摘要
一种非侵入式非佩戴式的屈光矫正方法及系统,在离线阶段,根据用户的屈光参数进行基于失焦模糊的光线追踪处理,生成对应原始图像的光路畸变后的模糊畸变图像集,用于对人眼成像畸变仿真模型进行预训练;再构造用于对原始图像生成屈光矫正图像的图像预校正模型,并与冻结参数后的人眼成像畸变仿真模型进行联合训练;在在线阶段,采用联合训练后的图像预校正模型根据清晰原始图像,实时生成用户个性化显示的屈光矫正图像。本发明利用目前的人工智能图像生成和变换算法模型,预先对图像施加与位置相关的变换,即预先抵消因屈光系统的不完善造成的成像过程,使得近视患者最终能够看到清晰的图像。
技术关键词
屈光矫正
仿真模型
深度神经网络
校正
人眼
成像
图像生成重构图像
图像重建
参数
人工智能图像
插值方法
生成用户
多模型
阶段
双线性插值
变换算法
在线
像素
输出特征