[发明专利]在心理视觉调制技术中用于实现裸眼视图的方法

摘要

本发明提出一种在心理视觉调制显示技术中实现裸眼视图的方法，根据现有心理视觉调制显示技术的目标函数，结合裸眼视图的要求，提出新的目标函数。同时，在当前先进的分层最小平方非负矩阵分解方法的基础上，做出一定的调整，使之适应新提出的目标函数，从而提出了一种快速、有效的非负矩阵分解算法，使得心理视觉调制显示技术能够为使用者提供一个清晰的裸眼视图。另外，根据使用场景的不同，通过对新提出的目标函数中各参数的调整，可以控制裸眼视图和非裸眼视图的清晰度以适用于不同的场合。本发明在实现裸眼视图的同时，保证了非裸眼视图依然有很高的清晰度和可识别性。

主权项

一种在心理视觉调制显示技术中实现裸眼视图的方法，其特征在于包括以下步骤：第一步、基于传统心理调制显示技术中的非负矩阵分解目标函数，考虑裸眼需求，提出新的目标函数，用以实现裸眼视图；将图像帧列向量化，得到目标呈现的裸眼视图向量和非裸眼视图矩阵，并根据新的目标函数${\min }_{0\≤X,W\≤1}\frac{1}{2}{\left|\right|\mathrm{sY}-\mathrm{XW}\left|\right|}_F^2+\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{sh}}}{2}{\left|\right|s_0{y}_0-X*1\left|\right|}_F^2+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{sp}}{\left|\right|W\left|\right|}_1,$用以实现裸眼视图，其中，s是非裸眼视图光强系数，取值大于1；Y是需要进行分解的图像矩阵；X是分解得到的原子帧；W是分解得到的调制权重矩阵；s₀是裸眼视图光强系数，λ_sh用来控制裸眼视图质量，λ_sp用来控制调制权重矩阵的稀疏程度；y₀是期望的到的裸眼视图向量，1是一个全为1的列向量；第二步、基于现有的分层最小平方的非负矩阵解法，对其做出调整以适用于步骤一中新的目标函数，从而提出采用基于分层最小平方非负矩阵分解的改进算法，用以求解在第一步中提出的目标函数；第三步、调整第一步中目标函数的参数选择，包括非裸眼视图光强系数s,裸眼视图光强系数s₀，裸眼视图质量控制系数λ_sh，调制权重举证稀疏度控制系数λ_sp，使得采用基于分层最小平方非负矩阵分解的改进算法应用于不同的落裸眼和非裸眼视图的清晰度需求。