[发明专利]基于视觉感知模型的注视点渲染优化算法

权利要求书

1.一种基于视觉感知模型的注视点渲染优化算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，针对于图像模型，利用视觉感知模型计算图像模型中每个顶点的视觉灵敏度，其中所述的视觉感知模型为：

其中，v表示给定注视点移动速度，r表示注视点到周边区域的距离，ρ是显示器的像素密度，d_u是VR头戴式显示设备中人眼与显示器的距离；

所述的视觉灵敏度为：

H(v，r)＝G(v)M(r)

步骤2，将每个顶点的视觉灵敏度与设定的阈值进行比较，如某个顶点的视觉灵敏度大于设定的阈值，则认为该顶点位于不可感知区域，并将该位于不可感知区域中的顶点剔除掉；

步骤3，将剩余顶点所在的可感知区域进行中央凹区域、混合区域、周边区域这三个区域的划分；

步骤4，针对划分的三个区域分别进行计算，决定每个区域的三角形的细分尺寸，使细分后的尺寸能够匹配人眼感知细节的大小；

所述的设定的阈值为60c/deg；

所述的进行中央凹区域、混合区域、周边区域这三个区域的划分，包括：

根据三个视觉灵敏度范围进行区域的划分：对于中央凹区域，对应0～8c/deg；对于混合区域，对应8～50c/deg；对于周边区域，对应50～60c/deg；通过将剩余顶点的视觉灵敏度与这些范围作比较，确定每个区域的位置以及大小。

2.如权利要求1所述的基于视觉感知模型的注视点渲染优化算法，其特征在于，所述的决定每个区域的三角形的细分尺寸，包括以下步骤：

通过被称对比光栅划分的区域中顶点的视觉灵敏度转换为对条纹宽度的度量，得到的条纹宽度就是人眼可以感知的最小尺寸l_mp；

针对所述三个区域中的每一个区域，分别确定该区域中三角形面片每条边长的细分因子f；细分因子f表示需要将边长平均划分成多少段，f＝1表示不对边长进行划分，f＝x表示将边长均分成x段；

其中，其中l_s是屏幕空间中的边长；

将边缘细分因子f传递给GPU的细分器，细分器边缘细分因子f对原有的图像模型进行细分，得到匹配感知尺寸的细分结果。