基于三原色的视觉有效性优化研究

摘要

视觉有效性的研究越来越成为必要的研究课题，它在产品设计、广告传媒、建筑设计等方面均起着重要的作用。通过提高视觉有效性，能够有效地提高人眼接收刺激信息的时间和能力，增强信息可辨性。影响视觉有效性的因子有很多，研究者通常在研究过程中选取刺激信息物理属性、环境因素或者是接收刺激信息的人群。本文研究在将“红黄蓝”作为刺激样本的基础上，基于物理心理学研究方法，以非自然的视觉信息呈现方式进行测定并建立各影响因素与视觉有效性的关系，建立色彩和失色状态下的视觉有效性模型。
　　通过对影响因素的研究，提取主要影响因素作为视觉有效性优化研究的参数，将视觉刺激信息的物理属性作为研究的实验重点。根据物理心理学研究方法中的最小变化法，首先进行阈限预实验，对实验流程进行实验方法误差的检测，并在确定实验方法误差对实验结果不会造成较大影响的条件下，进行四种照度下的色彩及失色匹配状态下的视觉有效性阈限实验。通过阈限实验中得到的大量有效实验数据，建立各影响因素和视觉有效性的之间的关系。
　　数据分析和优化中，首先利用多元非线性回归分析建立色彩、明度、照度和有效性之间的数学模型，随后利用近几年较为流行的粒子群优化算法对有效性进行优化。文中通过仿真实验对多元非线性回归分析与BP神经网络残差进行了对比分析，实验表明本文采用多元非线性回归分析构建的数学模型精度更高。其次，对粒子群算法优化结果进行实验验证，实验结果表明，实验获得的有效性和目标有效性的误差在合理范围之内，说明本文构建的有效性模型成立。

目录

第1章 绪 论

1.1 选题来源及其背景与意义

1.2 国内外研究综述

1.3 主要研究内容

第2章 视觉有效性研究框架

2.1 人眼视觉识别基础理论

2.2 视觉有效性分析

2.3 视觉有效性实验设计

2.4视觉有效性预实验内容

2.5 本章小结

第3章 视觉阈限测量实验研究

3.1 红黄蓝研究样本选定

3.2 实验测量工具

3.3 实验过程

3.4 视觉有效性影响因素选定

3.5 视觉有效性实验数据统计

3.6 本章小结

第4章 基于非线性回归分析视觉有效性

4.1 回归分析

4.2 BP神经网络

4.3 数据准备及预处理

4.4 视觉有效性模型构建

4.5 本章小结

第5章 基于粒子群优化算法的视觉优化

5.1 粒子群优化算法

5.2 粒子群优化算法优化过程

5.3 优化结果及模型验证

5.4 本章小结

结论

参考文献

附录1 视觉有效性实验视觉刺激模型一

附录2 视觉有效性实验视觉刺激模型二

附录3 实验结果统计表

攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果

声明

致谢