立體顯示器中的非對稱式串?dāng)_

李清蓉，夏 軍

(1.東南大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院，南京210096;2.東南大學(xué)顯示技術(shù)研究中心，南京210096)

圖像壓縮是為使用更少的比特流存儲或傳輸圖像信息，從而使存儲容量信道容量得到最有效的利用［1－4］。與平面圖像相比，立體圖像的數(shù)據(jù)量隨著視點(diǎn)數(shù)的增加而迅速增長，因此立體圖像更有必要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。同平面圖像一樣，立體圖像具有空間冗余信息，心理視覺冗余信息和編碼冗余信息。除了具有這些冗余信息以外，立體圖像還有視點(diǎn)間的交叉冗余信息。在立圖像中，左眼和右眼圖像高度相關(guān)，其中包含大量相似的信息，即交叉冗余信。但是左、右眼圖像又具有構(gòu)成立體感重要的視差信息。這種差異的表現(xiàn)在:物視點(diǎn)對中相對位置的平移，旋轉(zhuǎn)，縮放，覆蓋等。觀看一幅圖像時，圖像對人眼的激勵是由若干個幅值的若干個頻率信號組合而成的。此時人眼對一個激勵的響應(yīng)已經(jīng)不僅僅受限于這個激勵本身，還要受到其他激勵信號的影響。比如把同樣的噪聲分別加入天空(單色的亮度均勻平坦區(qū)域)與大海(多單色的亮度非均勻區(qū)域)中，可很容易地從前一種組合中分辨出噪聲的存在，卻不容易在后一種組合中找出噪聲。也就是說，圖像中多個頻率信號的存在掩蓋了噪聲圖像。視覺掩蓋是指在一個視覺激勵存在的情況下，人眼視覺系統(tǒng)對另一個激勵可閾值提升(或可見性的降低)的現(xiàn)象。在圖像的同一個空間區(qū)域內(nèi).某個子帶中一個信號的存在將會提升該子帶中其他信號的觀測閾值。

立體顯示中的非對稱式是指在三維立體顯示中，左眼圖片和右眼圖片的圖片質(zhì)量不一致。為降低三維立體的存儲或傳輸圖像信息，根據(jù)視覺掩飾，通過降低一只眼的圖像質(zhì)量，探究單眼圖像質(zhì)量對整體三維立體圖片質(zhì)量的影響。通過基于圖片處理的加串?dāng)_方法降低圖片源的圖像質(zhì)量，探究當(dāng)一只眼睛的立體圖像質(zhì)量降低，另外一只眼睛的圖片質(zhì)量不變，圖片整體質(zhì)量是否保持穩(wěn)定。

1 理論方法

考慮左、右眼圖像中對應(yīng)位置相同的點(diǎn)(x，y)，L、R為兩圖在該位置的對應(yīng)亮度。α表示圖像亮度進(jìn)入到正確的眼睛的比例，β表示圖像亮度進(jìn)入到錯誤的眼睛的比例。因此，對左眼來說，考慮了串?dāng)_的影響后，所觀察到的左眼亮度L'可表示為

其中β/α表示顯示器件由光學(xué)結(jié)構(gòu)引入的系統(tǒng)串?dāng)_。分析得出，人眼所觀察到的串?dāng)_是由顯示圖片串?dāng)_和系統(tǒng)串?dāng)_共同作用形成的。其中圖像左右眼的對比度很容易得到，而系統(tǒng)串?dāng)_則需要通過光學(xué)測量和計(jì)算得到。為研究單眼圖像質(zhì)量下降對整體圖像質(zhì)量的造成的影響，筆者采用基于圖像處理的人為加串?dāng)_的方法降低相應(yīng)的圖像質(zhì)量。通過Matlab生成4類串?dāng)_類型圖片:左眼和右眼均加串?dāng)_的圖片、左眼加串?dāng)_的圖片、右眼加串?dāng)_的圖片、原始實(shí)驗(yàn)圖片。同時生成與之相對應(yīng)的3類串?dāng)_等級:為0%(即原始實(shí)驗(yàn)圖片original)、7.5%和10%。通過分析以上圖片之間的關(guān)系，探究單眼圖像質(zhì)量下降對整體圖像質(zhì)量影響。

1.1 雙眼加串?dāng)_

雙眼加串?dāng)_是指左、右眼圖片同時加上相同等級的串?dāng)_。通過人為加串?dāng)_的方法獲取串?dāng)_等級較高的圖片。由此可知，模擬串?dāng)_是由人為刺激產(chǎn)生的串?dāng)_和顯示器系統(tǒng)自身所帶串?dāng)_共同作用所產(chǎn)生的。因此很容易得出

模擬串?dāng)_:

人為串?dāng)_:

系統(tǒng)串?dāng)_:

式(1)中a，β為模擬三維顯示的串?dāng)_比例系數(shù)(β為期待預(yù)設(shè)值7.5%或10%);L，R為原始圖片所對應(yīng)的亮度。式(2)中a'與β'為串?dāng)_圖片的串?dāng)_比例系數(shù);L0，R0為人為加串?dāng)_后所對應(yīng)的圖片亮度。式(3)中L0，R0為實(shí)驗(yàn)圖片亮度(即人為加串?dāng)_后所對應(yīng)的圖片亮度);a0與β0是顯示器系統(tǒng)自身的串?dāng)_比例系數(shù)。聯(lián)立式(2)，式(3)有

比較式(1)得出

將式(4)帶入式(2)得

式(5)是筆者合成具有左、右眼均加串?dāng)_的圖片方法，將生成的圖片放在顯示器上，就能觀察左右眼均帶有β串?dāng)_等級的圖片亮度?？梢愿淖僡，β的大小(β為7.5%、10%)，生成具有不同等級的串?dāng)_圖片。

1.2 左眼加串?dāng)_

左眼加串?dāng)_是指左眼圖片加上串?dāng)_，而右眼圖片保持不變。

模擬串?dāng)_:

人為串?dāng)_:

系統(tǒng)串?dāng)_:

聯(lián)立式(7)式(8)有

比較式(6)得出

將式(9)帶入式(7)得:

式(10)是筆者合成左眼加串?dāng)_的圖片方法。將生成的圖片放在顯示器上，就能觀察左眼帶有β串?dāng)_等級的圖片亮度?？筛淖僡，β的大小(β為7.5%、10%)，生成具有不同等級的串?dāng)_圖片。

1.3 右眼加串?dāng)_

右眼加串?dāng)_是指右眼圖片加上串?dāng)_，而左眼圖片保持不變。

模擬串?dāng)_:

人為串?dāng)_:

系統(tǒng)串?dāng)_:

聯(lián)立式(12)，式(13)，得:

比較式(11)得出

將式(14)帶入式(12)得:

式(15)為筆者合成右眼加串?dāng)_的圖片方法。將生成的圖片放在顯示器上，就能觀察右眼帶有β串?dāng)_等級的圖片亮度?？筛淖僡，β的大小(β為7.5%、10%)，生成具有不同等級的串?dāng)_圖片。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

該實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖峭ㄟ^降低一只眼的圖像質(zhì)量，保持另一只眼睛圖像質(zhì)量不變，評估立體圖像整體質(zhì)量是否保持穩(wěn)定。

主觀實(shí)驗(yàn)使用的是分辨率為1 920×1 080像素的106.68 cm的Sony 3D顯示器進(jìn)行模擬自由立體顯示器。實(shí)驗(yàn)觀看距離是2.1 m，環(huán)境亮度為5 lux。將6張實(shí)驗(yàn)圖片根據(jù)式(5)，式(10)，式(15)，運(yùn)用Matlab生成4組串?dāng)_類型(crosstalk type):左眼和右眼加串?dāng)_圖片(both)、左眼加串?dāng)_圖片(L)、右眼加串?dāng)_圖片(R)和原始實(shí)驗(yàn)圖片(original)。改變β的值，得到不同等級的串?dāng)_圖片(crosstalk level)，預(yù)設(shè)為0%(即原始實(shí)驗(yàn)圖片original)、7.5%和10%。將42張圖片隨機(jī)排序生成不同組別。

在每一部分實(shí)驗(yàn)中均有20名被試，其中10名男性，10名女性，他們的年齡在21～27歲，平均年齡為24歲。所有的被試均為非色盲，(矯正)視力達(dá)到1.0及以上，并且具有正常的立體視覺銳度，達(dá)到實(shí)驗(yàn)要求。被試者要求對所給圖片串?dāng)_可見度進(jìn)行打分，采用5分制評分標(biāo)準(zhǔn)(其中5分表示圖片串?dāng)_不明顯，0分表示圖片串?dāng)_很明顯，以0.5分進(jìn)階)。并同時要求被試寫出每張圖片的串?dāng)_源，即所觀察到的串?dāng)_來自哪只眼睛。

在實(shí)驗(yàn)開始前有一個訓(xùn)練過程，對被試呈現(xiàn)一批實(shí)驗(yàn)用圖使被試對大體圖片串?dāng)_質(zhì)量能有直觀認(rèn)識和了解，并使被試熟悉實(shí)驗(yàn)的用戶界面和過程。

使用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對20為被試的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行多因素方差分析(MANOVA)，將score作為因變量，image和crosstalk作為固定因子。數(shù)據(jù)分析表明圖片內(nèi)容(image)、串?dāng)_類型(crosstalk type)的sig值均小于0.05。串?dāng)_等級(crosstalk level)的sig值略大于0.05，因此得出圖片內(nèi)容、串?dāng)_類型、串?dāng)_等級對三維立體圖像的串?dāng)_可見度均有顯著性影響。

從圖1可看出，10%串?dāng)_圖片的串?dāng)_可見度高于7.5%串?dāng)_圖片，7.5%串?dāng)_圖片的串?dāng)_可見度高于原始實(shí)驗(yàn)圖片，從而表明經(jīng)過加串?dāng)_算法后，圖片串?dāng)_可見度得到了明顯提高，驗(yàn)證了加串?dāng)_算法的正確性。

圖1 串?dāng)_等級的箱圖分析Fig.1 Box analysis of crosstalk level

從圖2可看出，單眼串?dāng)_和雙眼串?dāng)_在不同串?dāng)_等級下串?dāng)_可見度不同。在低串?dāng)_時，雙眼串?dāng)_的可見度與單眼串?dāng)_的可見度區(qū)分不明顯。但是在高串?dāng)_時，雙眼串?dāng)_的可見度要高于單眼串?dāng)_。

圖2 串?dāng)_類型的誤差條形圖分析Fig.2 Box analysis of crosstalk type

圖3為被試的串?dāng)_源分析，每位被試在打分的同時需要寫出每張圖片的串?dāng)_源，即所觀察到的串?dāng)_來自哪只眼睛的立體圖片。在實(shí)驗(yàn)前每位被試已測好主導(dǎo)眼，即在觀察三維立體圖像時，哪只眼睛占主導(dǎo)地位。20名被試中有16名被試的主導(dǎo)眼是右眼。圖3中帶星號的為串?dāng)_源判斷正確的柱狀圖。通過分析可知，被試在觀察圖片時，大部分被試都不能區(qū)分串?dāng)_源。

圖3 串?dāng)_源分析Fig.3 Analysis of crosstalk sources

3 結(jié)論

筆者從視覺掩蓋出發(fā)，提出了三維立體顯示的非對稱式串?dāng)_?；趫D像處理的方法提出形成非對稱式串?dāng)_圖像的加串?dāng)_算法，運(yùn)用Matlab仿真生成非對稱式串?dāng)_圖像，通過主觀實(shí)驗(yàn)探究單眼圖像質(zhì)量對整體圖像質(zhì)量的影響。最后運(yùn)用spss進(jìn)行數(shù)據(jù)分析得出了在串?dāng)_等級低的時候，單眼圖像質(zhì)量與雙眼圖像質(zhì)量區(qū)分度不大且被試不能區(qū)分串?dāng)_源。但在串?dāng)_等級高時，雙眼串?dāng)_的可見度要高于單眼串?dāng)_。這對于存儲或傳輸圖像信息具有重大的意義。

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