针对头戴式虚拟现实应用中数据带宽传输过高的问题, 设计了一种基于人眼视觉特性的硅基OLED微显示器系统.研究人眼视觉系统, 采用纹理金字塔的Foveation滤波算法模拟人眼的动态凝视效果, 在输出图像上实现多层级纹理金字塔的多分辨图像融合; 在FPGA平台上利用Verilog HDL语言完成了各模块的结构设计, 实现了从视频信号解码到驱动1 600×1 600分辨率的全彩硅基OLED微显示器的整个过程.实验结果表明, 基于人眼视觉特性的多分辨图像融合压缩算法, 具有良好的数据压缩比, 可有效减小硅基OLED微显示器的数据传输带宽, 且符合人的视觉直观感受, 渲染质量良好, 能够满足虚拟现实嵌入式环境下对硅基OELD微显示器实时渲染数据传输需求.

为了优化加权多分辨率图像融合的算法结构, 在Piella像素级多分辨率图像融合框架基础上, 提出一种只用匹配测度控制决策模块的加权多分辨率图像融合扩展模式, 改变了传统加权多分辨率图像融合模式必须由活性测度和匹配测度共同决定决策因子的格局。相对于传统模式, 提出的扩展模式去除了活性测度, 相应的算法结构更为简单。以相关信号强度比作为匹配测度, 给出了一种基于扩展模式的加权多分辨率图像融合算法。对红外和可见光图像的融合实验表明, 该算法融合性能优于传统加权多分辨率图像融合算法, 其边缘融合质量指标(EFQI)和加权融合质量指标(WFQI)分别提高了2.9%和1.8%; 而且计算复杂度更低, 计算决策因子所需的乘法和加法运算次数分别减少了66.7%和33.3%。