与すると考えられるが、人間の視野は中心視と周辺視ではその特性が異なり、周辺視では詳細な知覚は行えないことが知られている。しかし知覚能力が視角偏心度により低下するかの計測報告は十分になく、特に周辺視野への画像表示という応用に利用可能な計測が存在しなかったため、本研究では片目の視野の耳側、鼻側、上側、下側の各方向について、最大で偏心角度84度までの輝度コントラストしきい値を測定した。また、4方向の偏心方向の測定データから各方向のコントラスト感度関数を作成し、それらを使って補完した視野全域のコントラスト感度関数を作成する手法を提案した。コントラスト感度関数は知覚しきい値の関数であるが、その関数から具体的に視界の「見え」がどうなっているかを直感的に理解することは難しい。2021年度に提案したコントラスト感度関数から演算推定される知覚像を作成する画像フィルタリング法を2022年度は全天球画像へ適用し、従来提案されていた手法と比較を行った。コンピュータ・グラフィクスのリアルタイム描画技術としてFoveated Renderingという手法が近年実用の場でも利用されてきているが、Foveated Renderingの手法に上記の画像フィルタリング法で作成する像を用いて機械学習を利用した手法を提案した。

众所周知的显示器（例如头部安装的显示器）被认为可以改善VR空间和远程显示器的沉浸式，并有助于提高沟通和操作的质量，但众所周知，人类视觉在中央视觉和外围视觉之间具有不同的特征，并且在外围视觉中无法表现出详细的看法。但是，没有足够的报告说，由于视角的偏心率，感知能力是否会降低，并且没有可用的测量值，尤其是用于在外围视觉中显示图像显示。在这项研究中，我们测量了一只眼睛视野的耳朵，鼻子，上和下侧的亮度对比度阈值最高84度的偏心度。我们还提出了一种方法，其中从四个方向的偏心方向的测量数据创建了每个方向的对比敏感性函数，然后使用它们为整个视野创建互补的对比灵敏度函数。对比灵敏度函数是感知阈值的函数，但是很难直观地理解该功能视野的特定“可见性”。 2021年提出的图像过滤方法将在2022年将其从对比度敏感性函数中计算出和估算的感知图像，并在2022年将其应用于球形图像，并将其与先前提出的方法进行了比较。近年来，在实用应用中使用了Foveated渲染作为计算机图形的实时绘图技术，并提出了一种使用机器学习的方法，用于使用上述图像过滤方法创建的图像进行FOVEATED渲染。