图像特征增强方法、设备及存储介质技术

本申请提供一种图像特征增强方法，用于基于用户实际视觉能力增强图像特征，提高用户体验及视觉训练效果。该方法包括：提取基础图像的图像特征，所述图像特征包括边缘特征、色彩特征及轮廓特征；获取用户对应的用户基础视觉参数；根据所述用户基础视觉参数对所述图像特征进行增强，以生成所述基础图像所对应的显示图像。本申请的图像特征增强方法生成的显示图像，针对性强，用于视觉训练，训练效果佳。训练效果佳。训练效果佳。

【技术实现步骤摘要】
图像特征增强方法、设备及存储介质


[0001]本申请属于图像处理领域，特别涉及一种图像特征增强方法、视觉训练设备、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]视觉训练是一种眼睛和大脑的训练方式，重新训练大脑和眼睛之间的关系，如做眼睛运动一样，这是以持续性训练大脑视觉神经认知系统的刺激与训练，增加眼睛运动、聚焦、固视能力以及双眼的合作能力，视觉处理能力和治疗弱视等视觉功能。
[0003]现有的业界进行视觉训练主要是通过播放特定图像对用户的视觉进行刺激，且针对不同用户相同的视觉问题，所显示的图像是相同的。然而，属于普世化的视觉刺激图像，不能适应不同个体的训练需求，针对性差，视觉训练效果不佳。

技术实现思路

[0004]为解决上述用于视觉训练的图像针对性差且训练效果不佳的技术问题，本申请提供一种图像特征增强方法，根据用户的实际视觉能力，生成显示图像，供用户进行视觉训练。
[0005]本申请第一方面提供了一种图像特征增强方法，包括：
[0006]提取基础图像的图像特征，所述图像特征包括边缘特征、色彩特征及轮廓特征；
[0007]获取用户对应的用户基础视觉参数；
[0008]根据所述用户基础视觉参数对所述图像特征进行增强，以生成所述基础图像所对应的显示图像。
[0009]可选地，所述图像特征还包括3D深度视觉特征，所述显示图像为3D图像。
[0010]可选地，所述图像特征还包括运动特征，所述获取基础图像包括：
[0011]获取基础视频的单帧图像作为所述基础图像。
[0012]可选地，生成所述显示图像之后，还包括：
[0013]根据所述单帧图像的序列显示所述显示图像，以形成对应所述基础视频的训练视频。
[0014]可选地，所述图像特征还包括3D深度视觉特征，所述显示图像为3D图像，所述训练视频为3D视频。
[0015]可选地，所述用户基础视觉参数包括眼位、视力、光度、间质、视野、注视、视觉、瞳距、瞳孔大小、瞳孔距离、主导眼、注视性质、裸眼远视力、裸眼近视力、验光状态及矫正视力、超锐度、聚散灵敏度、调节幅度、对比灵敏度、主视斜视角、客观斜视角、屈光状态及眼位最后处方中的一种或多种，所述用户基础视觉参数同时包括用户的左眼参数及右眼参数。
[0016]本申请第二方面提供了一种视觉训练设备，包括：
[0017]图像特征提取单元，用于计算提取基础图像的图像特征，所述图像特征包括边缘特征、色彩特征及轮廓特征；
[0018]用户视觉参数获取单元，用于获取用户对应的用户基础视觉参数；
[0019]图像特征增强单元，用于根据所述用户基础视觉参数对所述图像特征进行增强，以生成所述基础图像所对应的显示图像。
[0020]可选地，所述述图像特征还包括3D深度视觉特征，所述显示图像为3D图像。
[0021]本申请第三方面提供了一种计算机设备，其包括至少一个连接的处理器、存储器和收发器，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述存储器中的程序代码来执行上述第一方面的所述图像特征增强方法，上述第一方面的图像特征增强方法包括：提取基础图像的图像特征，所述图像特征包括边缘特征、色彩特征及轮廓特征；获取用户对应的用户基础视觉参数；根据所述用户基础视觉参数对所述图像特征进行增强，以生成所述基础图像所对应的显示图像。
[0022]本申请第四方面一种计算机存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面的所述图像特征增强方法，上述第一方面的图像特征增强方法包括：提取基础图像的图像特征，所述图像特征包括边缘特征、色彩特征及轮廓特征；获取用户对应的用户基础视觉参数；根据所述用户基础视觉参数对所述图像特征进行增强，以生成所述基础图像所对应的显示图像。
[0023]相对于相关技术，本申请提供的实施例中，所述图像特征增强方法根据所述用户基础视觉参数，增强所述图像特征，即对所述边缘特征、所述色彩特征及所述轮廓特征进行增强，通过进行颜色滤光补偿、进行图像锐化、对比度调整、亮度调整、分辨度调整、提高运动特征显著性及调整景深参数，生成所述显示图像，所述显示图像针对性强，用于2D/3D图片欣赏、2D/3D视频观看、2D\3D游戏娱乐，达到较好的观赏效果，获得较佳用户体验；用户还可以基于所述用户基础视觉参数进行调整，基于调整后的参数进行特征增强，实现个性化的显示方案，满足不同客户个性化需求；所述视觉训练设备特别是针对视觉缺陷，当使用所述显示图像用于进行视觉训练时，增多在用户视觉观察能力内披露的图像特征，即用户可以清晰分辨图像中不同色彩的差异，图像边缘，图像中人物或事物的轮廓、细节、相互位置关系及尺寸比例等，进行训练时，训练效率高、效果好，从而具较佳的预防近视及治疗弱视效果。
【附图说明】
[0024]图1为本申请实施例提供的一种图像特征增强方法的流程图；
[0025]图2为本申请实施例提供的视觉训练设备的虚拟结构示意；
[0026]图3为本申请实施例提供的服务器的硬件结构示意图。
【具体实施方式】
[0027]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0028]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包
含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块，本申请中所出现的模块的划分，仅仅是一种逻辑上的划分，实际应用中实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合成或集成在另一个系统中，或一些特征向量可以忽略，或不执行，另外，所显示的或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，模块之间的间接耦合或通信连接可以是电性或其他类似的形式，本申请中均不作限定。并且，作为分离部件说明的模块或子模块可以是也可以不是物理上的分离，可以是也可以不是物理模块，或者可以分布到多个电路模块中，可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本申请方案的目的。
[0029]请参阅图1，为本申请实施例提供的一种图像特征增强方法的流程图，包括101、提取基础图像的图像特征。
[0030]本实施例中，所述视觉训练设备可以首先获取基础图像，并提取基础图像中的图像特征，该图像特征包括边缘特征、色彩特征及轮廓特征。
[0031]其中，所述边缘特征为图像边缘的特征，是图像最基本的特征，是图像性区域与另一个属性区域的交界处，表现为图像局部灰度显著变化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像特征增强方法，其特征在于，包括：提取基础图像的图像特征，所述图像特征包括边缘特征、色彩特征及轮廓特征；获取用户对应的用户基础视觉参数；根据所述用户基础视觉参数对所述图像特征进行增强，以生成所述基础图像所对应的显示图像。2.根据权利要求1所述图像特征增强方法，其特征在于，所述图像特征还包括3D深度视觉特征，所述显示图像为3D图像。3.根据权利要求1所述的图像特征增强方法，其特征在于，所述图像特征还包括运动特征，所述获取基础图像包括：获取基础视频的单帧图像作为所述基础图像。4.根据权利要求3所述图像特征增强方法，其特征在于，生成所述显示图像之后，还包括：根据所述单帧图像的序列显示所述显示图像，以形成对应所述基础视频的训练视频。5.根据权利要求4所述图像特征增强方法，其特征在于，所述图像特征还包括3D深度视觉特征，所述显示图像为3D图像，所述训练视频为3D视频。6.根据权利要求1所述图像特征增强方法，其特征在于，所述用户基础视觉参数包括眼位、视力、光度、间质、视野、注视、视觉、瞳距、瞳孔大小、瞳孔距离、主导眼、注视性质、裸眼远视力、...

【专利技术属性】
技术研发人员：台正，汤仕兵，程克非，
申请(专利权)人：深圳小豆视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：