一种基于深度视差的视觉训练方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于深度视差的视觉训练方法及装置，通过预设的视差评定方法获得所述用户的第一视差，根据所述第一视差，通过预设的深度图像构建方法构建若干个不同深度精度等级的训练图像，接着根据预设的随机算法随机显示所述若干个训练图像，并通过预设的辨识方法分别获得用户对所述若干个训练图像的辨识结果；根据不同训练图像的辨识结果及所述辨识结果对应的训练图像的深度精度等级，通过预设的训练图像播放顺序依次播放所述若干个训练图像以使进行用户的视觉训练，并采集所述用户的视觉训练时长，当所述用户的视觉训练时长达到预设的时间阈值时，则停止所述训练图像的播放，完成所述用户的视觉训练，提高视觉训练的效率及效果。的效率及效果。的效率及效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度视差的视觉训练方法及装置


[0001]本专利技术涉及弱视训练
，尤其涉及一种基于深度视差的视觉训练方法及装置。

技术介绍

[0002]现有的双眼视功能训练多为利用同视机、多媒体软件、双眼视功能训练仪器，如红绿立体图片、Aperture Rule、实体镜等进行针对性的双眼视功能训练。在现有技术中，所述同视机通过反复观察特制的立体画片，正常者能将这两张图像融合成一张完整立体图像。不正常者感觉不到立体图像，以此巩固和提高斜视弱视的矫正训练效果，增强立体视觉能力，所述多媒体软件综合运用神经生物学、心理物理学和计算机视觉的理论和方法，利用大脑神经系统的可塑性，将弱视训练与电脑游戏相结合，通过各种生物刺激，提高视觉功能。
[0003]但是，上述现有训练方法都是通过双眼分别观察不同的静态画面，只通过调整不同的深度感来进行训练，从而提升一定的立体范围，静态图片经过多次训练使用后训练者容易产生疲乏感，失去进行训练的兴趣，现有技术的立体图通常整个图为同一深度，仅通过调整整个画片的深度感来进行训练。但立体感在对比不同深度下会有更明显的效果，尤其是在统一信号源中进行展示，在同一信号源中展现出来的画面立体感通常表现为比屏幕更靠近或远离人眼两种方式。同时，每个训练者的融合能力并不是固定的，正常人双眼的融合功能分开范围为0
‑
6度，辐辏范围0
‑
40度。对于弱视训练者来说，这个范围会更小。若无差别对所有训练者的设定都一样，则对同一物体的视像视差大于训练者的阈值会影响融像效果，两眼视像无法看成一个像自然也无法形成立体感。

技术实现思路

[0004]本专利技术公开了一种基于深度视差的视觉训练方法及装置，提高视觉训练的效率。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于深度视差的视觉训练方法，包括：
[0006]通过预设的视差评定方法对用户的视觉进行评估，获得所述用户的第一视差；
[0007]根据所述第一视差，通过预设的深度图像构建方法为所述用户构建若干个不同深度精度等级的训练图像，并根据所述深度精度等级将所述若干个训练图像进行一一排序；所述训练图像包括若干个不同深度视差的训练目标；
[0008]根据预设的随机算法随机显示所述若干个训练图像，并通过预设的辨识方法分别获得用户对所述若干个训练图像的若干个辨识结果；
[0009]根据所述辨识结果及所述辨识结果对应的训练图像的深度精度等级，通过预设的训练图像播放规则不断更换所述若干个训练图像以使进行所述用户的视觉训练，并采集所述用户的视觉训练时长；
[0010]当所述视觉训练时长达到预设的时间阈值时，则停止所述训练图像的播放，完成所述用户的视觉训练。
[0011]本专利技术公开了一种基于深度视差的视觉训练方法，首先通过预设的视差评定方法
对需要进行视觉训练用户进行视差评估，获取所述用户的第一视差，本专利技术基于用户本身的视差进行个性化的视觉训练，更好的提高训练的效果，接着根据获得的所述用户的第一视差，通过预设的深度图像构建方法构造不同深度精度的训练图像，同时所述训练图像中包括不同深度色差的训练目标，以使用户在进行视觉训练时在同一个训练图像中观察多个不同深度色差等级的训练目标，更好的提高用户的立体视觉效果，接着通过预设的随机算法随机显示所述训练目标，以使得用户更好的观察到不同深度视差的训练目标的出现，通过预设的辨识方法获得用户对同一张训练图像的不同训练目标的深度视差的反馈结果，再根据所述反馈结果调解更换所述训练图像，以使得根据用户的训练结果降低或提升训练难度，更好的符合用户的训练过程，提高用户视觉训练的效果，通过不断更换所述训练图像，用户通过识别不同的训练图像中所述不同深度视差的训练目标完成视觉训练，本专利技术通过获取用户的第一视差，根据用户的第一是差决定训练图像的深度视差精度，实现个体化定制，更符合用户的实际视觉情况，接着根据用户对不同的训练图像中的反馈结果更换训练图像，即调整训练难度，提高用户的训练效果。
[0012]作为优选例子，在所述通过预设的视差评定方法对用户的视觉进行评估，获得所述用户的第一视差，具体包括：
[0013]根据预设的多干个训练目标，通过预设的双眼分视方法控制用户的双眼分别注视第一训练目标及第二训练目标；
[0014]通过预设的训练目标移动方法，控制所述第一训练目标及第二训练目标分别向相反的方向移动，并根据预设的双眼融像监测方法，实时监测所述用户是否发生双眼融像异常；
[0015]当所述用户发生双眼融像异常，则获取此时所述第一训练目标及所述第二训练目标之前的分开距离，并根据所述分开距离确定所述第一视差。
[0016]本专利技术通过移动预设的若干个训练目标按照相反方向移动，并实时检测在所述训练目标移动时，所述用户的双眼融像功能是否发生异常，当所述双眼融像功能发生异常时，则采集此时训练目标彼此之间的分开范围确定为本专利技术的第一视差，本专利技术根据用户的视觉差异个性化定制第一视差，能更好的针对不同的用户确定不同的训练目标，提高用户视觉训练的效率。
[0017]作为优选例子，在所述通过预设的的深度图像构建方法为所述用户构建若干个不同深度等级的训练图像，具体包括：
[0018]通过预设的深度精度等级及深度视差等级对所述第一视差进行处理，获得若干个不同等级的深度精度及所述每一个深度精度中包含的若干个不同等级的深度视差；
[0019]根据所述深度精度及所述深度视差，通过预设的深度图像构建方法构建若干个所述深度精度对应的训练图像及所述训练图像中分别包含的若干个所述深度视差对应的训练目标。
[0020]本专利技术根据所述第一视差，通过预设的深度精度及深度视察确定不同训练图像的深度精度及每一个训练图像中包含的若干个训练目标的不同深度视差，根据所述深度视差及所述深度精度构建训练图像，本专利技术通过设置不同等级的训练图像，并于逐步提升用户的训练难度，同时在同一个训练图像中设置不同深度视差的训练目标，解决了现有技术中同一张训练图像深度视差单一的技术问题，提高用户的训练效果。
[0021]作为优选例子，在所述通过预设的辨识方法分别获得用户对所述若干个训练图像的若干个辨识结果，具体包括：
[0022]通过预设的随机算法随机显示所述第一训练图像中的若干个训练目标，并根据所述若干个训练目标的深度视差形成标准选择顺序；
[0023]通过预设的随机算法随机显示所述训练图像中的若干个训练目标，并根据所述若干个训练目标的深度视差形成标准选择顺序；
[0024]根据预设的训练目标选择方法控制所述用户对所述若干个训练目标进行选择，并实时采集所述用户对所述若干个训练目标的选择顺序；
[0025]通过比较所述选择顺序及所述标准选择顺序，获得所述用户对所述训练图像的辨识结果。
[0026]本专利技术通过预设的随机算法逐步显示每一个训练图像中的训练目标，动态调整不同训练目标之间的视差，增加对训练者双眼的刺激量，让训练者更容易感受到物体与周围视标的深度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度视差的视觉训练方法，其特征在于，包括：通过预设的视差评定方法对用户的视觉进行评估，获得所述用户的第一视差；根据所述第一视差，通过预设的深度图像构建方法为所述用户构建若干个不同深度精度等级的训练图像，并根据所述深度精度等级将所述若干个训练图像进行一一排序；所述训练图像包括若干个不同深度视差的训练目标；根据预设的随机算法随机显示所述若干个训练图像，并通过预设的辨识方法分别获得用户对所述若干个训练图像的若干个辨识结果；根据所述辨识结果及所述辨识结果对应的训练图像的深度精度等级，通过预设的训练图像播放规则不断更换所述若干个训练图像以使进行所述用户的视觉训练，并采集所述用户的视觉训练时长；当所述视觉训练时长达到预设的时间阈值时，则停止所述训练图像的播放，完成所述用户的视觉训练。2.如权利要求1所述的一种基于深度视差的视觉训练方法，其特征在于，所述通过预设的视差评定方法对用户的视觉进行评估，获得所述用户的第一视差，具体包括：根据预设的多干个训练目标，通过预设的双眼分视方法控制用户的双眼分别注视第一训练目标及第二训练目标；通过预设的训练目标移动方法，控制所述第一训练目标及第二训练目标分别向相反的方向移动，并根据预设的双眼融像监测方法，实时监测所述用户是否发生双眼融像异常；当所述用户发生双眼融像异常，则获取此时所述第一训练目标及所述第二训练目标之前的分开距离，并根据所述分开距离确定所述第一视差。3.如权利要求1所述的一种基于深度视差的视觉训练方法，其特征在于，所述通过预设的的深度图像构建方法为所述用户构建若干个不同深度精度等级的训练图像，具体包括：通过预设的深度精度等级及深度视差等级对所述第一视差进行处理，获得若干个不同等级的深度精度及每一个深度精度中包含的若干个不同等级的深度视差；根据所述深度精度及所述深度视差，通过预设的深度图像构建方法构建若干个所述深度精度对应的训练图像及所述训练图像中分别包含的若干个所述深度视差对应的训练目标。4.如权利要求1所述的一种基于深度视差的视觉训练方法，其特征在于，所述通过预设的辨识方法分别获得用户对所述若干个训练图像的若干个辨识结果，具体包括：通过预设的随机算法随机显示所述训练图像中的若干个训练目标，并根据所述若干个训练目标的深度视差形成标准选择顺序；根据预设的训练目标选择方法控制所述用户对所述若干个训练目标进行选择，并实时采集所述用户对所述若干个训练目标的选择顺序；通过比较所述选择顺序及所述标准选择顺序，获得所述用户对所述训练图像的辨识结果。5.如权利要求4所述的一种基于深度视差的视觉训练方法，其特征在于，所述根据所述辨识结果及所述辨识结果对应的训练图像的深度精度等级，通过预设的训练图像播放规则不断更换所述若干个训练图像，具体包括：通过比较所述选择顺序及所述标准选择顺序，判断所述选择顺序是否与所述标准选择
顺序相同，并根据所述判断结果决定即将进入的深度精度等级；若所述选择顺序与所述标准选择顺序相同，则所述训练图像对应的辨识结果为辨识成功并获取当前所述选择顺序对应的训练图像的首次深度精度等级，并根据所述首次深度精度等级播放下一级深度精度等级对应的训练图像；所述下一级深度精度等级大于所述首次深度精度等级；若所述选择顺序与所述标准选择顺序不相同，则所述训练图像对应的辨识结果为辨识失败并获取当前所述选择顺序对应的训练图像的首次深度精度等级，并根据所述首次深度精度等级播放上一级深度精度等级对应的训练图像；所述上一级深度精度等级等于或小于所述首次深度精度等级。6.一种基于深度视差的视觉训练装置，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴栩平，谢家杰，
申请(专利权)人：广州视景医疗软件有限公司，
类型：发明
国别省市：