Эффективное моделирование потоков данных кодирования периферического зрения в системе человека

Компьютерная графика ставит целью создание убедительных изображений в рамках вычислительного бюджета, ориентированных на конкретное устройство отображения и просматриваемых отдельным пользователем. Фовеальная природа человеческого зрения позволяет эффективно распределять вычисления и сжатие по соответствующим областям зрительного поля наблюдателя, что становится особенно важным с появлением дисплеев с высоким разрешением и широким углом обзора. Хотя вариации остроты зрения и чувствительности к контрасту по полю зрения хорошо изучены и смоделированы, более значимой является деградация периферического зрения в условиях загромождения, известная как «краудинг». Понимание периферического краудинга существенно продвинулось за последние годы как в феноменологическом, так и в модельном аспектах. Точное использование этих знаний критично для многих приложений, поскольку периферическое зрение охватывает большинство пикселей изображения. Мы развиваем вычислительные модели периферического зрения с прицелом на их применение в компьютерной графике. В частности, недавно разработанные высокоэффективные модели периферического краудинга, известные как «пулинг»-модели, хорошо предсказывают широкий спектр явлений, но вычислительно неэффективны. Мы реформулируем задачу как вычисление потока данных, что позволяет ускорить обработку и работать с более крупными изображениями. Кроме того, мы учитываем явное кодирование «концевых» (end-stopped) признаков в изображении, отсутствовавшее в предыдущих методах. Мы оцениваем нашу модель в контексте восприятия текстур на периферии, включая новый набор текстур и обновленные текстурные дескрипторы. Наше улучшенное вычислительное ядро может упростить разработку и тестирование более сложных и полных моделей в более надежных и реалистичных условиях, актуальных для компьютерной графики.