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应用于静电力触觉再现装置的多参量视觉对象渲染方法制造方法及图纸

技术编号:19826163 阅读:37 留言:0更新日期:2018-12-19 16:19
本发明专利技术涉及应用于静电力触觉再现装置的多参量视觉对象渲染方法,属于虚拟现实与人机交互领域。根据触摸点定位获取当前视觉对象的目标像素点,计算目标像素点的像素力、色调、粗糙度信息,利用像素力与色调信息来映射静电力激励信号的幅度参量,利用粗糙度信息来映射静电力激励信号的频率分量,根据两种映射关系合成静电力激励信号,实现对视觉对象中的特征信息的实时渲染。本发明专利技术的优点在于:用颜色变化表征纹理信息,有效避免了用灰度变化表征纹理信息所导致的彩色图像在灰度变换后丢失纹理信息的缺点;结合色彩心理学理论和人类主观频率刺激感知特性,建立静电力激励信号幅度和频率分量的映射关系,提供一种更符合人类触觉感知特性的触觉体验,提高了视觉对象触觉再现的真实感。

【技术实现步骤摘要】
应用于静电力触觉再现装置的多参量视觉对象渲染方法
本专利技术属于虚拟现实与人机交互领域,尤其涉及一种应用于静电力触觉再现装置的多参量视觉对象渲染方法。
技术介绍
触觉再现是当前人机交互与虚拟现实领域内的前沿技术,能够给人提供更好的沉浸式体验,相较于传统的视觉和听觉,触觉更注重人机的交互性。其中静电触觉再现技术是目前国际触觉再现的研究热点和重点,在教育教学、商业展示、医学治疗和娱乐等领域有着广阔的发展前景。静电力触觉再现技术主要是根据库伦定律,利用静电力吸引原理,通过调节手指与触觉再现面板间的摩擦力提供触觉体验。静电力触觉再现面板有玻璃底板、透明导电极板、透明绝缘薄膜组成。当激励信号施加于导电极板时,绝缘薄膜内部正负电荷周期性“跳跃”,从而产生一个周期性变化的电场。当手指触摸再现面板时,手指因电荷感应而周期性携带正负电荷,电荷间库仑力相互作用,使手指感知触觉力作用。可以通过对激励信号的参量控制,改变指尖所受摩擦力,进而产生不同的触觉体验像素力的概念源于Bucha等人提出的像素力场算法,其中将每个像素点的像素力定义为一个指向颜色变化方向的二维矢量,来表征该像素在邻域内的颜色变化。当颜色变本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于静电力触觉再现装置的多参量视觉对象渲染方法,其特征在于,包括下列步骤:(1)根据手指触摸位置(xi,yi)获取当前目标像素点Pi;(2)获取图像的颜色分量矩阵:红色分量R,绿色分量G,蓝色分量B;(3)计算目标像素点Pi处的像素力Fi;(4)计算目标像素点Pi处的色调Hi;(5)计算目标像素点Pi处的粗糙度Ti;(6)将目标像素点Pi处的像素力Fi和色调Hi映射为静电力激励信号的幅度分量A;(7)将目标像素点Pi处的粗糙度Ti映射为静电力激励信号的频率分量ω;(8)根据步骤(6)和步骤(7)求得的幅度分量A和频率分量ω合成静电力激励信号V(t)。

【技术特征摘要】
1.一种应用于静电力触觉再现装置的多参量视觉对象渲染方法,其特征在于,包括下列步骤:(1)根据手指触摸位置(xi,yi)获取当前目标像素点Pi;(2)获取图像的颜色分量矩阵:红色分量R,绿色分量G,蓝色分量B;(3)计算目标像素点Pi处的像素力Fi;(4)计算目标像素点Pi处的色调Hi;(5)计算目标像素点Pi处的粗糙度Ti;(6)将目标像素点Pi处的像素力Fi和色调Hi映射为静电力激励信号的幅度分量A;(7)将目标像素点Pi处的粗糙度Ti映射为静电力激励信号的频率分量ω;(8)根据步骤(6)和步骤(7)求得的幅度分量A和频率分量ω合成静电力激励信号V(t)。2.如权利要求1所述的一种应用于静电力触觉再现装置的多参量视觉对象渲染方法,其特征在于:步骤(3)目标像素点Pi处的像素力Fi的计算过程如下:1)计算以目标像素点Pi为中心像素的n×n,n为正整数,邻域N内,任意位置(xj,yj)处的像素Pj与Pi的像素交互力Fi,j,Pi≠Pj;Fi,j=K(Qi,Qj)·D(Xi,Xj)·ri,j其中:K(Qi,Qj)是表征2个像素颜色差异的函数,Qi和Qj为像素Pi和Pj的颜色向量,公式表示为:式中Ri为目标像素点Pi的红色分量,Rj为像素Pj的红色分量,Gi为目标像素点Pi的绿色分量,Gj为像素Pj的绿色分量,Bi为目标像素点Pi的蓝色分量,Bj为像素Pj的蓝色分量;D(Xi,Xj)是表征2个像素空间关系的函数,Xi和Xj为像素Pi和Pj的位置坐标:Xi=(xi,yi),Xj=(xj,yj),D(Xi,Xj)公式表示为:ri,j是由像素Pi指向的Pj的单位向量;2)计算目标像素点Pi的像素力Fi:3.如权利要求1所述的一种应用于静电力触觉再现装置的多参量视觉对象渲染方法,其特征在于:步骤(4)目标像素点Pi处的色调Hi的计算过程如下:其中:4.如权利要求1所述的一种应用于静电力触觉再现装置的多参量视觉对象渲染方法,其特征在于:步骤(5)目标像素点Pi处的局部粗糙度Ti的计算过程如下:1)计算当前显示图像的亮...

【专利技术属性】
技术研发人员:燕学智武秋爽孙晓颖刘国红王晓翠王海云张晨张佳丽
申请(专利权)人:吉林大学
类型:发明
国别省市:吉林,22

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