[发明专利]基于深度等高线的图像的振动触觉表达方法有效
申请号: | 201110265193.X | 申请日: | 2011-11-18 |
公开(公告)号: | CN102331838A | 公开(公告)日: | 2012-01-25 |
发明(设计)人: | 吴涓;宋振中;吴伟雄;宋爱国;李莅圆 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01;G06F3/048 |
代理公司: | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人: | 朱戈胜 |
地址: | 211189 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 深度 等高线 图像 振动 触觉 表达 方法 | ||
技术领域
本发明涉及为视障人群及从事特殊工作的人群提供图像的触觉表达方法,尤其是一种基于深度等高线的图像的振动触觉编码与表达方法。
背景技术
深度信息是产生立体感的关键。人在利用视觉观察真实物体时,不仅能够分辨物体宽度与高度,而且能够辨识出它们的深度,判断物体之间或观看者与物体之间的距离。这种立体视觉主要来源于双目视差。而人在观察二维图像时,一般仍能大致识别出物体的大小与空间位置关系,这主要是归咎于人长期双目视觉的经验,对二维图像所提供的信息进行加工,从而获得心理深度信息。
要让使用者利用触觉的方式准确地感知物体的轮廓特征,深度信息的呈现也不可缺少。然而,以往图像信息的触觉表达,通常是只能呈现物体的二维轮廓信息。例如:John Linvil和James Bliss研制的Optacon(奥普特康盲人电子阅读仪)的图像触觉表达系统,能将摄相机的亮度信息转换为振动触觉刺激,通过6×24的振动式触觉阵列作用于手指。上海交通大学研制了一种基于电刺激的触觉替代视觉系统,它将简单图形通过点刺激作用在使用者的指尖,从而感知图形。这种方法是将二维图像的像素空间投影到触觉点阵空间,每个像素点灰度特征和对应位置上的点阵的刺激特征相对应,而二维图像信息中缺少深度信息,导致利用这些触觉点阵无法有效呈现物体的凹凸轮廓变化。缺失了立体感的触觉呈现模式,对于依赖触觉感知环境的视障人群而言,无疑有很大的局限性,如果事先不加特别处理,使用者甚至无法分辨图像中的球、圆以及椭圆。
发明内容
发明目的:
本发明针对现有技术的不足,提供一种基于深度等高线的图像的振动触觉表达方法,该方法无需专门仪器测量图像深度信息。通过该方法,可以使视障人群及从事特殊工作的人群感知物体的三维轮廓。
技术方案:
为了实现上述发明目的,本发明采用的方案为:
本发明提出一种基于深度等高线的图像的振动触觉表达方法,包括图像采集与处理单元、视觉/触觉信息转换单元、振动电机阵列触觉表达单元。其中,图像采集与处理单元利用摄像头采集图像,对图像进行深度信息特征提取;视觉/触觉信息转化单元将图像深度信息映射到二维振动触觉刺激阵列,使图像沿深度方向,正向投影到二维平面上,深度相同的点连成等高线,不同等高线映射到振动阵列上具有不同的振动强度,内外相邻等高线间对应的振动点与外面一条等高线对应的振动点具有相同的振动强度,从而实现视觉图像与触觉刺激的映射;触觉表达单元由32×40的振动电机阵列组成,将振动触觉刺激呈现给使用者。
一种基于深度高线等的图像的振动触觉表达方法,包括步骤:
1)利用摄像头从物体正面采集图像,假设图像的像素为X×Y;
2)对图像进行灰度化与去噪处理,然后采用从明暗恢复形状SFS算法提取图像中每个像素点的深度信息;
3)将图像沿深度方向,正向投影到二维平面上,把深度相同的像素点连成有限条等高线,构成等高线图;
4)将图像深度信息映射到二维振动触觉刺激阵列,所述二维振动触觉刺激阵列是由N×M个点构成,每个点通过振动装置产生可控振动,通过各个振动点,用振动刺激使用者的触觉,使使用者感知图像;
图像的像素和二维振动触觉刺激阵列满足X∶Y=N∶M。
所述步骤4)中,图像深度信息映射到二维振动触觉刺激阵列:将等高线图等分成N列M行共N×M个区域,每个区域对应一个振动装置,振动装置的振动强度由该区域对应的深度值决定:若深度区域内有等高线经过,则其对应的振动电机就有相应的振动,并且振动强度与深度值对应,深度值越大,振动强度越强,等高线间深度区域所对应的振动电机的振动强度与外面一条等高线对应的振动强度相同。
所述步骤2)中,对图像进行灰度化的方法是:首先提取图像像素点(x,y)的RGB分量,然后根据以下公式计算出该像素点的灰度值G(x,y):
G(x,y)=0.30×R(x,y)+0.59×G(x,y)+0.11×B(x,y) (1)
其中,x代表像素点在图像中的横坐标,y代表像素点在图像中的纵坐标,R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别代表像素点(x,y)的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。
所述步骤2)中,图像去噪的方法是采用3×3的中值滤波器,即将图像中位于3×3窗口内像素的灰度值进行排序,取中值作为窗口中心像素的灰度值。
所述步骤2)中,SFS算法选用Tsai&Shah的方法,利用后项有限差分方法将反射函数离散化:
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