We propose a smart dimming sunglasses system for individuals with photophobia, especially those who are easily irritated by light intensity. The system uses a spatial light modulator (SLM) to selectively filter light entering the eye based on the scene detection of a camera. By controlling the transmittance of each pixel on the SLM using a modulation function, the proposed sunglasses enable an automated non-linear field of view dimming and also flexible light modulation that meets the photophobic user's visual requirements. Meanwhile, an occlusion mask created on the SLM, which possesses low transmittance to block the incoming light rays, appears blurred from the eye since the focal plane is not on the SLM and blocks the light stimulation insufficiently. To solve this problem, the aperture-based expanded mask has been used in past studies, however, the excessive large expansion ratio used in this approach leads to over-blocking (occlusion leak). In this work, we build an optimization model by simulating the defocused occlusion mask and determining the effective contribution of the degraded pixels based on the occlusion efficiency of the pixel transmittance. While the non-processed mask cannot provide sufficient occlusion and the aperture-based expanded mask causes occlusion leak, our optimized mask attenuates the intensely bright areas to a proper brightness without incorrectly attenuating surrounding areas that no need to modulation.


翻译:针对畏光症患者(尤其是对光强度敏感者),我们提出一种智能调光遮光眼镜系统。该系统利用空间光调制器(SLM)结合摄像头场景检测功能,实现对入射光的可选择性滤除。通过调制函数控制SLM各像素透过率,该眼镜既能实现非线性视场自动调光,又能满足畏光患者视觉需求的柔性光调制。然而,当在SLM上生成低透过率遮蔽掩膜以阻挡光线时,由于人眼焦平面不在SLM位置,该掩膜在人眼观察中呈现模糊状态,无法有效阻断光刺激。针对此问题,现有研究采用基于孔径的扩展掩膜,但过大的扩展比会导致过度遮蔽(遮挡泄露)。本研究通过模拟离焦遮蔽掩膜,建立基于像素透过率遮蔽效率的有效像素贡献优化模型。相较于未处理掩膜遮蔽不足和孔径扩展掩膜引发的遮挡泄露问题,我们提出的优化掩膜能在不误调周边非目标区域的前提下,将强光区域精准衰减至适宜亮度。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
10+阅读 · 6月15日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员