热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 前端 > 正文

VR光学设计的关键参数

VR光学设计的关键参数原文英文链接.翻译中有一些个人添加的辅助信息,以括号标识,”注:”开头,以粗体表示,例如(注:以下为个人翻译,水平有限,欢迎指正).在Sensics里,这些年

VR光学设计的关键参数

原文英文链接.翻译中有一些个人添加的辅助信息,以括号标识,”注:”开头,以粗体表示,例如(注:以下为个人翻译,水平有限,欢迎指正).
在Sensics里,这些年我们完成了多款VR的光学设计,这些天我们在设计新的光学来适应新的显示和新的需求.对于那些考虑光学的人们,这里提供了VR光学设计里需要考虑的关键参数.
File of View:FOV(file of view)通常以度来衡量.FOV定义了在水平、垂直和对角线方向上的可视范围.它通常用来描述单眼的FOV,但有时也用来表示双眼的FOV和双目重叠区域的大小.
Eye relief:测量单位一般为毫米,eye relief表示眼睛与最近的光学单元,如下图所示:
这里写图片描述
通常眼镜和眼睛之间的eye relief为12mm.
大eye relief的优点:

  • 如果光学离眼睛太近,当眼睫毛碰到光学结构就会产生不舒服(这算哪门子好处???).
  • 如果eye relief值足够大,可以让近视的人带着眼睛体验VR,而不需要提供调焦的装置来适应近视的人.

大eye relief的缺点:

  • 光学系统的总深度(从眼睛到屏幕的距离)变大.变得不好携带和穿戴.
  • 到第一个光学单元的最小径向距离是由所需的FOV和eve relief所决定的,更大的eye relief需要镜片尺寸更大,看起来会更笨重一些.

Eye box:通常以毫米为单位.eye box的大小决定眼睛可以在最佳位置的地方向上/向下/向左/向右移动而不影响图像显示质量的距离.有些光学系统,如步枪瞄准系统中eye box的值区间很窄,因为它希望强制让你的眼睛在最佳的位置上.其他光学系统,如将HMD运用到士兵训练当中的情况,则需要较大的eye box的值,以便于让训练者戴着HMD运动的情况下也能够看清图像.如果眼睛处于最佳的位置上,俺么图像的质量总是最好的,但如果eye box值太小,那么用户要获得清晰的图像,就需要繁琐的调整(eye box很窄时,你必须让你的眼睛调整到最佳位置才能有好的显示效果).

例如,下图显示的光学设计的模拟结果,左图中眼睛的位置处于最佳位置看到的图像,右图是偏离最佳位置4mm的位置所看到的图像(很容易看到右图的边缘不清晰~):
这里写图片描述
镜片的材质和类型:透镜通常由光学级塑料或玻璃材料组成.目前有数百个不同的光学级玻璃的类型,但是只有一些光学级塑料材料.不同的材料提供不同的光学弯曲特性(如折射率).因此目前常见的复合光学系统由多种材料组成.玻璃通常更重,模具也更加昂贵,但有更多的种类,提供更好的表面显示特性,物理硬度较高(例如耐划痕).塑料更加的便宜和轻便.另外还有其他的镜片类型和非线性光学元件,如菲尼尔透镜和偏振片也是可以使用的.
畸变:光学畸变是光学设计中的一个缺陷.畸变是本身是直线的图像,通过透镜看到的是弯曲的线,如下图所示:
这里写图片描述
畸变一般以百分比为单位.如果一个像素被放置在距离100个像素点的位置(这个单位可以是毫米,英尺,或度数),而看上去(透过镜片)却是距离为110,那么它的畸变就是10%((110-100)/100 = 10%).在光学设计过程中,通常在设计迭代过程中需要研究这些畸变图.如下96度(2X48)FOV的畸变图:
这里写图片描述
如上图所示,在原理中心30度的地方,畸变只有2~3%,但是到达距离中心40度地方的时候,畸变值增加了8%.将畸变显示在下面的畸变网格中.如果光学设计是完美的,没有产生畸变的,那么每个蓝色的十字将完美的落在网格的交点上.
这里写图片描述
有时,畸变是单调的(数学),意味向边缘移动时,畸变逐渐增大.如果没有做相应的畸变,就会出现一个像”气泡”的现象.
色差:就像白光穿过棱镜时,会射出各种不同的颜色,光学系统在不同波长/颜色下可能会有不同的现象.这可能导致颜色离散的现象.需要去研究光学系统的”颜色校正”参数,以便减少颜色的离散现象.下面的图像显示了一个在中心部分漂亮的图片,但是图片在边缘地方发生了离散现象.
这里写图片描述
相对亮度:光学系统对光的聚集会对图片显示效果产生影响.通过光学系统观察均匀照明的表面(亮度相同的表面).通常情况下,在中心的光的亮度是最高的,然后越往边缘亮度越低,量化后如下图所示.虽然人眼有很强的适应范围,但是这种情况会导致图像或黑或量的光圈.(离中心距离相同的地方亮度一样,所以会形成圈!).
这里写图片描述
斑点尺寸:想象屏幕上有一个很小的点的图案.理想情况下,通过光学系统看到的所有点的尺寸是一样的并且没有被改变.而实际情况中,点的尺寸会随着与中心距离的增大而增大.通过光学看到不同位置的点的尺寸,如下图(官方的图也是模糊的…将就着看吧)所示:
这里写图片描述
其他特点:根据自己的情况,往往有尺寸,重量以及费用限制,需要考虑能够选择的方案就不多了.就像一个高次多项式的解可以是多组解,多种条件提供了更大的自由度.通过增加更多的镜片来获取所需的光学参数,但是额外的镜片通常更贵,尺寸更大,更重.
把它们整合起来:找到一辆有惊人的燃油效率,梦幻般的加速度,高达7个作为的便宜轿车是几乎不可能的.同样,设计一个没有畸变,拥有广阔的视野,大的eye box值,低成本,非常薄的光学系统是不可能的.在设计一个光学系统时,需要考虑哪些方面是最重要的,哪些是次要的.


推荐阅读
  • 生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]
  • 【MicroServices】【Arduino】装修甲醛检测,ArduinoDart甲醛、PM2.5、温湿度、光照传感器等,数据记录于SD卡,Python数据显示,UI5前台,微服务后台……
    这篇文章介绍了一个基于Arduino的装修甲醛检测项目,使用了ArduinoDart甲醛、PM2.5、温湿度、光照传感器等硬件,并将数据记录于SD卡,使用Python进行数据显示,使用UI5进行前台设计,使用微服务进行后台开发。该项目还在不断更新中,有兴趣的可以关注作者的博客和GitHub。 ... [详细]
  • 本文介绍了在Vue项目中如何结合Element UI解决连续上传多张图片及图片编辑的问题。作者强调了在编码前要明确需求和所需要的结果,并详细描述了自己的代码实现过程。 ... [详细]
  • 也就是|小窗_卷积的特征提取与参数计算
    篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了卷积的特征提取与参数计算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。Dense和Conv2D根本区别在于,Den ... [详细]
  • 计算成像的原理与应用研究
    本文探讨了计算成像的原理与应用研究。首先介绍了小孔成像实验和软件方面的相关内容。随后从傅里叶光学的角度简单谈了成像的过程。成像是观测样品分布的一种方法,通过成像系统接收光的强度来呈现图像。视网膜作为接收端接收到的图像实际上是由像元组成的矩阵,每个元素代表相应位置像元接收光的强度。大脑通过对图像的分析,得出一系列信息,如识别物体、判断距离等。计算成像是一种采集记录系统,通过处理数据得到样品分布与像的对应关系,用于后续问题的分析。 ... [详细]
  • C# WPF自定义按钮的方法
    本文介绍了在C# WPF中实现自定义按钮的方法,包括使用图片作为按钮背景、自定义鼠标进入效果、自定义按压效果和自定义禁用效果。通过创建CustomButton.cs类和ButtonStyles.xaml资源文件,设计按钮的Style并添加所需的依赖属性,可以实现自定义按钮的效果。示例代码在ButtonStyles.xaml中给出。 ... [详细]
  • 本文介绍了腾讯最近开源的BERT推理模型TurboTransformers,该模型在推理速度上比PyTorch快1~4倍。TurboTransformers采用了分层设计的思想,通过简化问题和加速开发,实现了快速推理能力。同时,文章还探讨了PyTorch在中间层延迟和深度神经网络中存在的问题,并提出了合并计算的解决方案。 ... [详细]
  • 从高级程序员到CTO的4次能力跃迁!如何选择适合的技术负责人?
    本文讲解了从高级程序员到CTO的4次能力跃迁,以及如何选择适合的技术负责人。在初创期、发展期、成熟期的每个阶段,创业公司需要不同级别的技术负责人来实现复杂功能、解决技术难题、提高交付效率和质量。高级程序员的职责是实现复杂功能、编写核心代码、处理线上bug、解决技术难题。而技术经理则需要提高交付效率和质量。 ... [详细]
  • Learning to Paint with Model-based Deep Reinforcement Learning
    本文介绍了一种基于模型的深度强化学习方法,通过结合神经渲染器,教机器像人类画家一样进行绘画。该方法能够生成笔画的坐标点、半径、透明度、颜色值等,以生成类似于给定目标图像的绘画。文章还讨论了该方法面临的挑战,包括绘制纹理丰富的图像等。通过对比实验的结果,作者证明了基于模型的深度强化学习方法相对于基于模型的DDPG和模型无关的DDPG方法的优势。该研究对于深度强化学习在绘画领域的应用具有重要意义。 ... [详细]
  • macOS Big Sur全新设计大版本更新,10+个值得关注的新功能
    本文介绍了Apple发布的新一代操作系统macOS Big Sur,该系统采用全新的界面设计,包括图标、应用界面、程序坞和菜单栏等方面的变化。新系统还增加了通知中心、桌面小组件、强化的Safari浏览器以及隐私保护等多项功能。文章指出,macOS Big Sur的设计与iPadOS越来越接近,结合了去年iPadOS对鼠标的完善等功能。 ... [详细]
  • 北京景点排行榜 北京最好玩的旅游景点
    2019北京最好玩的旅游景点有哪些?下文为大家整理了2019北京景点排行榜,希望可以帮到您哦!  2019北京景点排行榜:  1、故宫  帝都必打卡的地点之一。  北京故宫是中国明 ... [详细]
  • 如何去除Win7快捷方式的箭头
    本文介绍了如何去除Win7快捷方式的箭头的方法,通过生成一个透明的ico图标并将其命名为Empty.ico,将图标复制到windows目录下,并导入注册表,即可去除箭头。这样做可以改善默认快捷方式的外观,提升桌面整洁度。 ... [详细]
  • 本文介绍了互联网思维中的三个段子,涵盖了餐饮行业、淘品牌和创业企业的案例。通过这些案例,探讨了互联网思维的九大分类和十九条法则。其中包括雕爷牛腩餐厅的成功经验,三只松鼠淘品牌的包装策略以及一家创业企业的销售额增长情况。这些案例展示了互联网思维在不同领域的应用和成功之道。 ... [详细]
  • 本文整理了315道Python基础题目及答案,帮助读者检验学习成果。文章介绍了学习Python的途径、Python与其他编程语言的对比、解释型和编译型编程语言的简述、Python解释器的种类和特点、位和字节的关系、以及至少5个PEP8规范。对于想要检验自己学习成果的读者,这些题目将是一个不错的选择。请注意,答案在视频中,本文不提供答案。 ... [详细]
  • 深入解析Linux下的I/O多路转接epoll技术
    本文深入解析了Linux下的I/O多路转接epoll技术,介绍了select和poll函数的问题,以及epoll函数的设计和优点。同时讲解了epoll函数的使用方法,包括epoll_create和epoll_ctl两个系统调用。 ... [详细]
author-avatar
手机用户2502870863
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有