【技术实现步骤摘要】
一种基于人工视网膜空间感知的控制方法及装置
本申请涉及人工智能
，具体涉及用于人工视网膜的空间环境感知。
技术介绍
人工视网膜(ArtificialRetina)又称仿生视觉假体(BionicVisionProsthesis)。人工视网膜先使用体外相机采集图像，在降采样后，再通过体内植入的有限数量的电极刺激视网膜神经来产生光幻视(Phosphene)，从而使失明患者重获视觉感知能力。然而由于失明患者体内植入电极的数量十分有限，现有的人工视网膜成像像素普遍处于1000+像素以下。且由于受制于现有的电极制造、能量传输、植入体封装技术水平和安全性等方面的原因，暂时还难以期待仿生视觉假体成像像素能够发生飞跃性提升。所以当前仿生视觉假体图像的低像素会导致信息的大量丢失，导致场景空间环境难以辨认等问题。传统图像处理技术难以处理降采样后信息丢失的问题，例如专利CN200810034286.X使用图像处理模块对获取的图像进行图像信息预校正,改善图像质量，然后进行图像信息简化、增强。但该模块并不感知环境信息，无法得到失明患者所处环境的空间结构信息。今年随着技术的进步，特定场景...
【技术保护点】
1.一种基于人工视网膜空间感知的控制方法，其特征在于，包括：获取与人工视网膜配对的相机所采集的原始图像；将所述原始图像输入至空间结构生成模型中进行处理，以得到与所述原始图像对应的二值化空间结构图像；接收使用所述人工视网膜的用户发送的请求，所述请求携带所述用户的查看需求，且所述请求用于指示发送与所述用户的请求匹配的目标图像；对与所述原始图像对应的二值化空间结构图像进行图像处理，以获取与所述用户的请求匹配的目标图像；将所述目标图像发送至所述人工视网膜，以便指示所述人工视网膜进行显示。
【技术特征摘要】
1.一种基于人工视网膜空间感知的控制方法，其特征在于，包括：获取与人工视网膜配对的相机所采集的原始图像；将所述原始图像输入至空间结构生成模型中进行处理，以得到与所述原始图像对应的二值化空间结构图像；接收使用所述人工视网膜的用户发送的请求，所述请求携带所述用户的查看需求，且所述请求用于指示发送与所述用户的请求匹配的目标图像；对与所述原始图像对应的二值化空间结构图像进行图像处理，以获取与所述用户的请求匹配的目标图像；将所述目标图像发送至所述人工视网膜，以便指示所述人工视网膜进行显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：获取待训练的空间结构数据集，其中，所述空间结构数据集包括不同场景下的不同实拍图像及与所述不同实拍图像对应的二值化空间结构图像；将所述不同实拍图像输入至初始空间结构生成模型中进行多次训练，使得所述初始空间结构生成模型将所述不同实拍图像分别转换成所述与所述不同实拍图像对应的二值化空间结构图像；将所述初始空间结构生成模型作为所述空间结构生成模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对与所述原始图像对应的二值化空间结构图像进行图像处理，以获取与所述用户的请求匹配的目标图像，包括：当所述用户的请求为获取空间结构图像，则对所述原始图像对应的二值化空间结构图像不作处理；当所述用户的请求为获取空间结构图像与图像细节，则获取所述原始图像的降采样图像；将所述原始图像对应的二值化空间结构图像与所述降采样图像进行合并操作；当所述用户的请求为显示图像细节同时突出显示空间结构，则获取所述原始图像的降采样图像；将所述原始图像对应的二值化空间结构图像反相后与所述降采样图像进行合并操作。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，包括：当所述原始图像对应的二值化空间结构图像的有效像素为黑色像素时，则所述合并操作可表示为：其中，y′(n,m)为合并后的图像，n、m分别为对应图像的像素的横坐标、纵坐标，y(n,m)为所述原始图像对应的二值化空间结构图像，x′(n,m)为所述原始图像的降采样图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，包括：当所述原始图像对应的二值化空间结构图像的有效像素为白色像素时，则所述合并操作可表示为：6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏轩，于峰崎，朱红梅，李南，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44
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