
中心窩イメージングは、 1 つ以上の「注視点」に応じて画像解像度、つまり詳細度が画像全体で変化するデジタル画像処理技術です。注視点は、画像で最も解像度が高い領域を示し、目の網膜の中心である中心窩に対応します。
注視点の位置は、さまざまな方法で指定できます。たとえば、コンピューターのモニターで画像を表示する場合、コンピューターのマウスなどのポインティングデバイスを使用して注視点を指定できます。 目の位置と動きを正確に測定するアイトラッカーも、知覚実験で注視点を決定するためによく使用されます。 [1] [2] アイトラッカーを使用してディスプレイを操作する場合、これは視線連動ディスプレイと呼ばれます。[3]コンピュータアルゴリズムを 使用して、注視点を自動的に決定することもできます。[4] [5]
中心窩イメージングの一般的な用途としては、イメージングセンサーハードウェア[6]や画像圧縮[7]などがあります。これらの用途やその他の用途の説明については、以下のリストを参照してください。小型の中心窩イメージングシステムは、 CMOS (相補型金属酸化膜半導体) チップ上に直接、マルチレンズ対物レンズを高解像度の 3D プリントすることで実現できます。[8]
中心窩イメージングは、一般的に空間変異イメージングまたは視線連動イメージングとも呼ばれます。
アプリケーション

圧縮
コントラスト感度は、網膜の中心から周辺部に向かうにつれて劇的に低下する。[9] [10]非可逆画像圧縮 では、この事実を利用して画像をコンパクトにエンコードすることができる。視聴者のおおよその視線位置がわかっていれば、視線位置からの距離が増すにつれて画像に含まれる情報量を減らすことができる。目の解像度の低下は劇的であるため、表示情報の潜在的な削減はかなり大きくなる可能性がある。また、他の種類の画像圧縮を適用する前に中心窩エンコードを画像に適用することで、乗法的な削減を実現できる。
中心窩センサー
フォービエイテッドセンサーは、固定点に集中した高解像度の画像データを収集できるマルチ解像度ハードウェアデバイスです。フォービエイテッドセンサーハードウェアを使用する利点は、高解像度画像をソフトウェアで後処理するシステムよりも、画像の収集とエンコードがはるかに高速に実行できることです。[11]
シミュレーション
中心窩イメージングは、任意の空間解像度で視野をシミュレートするために使用されています。たとえば、暗点を表すぼやけた領域を含むビデオを表示するとします。視線追跡装置を使用して、視聴者の視線に対してぼやけた領域を固定することで、視聴者は実際の暗点を持つ人と同様の視覚体験を得ることができます。
ビデオゲーム
フォービエイテッドレンダリングは、仮想現実ヘッドセットに統合されたアイトラッカーを使用して、周辺視野(中心窩が注視する領域の外側)の画質を大幅に低下させることでレンダリングの作業負荷を軽減する技術である。[12]
CES 2016では、SensoMotoric Instruments(SMI)が新しい250Hzの視線追跡システムと実用的な中心窩レンダリングソリューションをデモしました。これは、新しいシステムにカメラハードウェアを提供したカメラセンサーメーカーのOmnivisionとの提携から生まれました。[13]
Apple Vision Pro複合現実ヘッドセットは、visionOSオペレーティングシステムによって提供される動的中心窩レンダリング機能を備えています。[14] [15]
品質評価
中心窩イメージングは、主観的な画質の尺度を提供するのに役立つ可能性がある。[16]ピーク信号対雑音比 などの従来の画質尺度は、通常、固定解像度の画像に対して実行され、網膜全体の空間解像度の変化など、人間の視覚システムのいくつかの側面を考慮していません。そのため、中心窩品質指数は、人間が知覚する画質をより正確に判断できる可能性があります。
画像データベース検索
衛星画像データベースなど、非常に高解像度の画像を含むデータベースでは、検索時間を短縮するために、画像をインタラクティブに検索することが望ましい場合があります。中心窩イメージングを使用すると、低解像度の画像をスキャンし、必要なときに高解像度の部分のみを取得できます。これは、プログレッシブ伝送と呼ばれることもあります。
サンプル画像
- さまざまな中心窩像
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中心窩輝度チャンネルの画像
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エントロピー最小化アルゴリズムを使用して選択された固定点を含む中心窩画像
- 圧縮技術としての中心窩イメージング
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18:1 圧縮。墓石に固定点を置いた中心窩画像。
参照
参考文献
- ^ McConkie GW と Rayner K (1975) 読書中の注視時の有効刺激の範囲、知覚と心理物理学、17、578–86
- ^ Loschky, LC & Wolverton, GS (2007). 視線連動型マルチ解像度ディスプレイを検知なしでどれくらい遅く更新できるか? ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications, 3(4):25, 1-10.
- ^ Duchowski, AT, Cournia, N., Murphy, H. 2004. Gaze-Contingent Displays: A review. Cyberpsychol. Behav. 7, 6, 621--634.
- ^ Z. Wang、L. Lu、AC Bovik、「自動固定選択による Foveation スケーラブル ビデオ コーディング」、IEEE Trans. on Image Processing、Vol: 12 No: 2、2003 年 2 月。
- ^ RG Raj、WS Geisler、RA Frazor、AC Bovik、「中心窩視覚システムのコントラスト統計:コントラストエントロピーを最小化することによる固定選択」アメリカ光学会誌。
- ^ JA Boluda、F. Pardo、T. Kayser、JJ P'erez、J. Pelechano。ロボットアプリケーション向けの新しい中心窩付き空間可変カメラ。IEEE、電子回路とシステムに関する国際会議、ICECS'96、ギリシャ、ロドス、1996 年 10 月。
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- ^ Z. Wang、AC Bovik、L. Lu、J. Kouloheris、「Foveated Wavelet 画質指標」、SPIE の第 46 回年次会議、Proc. SPIE、デジタル画像処理のアプリケーション XXIV、vol. 4472、2001 年 7 月 - 8 月。
外部リンク
- 翻訳:
- 翻訳元
- http://webvision.med.utah.edu/
