【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法、设备和介质，属于光场显示。
技术介绍
1、光场显示技术可以分为阵列光场显示技术和压缩光场显示技术两类。其中，压缩光场技术将高维光场信息压缩并分解成多层二维图像，并利用多层显示器输出这些图像以实现三维场景的光场重构，可以为观众呈现引人入胜的3d显示效果。压缩光场显示技术利用大量的计算提高了显示系统的空间带宽利用率，克服了传统光场显示系统普遍存在的空间-角度分辨率的权衡问题。可以有效解决辐辏调焦冲突，因而备受瞩目。
2、虽然压缩光场显示技术已经获得了显著的进步。但是如何实现高维光场信息的实时压缩分解仍是压缩光场显示技术中的一项极具挑战性的工作。传统的迭代算法存在收敛速度慢、图像质量受限等问题。这些算法在面对高分辨率光场图像的实时渲染任务时仍存在局限性。
3、本
技术介绍
中公开的信息仅用于理解本专利技术构思的背景，因此它可以包括不构成现有技术的信息。
技术实现思路
1、针对上述问题或上述问题之一，本专利技术的目的一在于提供基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法、设备和介质，通过构建多视角图像处理模型、初始像素计算模型、优化像素计算模型，采用基于像素复用相关性的优化初始像素值进行优化，可以有效减少数据的冗余和迭代计算的次数，以及数据的重复性，从而实现光场数据的快速压缩渲染，提高了渲染的效率，同时也保证了渲染的质量。
2、针对上述问题或上述问题之一，本专利技术的目的二在于提供基于像素复用相关性的压缩光场渲染方
3、针对上述问题或上述问题之一，本专利技术的目的三在于提供基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法、设备和介质，结合迭代优化算法和并行计算技术，大幅减少了迭代计算量并提升了迭代计算的效率，并对光场图像的渲染质量没有影响，特别适用于高分辨率光场图像的实时渲染任务。
4、为实现上述目的之一，本专利技术的第一种技术方案为：
5、一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，包括如下步骤：
6、步骤1、获取三维模型信息；
7、步骤2、利用预先构建的多视角图像处理模型，基于相机阵列参数，对三维模型信息进行处理，得到三维模型信息的多视角图像信息；
8、步骤3、通过预先构建的初始像素计算模型，利用像素复用相关性，对多视角图像信息进行计算，得到压缩光场在一个或多个显示层上的优化初始像素值；
9、步骤4、采用预先构建的优化像素计算模型，基于优化初始像素值和迭代算法，求解压缩光场在一个或多个显示层上的优化像素值，用于在显示器进行显示，以实现基于像素复用相关性的压缩光场渲染。
10、本专利技术经过不断探索以及试验，通过构建多视角图像处理模型、初始像素计算模型、优化像素计算模型，实现光场数据的快速压缩渲染，采用基于像素复用相关性的优化初始值进行优化，可以有效减少数据的冗余和迭代计算的次数，以及数据的重复性，从而实现光场数据的快速压缩渲染，提高了渲染的效率，同时也保证了渲染的质量。
11、进一步，同时基于像素复用相关性的优化初始值更加接近优化值，使得算法不容易陷入局部最优值，优化所获得的图像的信噪比更高。
12、进而本专利技术所述的方法，结合迭代优化算法和并行计算技术，大幅减少了优化算法所需的迭代计算量，大幅减少了迭代计算量并提升了迭代计算的效率，从而显著提升了算法的运行效率，并对光场图像的渲染质量没有影响，因而本专利技术特别适用于高分辨率光场图像的实时渲染任务。
13、作为优选技术措施：
14、所述步骤1中，三维模型信息为计算机建模得到的三维模型数据，或是通过三维测量技术获得的实际场景的三维数据；
15、或/和，所述步骤2中，相机阵列是虚拟相机阵列，或是实物相机阵列；利用基于错切相机视锥的符号距离场变换对多视角图像信息的内存地址进行重排序，使得同一条光线在压缩光场的不同显示层上的交点的内存地址的偏移量相同。
16、因此本专利技术所述的方法，使得光场压缩分解过程的寻址更为高效，进一步提升了计算效率。
17、作为优选技术措施：
18、内存地址的像素坐标(si,ti)与重新排序后的位置坐标(s0,t0)之间的映射关系如下所示：
19、
20、
21、其中，sdf为映射函数，δxview，δyview为相机在x和y方向的间隔，δzfar为前显示层和零视差平面之间的距离，δznear为后显示层和零视差平面之间的距离。
22、作为优选技术措施：
23、所述步骤3中，通过初始像素计算模型得到优化初始像素值的方法如下：
24、步骤31，基于多视角图像信息的位置坐标，确定某像素点；
25、步骤32，获取穿过某像素点的多条光线亮度数据；
26、步骤33，计算多条光线亮度数据的几何平均值或者算数平均值或者加权平均值，作为各个显示层上的某像素点的优化初始像素值。
27、作为优选技术措施：
28、所述步骤4中，采用优化像素计算模型求解优化像素值的方法如下：
29、迭代算法为对初始值敏感的迭代算法，其是并行的迭代算法或串行的迭代算法，其耦合优化算法，形成能提升计算速率的复合优化迭代算法；
30、迭代算法为非负矩阵分解算法或非负约束最小二乘法或联合代数重建算法；
31、所述优化算法为梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量随机梯度下降法或动量法。
32、作为优选技术措施：
33、非负矩阵分解算法的迭代公式如下所示：
34、
35、其中的f、g分别代表后显示层和前显示层的透过率矩阵，w为加权系数，l为多视角图像矩阵，⊙表示矩阵的外积，t为矩阵转置符号，arg min为指使目标函数达到最小值的变量取值。
36、为实现上述目的之一，本专利技术的第二种技术方案为：
37、一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，包括如下步骤：
38、步骤1、获取三维模型信息；
39、步骤2、设定相机阵列参数，记录三维模型的多视角图像信息；
40、步骤3、利用像素复用相关性和步骤2获得的多视角图像信息计算压缩光场在各个显示层上的优化初始值；
41、步骤4、利用步骤3所述的优化初始值和迭代算法求解压缩光场在各个显示层上的优化值；
42、步骤5、将步骤4所得的优化值输入到多层显示器进行显示，从而完成渲染。
43、本专利技术采用基于像素复用相关性的优化初始值进行优化，大幅减少了优化算法所需的迭代计算量，从而显著提升了算法的运行效率。同时基于像素复用相关性的优化初本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
2.如权利要求1所述的一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
5.如权利要求1所述的一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
6.如权利要求5所述的一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
7.一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
8.如权利要求7所述的一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
9.一种电子设备，其特征在于：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
2.如权利要求1所述的一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种基于像素复用相关性的压缩光场渲染方法，其特征在于：
5.如权利要求1所述的一种基于像素复用相关性...
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