[发明专利]一种图像-背景分离的光谱深度知觉评估训练方法

说明书

本发明提出一种图像‑背景分离的光谱深度知觉评估训练方法，涉及深度知觉评估的技术领域，在背景画布配合下，前景图像模型对应不同的光谱深度凹凸关系，观察者通过观测设备观测并反馈的前景图像模型，观测到的凹凸关系也即反映了自身深度知觉感知的前景图像模型对应的光谱深度凹凸关系，将观察者通过观测设备观测并反馈的前景图像模型的凹凸关系与预先设置的前景图像模型对应的光谱深度凹凸关系对比，得出观察者光谱深度知觉的轮廓整合功能情况，该方案帮助观察者及时发现自身光谱深度知觉的异常情况，再通过训练，辅助改善观察者的深度知觉轮廓整合功能，填补了该方面当前研究的空白，对临床深度知觉功能有较强的指导意义。

技术领域

本发明涉及深度知觉评估的技术领域，更具体地，涉及一种图像-背景分离的光谱深度知觉评估训练方法。

背景技术

轮廓整合是观察者分割可视图像和感知轮廓边界的一种能力，主要对视野范围内的局部特征综合，例如方向、深度、色彩等。在一个二维加工机制中，轮廓整合要求把组成一个全局轮廓图像上的局部元素整合在一起，这些元素有可能是运动方向性的、静态朝向性的、色调性(颜色性)的、纹理性的、视差性等。传统研究认为轮廓整合是一个二维的过程，即沿方向轴把有方向的片段联系起来的过程，然而，轮廓线在三维世界中也是存在的，如果轮廓和噪声背景在不等深度的层面，那么具有正常立体视觉的观察者将共线轮廓与噪声背景分离的能力将会更强，因此，在人的生活中，轮廓整合和人的深度知觉有一定的必然关系。

图像-背景分离是视觉系统将可视图像分割成图像和背景的过程，是视觉感知的第一步，在三维世界中，图像-背景分离的过程是观察者深度知觉配合的过程，其中，可视图像中光谱和色彩信号在图像-背景分离中是一个重要体现，在光谱色系中，不同颜色的光波长不同。当镜片没有将所有波长的光聚焦在同一点时，就会发生色差。不同的波长在人眼的晶状体上以不同的角度折射。这使得每种颜色的焦点位于视网膜上的不同位置，形成不同的深度知觉。

同一个色系的图像在视网膜成像的位置相近，具有相似的深度知觉，通过视觉系统整合成一个图像轮廓。例如图1所示的红绿色盲检测图，该图中的背景的颜色基本属于红色系光谱，成像在观察者的视网膜的后面，“7”的颜色基本属于绿色系，成像的位置在红色系光谱之前，因此，正常观察者在观测图1所示的红绿色盲检测图时，“7”在红绿色盲检测图全局上形成了一个凸出于红色系光谱背景的整体轮廓。仍基于图1所示的红绿色盲检测图，在常规视觉色盲检查中，色盲人群看不到颜色，因此，分辨不出图像的轮廓，实际上是一种光谱深度知觉上的轮廓整合功能异常，而这方面在当前的研究还比较空白，因此，进行人的图像-背景分离的光谱深度知觉评估训练，对后期辅助深度知觉轮廓整合的功能改善具有指导性意义。

发明内容

为解决如何进行人的图像-背景分离的光谱深度知觉评估训练的问题，本发明提出了一种图像-背景分离的光谱深度知觉评估训练方法，帮助观察者及时发现自身光谱深度知觉的异常情况，并辅助改善观察者的深度知觉轮廓整合功能，填补了该方面当前研究的空白，对临床视觉有较强的指导意义。

为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：

一种图像-背景分离的光谱深度知觉评估训练方法，所述评估训练方法包括：

S1.设置画面内容及观察评估次数上限为N，所述画面内容包括背景画布和前景图像模型，在背景画布配合下，前景图像模型对应不同的光谱深度凹凸关系；

S2.将画面内容通过显示装置进行显示，观察者通过观测设备观察显示装置中显示的画面内容，并反馈所视画面内容中前景图像模型的凹凸关系；

S3.判断观察者反馈的前景图像模型的凹凸关系与预先设置的前景图像模型对应的光谱深度凹凸关系是否一致，若是，执行步骤S4；否则，观察者光谱深度知觉异常，执行步骤S5；

S4.判断观察评估次数是否达到N，若是，观察者光谱深度知觉正常；否则，返回步骤S2；