本發(fā)明涉及光學(xué)處理與3d交互，具體涉及一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著虛擬現(xiàn)實、數(shù)字藝術(shù)創(chuàng)作和工業(yè)設(shè)計等領(lǐng)域?qū)Ω呔?d交互需求的增長，基于光學(xué)處理的智能繪畫技術(shù)逐漸成為實現(xiàn)虛實融合創(chuàng)作的核心手段。這類技術(shù)通過集成光學(xué)傳感、全息投影與實時計算模型，將用戶的物理繪畫動作轉(zhuǎn)化為三維空間中的動態(tài)虛擬筆觸，并借助全息成像技術(shù)呈現(xiàn)立體視覺效果。在實際應(yīng)用中，此類系統(tǒng)需解決多視角投影的幾何一致性、復(fù)雜介質(zhì)的光學(xué)適配性以及人機交互的實時性等核心挑戰(zhàn)，其技術(shù)難點在于如何通過光學(xué)處理與智能算法的協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)高精度、低延遲的沉浸式創(chuàng)作體驗。

2、然而，現(xiàn)有的基于光學(xué)處理的智能繪畫系統(tǒng)在復(fù)雜場景中仍存在顯著缺陷。首先，由于多視角投影的形變補償能力不足，當(dāng)用戶切換觀察角度或介質(zhì)表面存在曲率變化時，虛擬筆觸與真實空間之間易出現(xiàn)毫米級偏移，導(dǎo)致繪畫定位精度大幅下降。其次，在全息分層渲染場景中，不同景深層的投影光束因衍射效應(yīng)產(chǎn)生交叉干擾，導(dǎo)致輔助線或模型輪廓出現(xiàn)重影，嚴(yán)重降低復(fù)雜結(jié)構(gòu)繪制的清晰度。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)對用戶交互信號的響應(yīng)延遲較高，難以匹配人類自然繪畫的實時性需求，尤其在快速勾勒或細(xì)節(jié)修正時易產(chǎn)生操作斷層感。這些問題嚴(yán)重限制了此類技術(shù)在醫(yī)療可視化、工業(yè)仿真等高精度場景中的應(yīng)用價值。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明的目的在于，提供一種能夠動態(tài)補償多視角形變、有效抑制層間串?dāng)_并實現(xiàn)超低延遲渲染的基于光學(xué)處理的智能繪畫方法及系統(tǒng)。

2、本發(fā)明的目的采用如下方案實現(xiàn)：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法，包括以下步驟：

4、s1：基于多維傳感器獲取全息光場數(shù)據(jù)、用戶交互信號及環(huán)境參數(shù)；

5、s2：對全息光場數(shù)據(jù)、用戶交互信號和環(huán)境參數(shù)進行時頻對齊與噪聲濾除處理，生成全息圖像數(shù)據(jù)，全息圖像數(shù)據(jù)用于指示多視角投影的幾何形變梯度與用戶交互意圖；

6、s3：基于神經(jīng)輻射場模型和形變場函數(shù)對全息圖像數(shù)據(jù)進行多視角投影形變梯度計算，生成相位補償參數(shù)；

7、s4：基于正交偏振編碼算法與動態(tài)相干性調(diào)控算法對相位補償參數(shù)進行全息層能量優(yōu)化處理，生成優(yōu)化全息層分布；

8、s5：基于預(yù)測渲染算法對優(yōu)化全息層分布進行光子-電子時鐘對齊，結(jié)合生成低延遲的全息投影輸出，全息投影輸出用于實時3d繪畫的交互顯示。

9、在其中一個實施例中，本發(fā)明提供的一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法的s2具體包括以下步驟：

10、s21：基于光學(xué)濾波器對環(huán)境參數(shù)的環(huán)境光進行光譜過濾，生成有效投影波長范圍；

11、s22：基于用戶交互信號的觸控筆位姿信號和全息光場數(shù)據(jù)，通過光學(xué)晶體振蕩器生成的時間基準(zhǔn)信號進行時間同步對齊處理，生成同步數(shù)據(jù)；

12、s23：基于數(shù)據(jù)降維算法對同步數(shù)據(jù)和有效投影波長范圍進行處理，將四維全息光場數(shù)據(jù)壓縮至256維低維特征向量，生成全息圖像數(shù)據(jù)。

13、在其中一個實施例中，本發(fā)明提供的一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法的s3具體包括以下步驟：

14、s31：基于全息圖像數(shù)據(jù)的多視角圖像，通過神經(jīng)輻射場模型構(gòu)建三維幾何形變場，生成初始形變梯度數(shù)據(jù)；

15、s32：基于形變場函數(shù)對初始形變梯度數(shù)據(jù)進行非線性修正，生成校正梯度數(shù)據(jù)；

16、s33：對校正梯度數(shù)據(jù)進行相位調(diào)制參數(shù)計算，生成相位補償參數(shù)。

17、在其中一個實施例中，本發(fā)明提供的一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法的s31具體包括以下步驟：

18、s311：對全息圖像數(shù)據(jù)中的多視角圖像進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取，生成多尺度特征圖；

19、s312：基于神經(jīng)輻射場模型對多尺度特征圖進行三維空間坐標(biāo)與視角方向的光場積分計算，生成初始光場分布數(shù)據(jù)；

20、s313：基于形變場函數(shù)對初始光場分布數(shù)據(jù)的偏導(dǎo)數(shù)進行計算，生成涵蓋三維幾何形變梯度的初始形變梯度數(shù)據(jù)。

21、在其中一個實施例中，本發(fā)明提供的一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法的s4具體包括以下步驟：

22、s41：基于正交偏振算法對相位補償參數(shù)的各個全息層分配互不重疊的偏振方向基準(zhǔn)進行偏振分配處理，生成各個全息層的正交偏振基準(zhǔn)；

23、s42：基于動態(tài)相干性調(diào)控算法對正交偏振基礎(chǔ)的激光光源頻譜寬度進行動態(tài)調(diào)整，生成優(yōu)化激光參數(shù)；

24、s43：基于瓊斯矢量運算對優(yōu)化激光參數(shù)對能量匹配進行優(yōu)化處理，生成抑制非全息層串?dāng)_的優(yōu)化全息層分布。

25、在其中一個實施例中，本發(fā)明提供的一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法的s43具體包括以下步驟：

26、s431：基于瓊斯矩陣運算對優(yōu)化激光參數(shù)進行偏振態(tài)匹配處理，生成偏振匹配參數(shù)；

27、s432：基于能量分布優(yōu)化算法對偏振匹配參數(shù)進行能量權(quán)重分配處理，生成優(yōu)化能量分布；

28、s433：根據(jù)優(yōu)化能量分布重構(gòu)全息層相位與振幅分布，生成抑制非全息層串?dāng)_的優(yōu)化全息層分布。

29、在其中一個實施例中，本發(fā)明提供的一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法的s5具體包括以下步驟：

30、s51：基于優(yōu)化全息層分布建立光學(xué)與電子設(shè)備的統(tǒng)一時鐘，并對統(tǒng)一時鐘進行時鐘對齊處理，生成統(tǒng)一時間基準(zhǔn)；

31、s52：基于統(tǒng)一時間基準(zhǔn)對用戶交互信號的觸控筆加速度與速度數(shù)據(jù)進行軌跡預(yù)測處理，生成未來相位分布參數(shù)；

32、s53：基于未來相位分布參數(shù)，對優(yōu)化全息層的用戶焦點區(qū)域執(zhí)行4k分辨率渲染處理，生成低延遲全息投影輸出。

33、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于光學(xué)處理的智能繪畫系統(tǒng)，包括

34、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于基于多維傳感器獲取全息光場數(shù)據(jù)、用戶交互信號及環(huán)境參數(shù)；

35、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對全息光場數(shù)據(jù)、用戶交互信號和環(huán)境參數(shù)進行時頻對齊與噪聲濾除處理，生成全息圖像數(shù)據(jù)，全息圖像數(shù)據(jù)用于指示多視角投影的幾何形變梯度與用戶交互意圖；

36、全息梯度計算模塊，用于基于神經(jīng)輻射場模型和形變場函數(shù)對全息圖像數(shù)據(jù)進行多視角投影形變梯度計算，生成相位補償參數(shù)；

37、全息分布優(yōu)化模塊，用于基于正交偏振編碼算法與動態(tài)相干性調(diào)控算法對相位補償參數(shù)進行全息層能量優(yōu)化處理，生成優(yōu)化全息層分布；

38、全息渲染輸出模塊，用于基于預(yù)測渲染算法對優(yōu)化全息層分布進行光子-電子時鐘對齊，結(jié)合生成低延遲的全息投影輸出，全息投影輸出用于實時3d繪畫的交互顯示。

39、第三方面，本技術(shù)提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，處理器執(zhí)行計算機程序時實現(xiàn)上述任意一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法。

40、第四方面，本技術(shù)提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述任意一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法。

41、綜上所述，本發(fā)明提供的一種基于光學(xué)處理的智能繪畫方法通過多維傳感器獲取全面的數(shù)據(jù)信息，經(jīng)過時頻對齊與噪聲濾除處理，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。利用神經(jīng)輻射場模型和形變場函數(shù)對全息圖像數(shù)據(jù)進行深入處理，生成相位補償參數(shù)，進一步優(yōu)化了全息層的能量分布。最后，通過預(yù)測渲染算法和光子-電子時鐘對齊技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)低延遲的全息投影輸出，為用戶提供了高質(zhì)量的實時3d繪畫交互顯示體驗。這一流程在提升全息投影精度、增強用戶交互性、降低系統(tǒng)延遲等方面具有顯著的有益效果，推動了全息技術(shù)在實時交互顯示領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

42、為了更好地理解和實施，下面結(jié)合附圖詳細(xì)說明本發(fā)明。