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公开(公告)号：CN117405363A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311715129.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 东南大学 , 广东聚华新型显示研究院 , 新型显示与视觉感知石城实验室
IPC: G01M11/02 , G02F1/13357 , G01J1/00
Abstract: 本发明公开了一种Mini‑LED分区背光显示器的光晕表征方法及系统，包括如下步骤：对暗室环境下的Mini‑LED背光显示器进行光晕测量，获取暗室环境下光晕亮度分布；对光晕进行模拟复现，并按照光晕可视敏感度进行分级；根据光晕可视敏感度和光晕影响因素构建暗室环境下Mini‑LED背光显示器光晕可视敏感度的通用和具体表征公式；选取不同型号的Mini‑LED背光显示器，在暗室环境下对该Mini‑LED背光显示器进行光晕测量，计算得到暗室环境下Mini‑LED背光显示器光晕可视敏感度的数值，完成光晕表征。本发明实现光晕可视敏感度的客观表征，便于为显示设备制造厂家提供改善光晕的具体指标。
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公开(公告)号：CN119863428A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411795486.2
申请日：2024-12-09
Applicant: 苏州科技大学 , 新型显示与视觉感知石城实验室
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及睑板腺图像处理技术领域，特别是一种基于卷积神经网络与Transformer技术的睑板腺缺失分级方法。获取睑板腺图像数据集，引入快速前进算法对睑板腺图像数据集进行修复处理，以降低由于泪液反光而导致的睑板腺图像中腺体边界模糊度，提高分割模型对边界特征的敏感性；构建多粒度睑板腺分割模型，将处理后睑板腺图像数据集输入多粒度睑板腺分割模型中并基于卷积神经网络与Transformer技术对多粒度睑板腺分割模型进行训练；使用训练好分割模型对睑板腺图像进行分割，并计算腺体缺失率，进行分级，通过本发明提高了睑板腺图像分割效率，增强了分割结果的鲁棒性和一致性，为睑板腺功能障碍的快速诊断和精准评估提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN119740006A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411768341.3
申请日：2024-12-04
Applicant: 苏州科技大学 , 新型显示与视觉感知石城实验室
IPC: G06F18/213 , G06F3/01 , G06F18/2131 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的不同视场大小显示系统沉浸感预测方法。通过结合视场大小与脑电信号的多维特征，构建精准的虚拟场景沉浸感知影响模型，该模型能够量化视场大小对显示系统中用户沉浸感的影响，同时充分考虑人类视觉系统的生理机制。进一步地，通过引入频域分析方法，提取脑电信号中的关键特征，并结合主观沉浸评分，模型能够生成与人眼视觉感知高度一致的沉浸感预测结果。通过本发明，能够显著提升沉浸感预测精度，为虚拟场景的沉浸感优化设计提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN119716877A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411878019.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 东南大学 , 新型显示与视觉感知石城实验室
IPC: G01S17/08 , G06V20/56 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T13/00 , G06T15/02 , G06F3/04845 , G06F3/147 , G01S17/931 , G01S7/48 , G01C21/36
Abstract: 本发明公开一种基于激光雷达可视化技术的货车驾驶辅助方法及系统，方法包括如下步骤：首先，从安装在车辆上的激光雷达传感器中提取信号；其次，对收集到的点云数据执行预处理以去除噪声并优化数据质量；接着，基于反射率和距离信息对点云中的对象进行分类，识别出潜在障碍物或其他交通参与者；随后，根据分类结果生成针对驾驶员的危险预警信息；此外，构建一个三维环境模型，并将此模型及预警信息以直观的形式呈现给驾驶员；最后，借助抬头显示器技术将重要信息投影至挡风玻璃上，确保司机能够快速准确地获取周围环境状况，同时保持视线不离开前方道路。这种方法不仅有助于减少因盲区造成的视野限制问题，还能有效提高货车行驶过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN119714803A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411817576.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
IPC: G01M11/02 , G01J1/00 , H04N13/332 , H04N13/133 , G02B27/01
Abstract: 本发明公开了一种AR眼镜及其显示的感知亮度表征方法及系统。本发明利用市场主流AR眼镜作为显示器件，通过基于人眼的视觉结构、视觉特性以及对亮度的感知过程，提出了AR显示在不同环境光下显示亮度感知表征方法。利用客观测量和评价来量化显示器件显示的感知亮度与显示器件的物理亮度、显示器件所处环境光的亮度分布、人眼瞳孔直径以及显示器件与观察者的空间位置的关系。首先，通过亮度计和照度计等仪器设备，对空间中客观参量进行采集；其次，通过各类测试图像给观察者观察，在不同环境光下利用眼动仪采集观察者瞳孔直径大小并请观察者评价显示器件的感知亮度级别；本发明可以应用到AR显示技术中去，给用户提供相对舒适的显示亮度。
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公开(公告)号：CN119648669A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411779954.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于光学检测的Mini LED背光功能测试方法及系统。包括如下步骤：在实验环境下控制工业相机CMOS拍摄Mini LED背光灯珠高分辨率灰度图像；通过连通区域标记算法对输入灰度图像中拍摄抓取的背光灯珠目标进行标记，同时提取目标像素位置、外接矩形尺寸、平均灰度等特征信息，并获取平均亮度特征信息；根据标记提取的目标集合与目标特征信息，结合异常判断阈值处理判断，提取出亮度异常的目标；采用目标自适应定位算法，对异常Mini LED灯珠目标进行定位输出；采用基于像素空间和目标对象的双标签检测修正算法，检测出LED Open/Short并进行定位输出。本发明可针对任一款大尺寸背光灯珠阵列的Mini LED背光板实现快速的背光灯珠光学质量检测，提高检测效率与检测精度。
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公开(公告)号：CN119194384A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411340430.8
申请日：2024-09-25
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高性能Micro‑LED表面介质薄膜的制备方法，针对未经处理的Micro‑LED玻璃盖板表面反射率高和影响对比度的问题，利用光学薄膜模拟分析，对Micro‑LED表面膜层的结构进行优化，并在不同工艺参数下制备结构相同的多层膜，使用可见光分光光度计、原子力显微镜和显微硬度计对实验制备的膜层进行表征。本发明方法进一步对多层减反射膜的制备工艺进行优化，得到最优工艺参数并对其进行验证，制备出硬度较高的多层减反射膜，从而实现提高Micro‑LED的发光亮度和对比度的同时还具备保护其表面的效果，该方法在Micro‑LED显示和投影应用上提供巨大的帮助。
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公开(公告)号：CN118968929A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411018571.8
申请日：2024-07-29
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室
Abstract: 本发明提供了一种Mini‑LED背光显示器的局部调光优化方法，将单帧图像分割成固定大小的块，根据图像块的亮度、环境光亮度、观看距离和人类视觉系统的对比灵敏度特性进行优化调光，对图像块进行亮度补偿后，对其进行边缘检测，如果存在堵塞伪影，基于对比灵敏度曲线峰值和边缘检测结果对图像块进行二次亮度补偿后将图像块重新合并为完整图像，否则直接将图像块重新合并为完整图像。本发明综合考虑了观看条件及人类视觉系统特性，将图像分割成固定块逐行扫描，提高了背光调光的准确性并减少能耗。
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公开(公告)号：CN118818761A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411239081.0
申请日：2024-09-05
Applicant: 南京工业职业技术大学 , 新型显示与视觉感知石城实验室
Abstract: 本发明提供的一种非理想体全息光栅仿真模型的优化方法，包括体全息折射率公式的傅里叶展开，采样点的选取，采样点的非对称修正。本发明能够对在引入光栅倾斜偏差的非理想体全息光栅进行精确的模型计算和仿真，对目前针对理想光栅的计算公式进行优化，使仿真模型更贴合光栅实际参数指标，大大提高了光栅仿真的精度，从而提高了光栅仿真可靠性。
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公开(公告)号：CN118674687A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410661348.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 苏州科技大学 , 新型显示与视觉感知石城实验室
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06T7/10 , G06V10/40 , G06N3/048 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法及系统。提出了基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法及系统。本发明旨在通过引入基于多任务CNN质量回归的方法解决现有技术中SIQA未探索多任务质量评估的概念，并同时考虑到人眼双目融合和竞争的感知机制，以增强相关特征提取能力，从而有效感知立体图像的质量。通过结合失真左右视图的融合和视差信息，同时利用结合左、右和立体图像的特征进行训练，使得特征融合更加充分，保持和人类主观评价较高的一致性，最终能够达到良好的准确度和预测性能。
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