61、医疗应用中高品质声音的重要性与制作

医疗应用中高品质声音的重要性与制作

1. 引言

在澳大利亚,2008 年与工作场所直接相关的压力给经济带来了 148.1 亿美元的损失,再加上旷工和出勤不出力造成的 101.1 亿美元。研究表明,压力及其影响正在增加,2012 年澳大利亚人报告的压力水平比前一年显著提高。

人们应对压力的一些策略包括看电视或电影、与朋友和家人共度时光、饮酒、吸烟或玩电脑游戏。但这些策略可能会产生负面结果,而亲近自然可能是一种替代方案。有证据表明,身处自然环境或观看自然图像是减轻压力的有效方法。然而,对于生活在城市环境中的人来说,接触自然和宁静的环境并不总是容易的。参观附近的国家公园或自然保护区可能会缓解压力,但往返这些地方所带来的压力可能会加剧问题而非解决问题。使用虚拟环境让人们沉浸在宁静的地方可能是一个解决方案。虽然利用虚拟环境管理压力的研究较少,但研究结果令人鼓舞。

在过去的二十年里,虚拟环境的沉浸感和可信度有了显著提高,这部分得益于图形处理和渲染技术的发展。然而,音频在创造替代世界时常常被忽视,糟糕的音频会给体验带来不良干扰。本文将探讨虚拟现实和增强现实中这一常被忽视的方面。虽然主要关注为减轻疼痛和压力的替代世界制作自然声音,但所提出的原则也适用于其他医疗应用。

2. 音频和视频在医疗应用中的使用

医疗程序通常与不适、疼痛和焦虑相关。研究表明,观看自然场景、聆听自然声音或沉浸在虚拟环境中可以减轻治疗过程中的疼痛。花园景观可以改善术后恢复,并减少患者服用的止痛药数量。在没有窗户的情况下,床边窗帘上展示的自然声音和景象可以分散患者对医疗程序(如柔性支气管镜检查)不适副作用的注意力。

Hoffman 等人开发的头戴式显示器(HMD)展

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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