一、微光环境下显示器(CRT)颜色视标相对辨别能力的研究（论文文献综述）
李乙添[1]（2020）在《HUD界面的色彩层级划分及其应用》文中提出颜色编码对HUD界面设计有十分重要的影响,振动环境下复杂色彩的动态呈现,以及飞行员作战时需要进行快速反应的要求,使得HUD界面信息的色彩研究具有重要的现实意义。目前,针对动态环境下的HUD信息显示颜色层级的研究并不多。通过颜色编码,降低飞行员的视觉识别错误率,提高飞行安全性能是优化HUD界面工效的重要课题。因此,本文的主要研究内容如下:首先,对飞行环境、任务信息进行分析,在研究了国内外相关文献的基础上,对平视显示器信息的字符编码和界面布局进行设计,得到HUD界面信息的层级划分;色彩设计方面,结合色彩三要素和色彩空间模型等相关理论,从明度、饱和度角度出发对HUD前景色和背景色进行研究提取。其次,针对信息的层级划分,结合色彩的视觉感知分层作用,使用对比敏感度实验方法进行HUD色彩感知工效的研究。通过测量对比敏感度进行识别绩效分析,获得白天和黑夜环境下信息颜色的最优值,设置HUD界面信息的色彩分级;为了使HUD字符清晰可辨,前景/背景的颜色对比度应大于3:1,亮度对比度应大于1:2。最后,考虑振动因素的影响,为了获得更好的阅读体验,提高字符辨识度,通过朗道尔环视觉仿真实验测得在振动环境下,HUD界面不同层级信息的色彩和线宽的最优设置,以保证在飞行驾驶环境下,达到最佳的色彩视觉感知。为复杂动态环境下HUD界面信息的色彩层级划分提供依据。
林敬昊（LIM Kyongho）[2]（2020）在《新型显示技术的视觉感知和工效研究》文中提出随着信息产业的发展,显示器件在材料与设计工艺等核心技术上取得了巨大的突破。其中,基于薄膜晶体管（Thin-Film Transistors,TFT）技术的显示器件随着TFT技术和相关材料性能的提高,器件性能不断向着高分辨率、高动态范围（High Dynamic Range,HDR）、大色域和高刷新率方向高速发展。从视觉设计层面来看,柔性显示初期阶段的曲面显示技术已经商用化,并且向趋于成熟的真正柔性显示技术发展。在如今的信息化时代,通过显示器件再现的信息形态已经从以文本为核心的静态图像转变为以视频和游戏为代表的动态图像。因此,显示器件的质量和性能将对包含文本工作、信息交换、游戏等应用工作产生巨大的影响。为了更加直接地体现观看者的主观感受,显示产品的质量和性能评价应该以使用者（观看者）为中心进行,但是目前大部分的显示器件以生产者为中心进行评价。所以为了满足消费者的实际需求,显示产品的评价方式应转变为基于消费者实际使用环境中的视觉感官体验。因此,在现代显示器设计生产中,特别是针对柔性显示和高动态范围显示等先进显示技术,从人因工程学的角度通过对感知画质、视觉工作执行度、视疲劳度等方面对器件表现进行研究具有很大的意义。本论文立足于新型显示技术,全方位研究显示器曲率、光亮度（Luminance）、响应速度等屏幕参数对人类视觉工作执行度、视疲劳度、感知画质等评价参数的影响,以及基于人眼感知亮度的高动态范围技术中技术评估方法的开发和影像处理研究。本论文的主要工作与成果可以归结为以下五个方面:第一、采用人因功效研究分析了弯曲的计算机显示器的曲率对用户在执行视觉任务过程中影响,设计提出了实验方案和评价方法及参数,得出的屏幕曲率变化对视觉性能、疲劳和情感图像质量的影响差异。对曲面显示器的特性进行了比较并分析了不同的曲率,以调查曲面显示器与平板显示器相比在使用便利性方面是否显示出改进。评估后的显示器的视觉性能结果可根据其响应时间分为三组,即（2000R=2500R）>（3000R）>（3800R=4500R=平面）。在搜索任务期间,平均瞳孔大小的视疲劳结果对于平板而言为3.468毫米,对于2000R为3.355毫米。这意味着在执行相同的视觉搜索任务时,发现2000R曲面显示器比平面显示器更易于使用,因此产生的视疲劳更少。其实验结果为凹型曲面显示提供了设计参考与特征参数标准。结果还表明,随着曲率的增加,视觉表现改善,视疲劳显着降低。在这项研究中,当考虑到34英寸21:9弯曲显示器的图像失真时,导出了1700R的曲率极限,并且发现在大于2000R的曲率下,感知画质质量没有差异。第二、根据在显示屏周边视觉（Peripheral Vision）的光亮度和刺激大小对视亮度（Brightness）视觉感知实验,得出感知亮度随周边视觉场亮度的变化关系。之前已经有大量的研究工作通过改善显示器的亮度来提高显示器的感知亮度。但是,研究表明,人类视觉系统（Human Visual System,HVS）不仅受屏幕物理亮度的影响,还受其他因素的影响,例如对周围亮度的适应性。因此,仅提高最大显示亮度不是最佳解决方案。在第二项研究中,我们使用史蒂文斯的亮度函数,研究了周边视觉的光亮度（PVL）水平和视场角（FOV）对观察者感知的显示器亮度的影响,而与适应周围亮度无关。对实验结果的分析表明,感知到的显示器亮度与显示器上的周边视觉觉亮度水平成反比。虽然FOV的增加导致绝对亮度值的增加,但是它减小了PVL对感知的显示器亮度的影响。这项研究的结果将为优化图像信号的显示规格提供有用的基础数据。第三、研究动态图像在不同显示屏幕上视觉工作的完成情况,提出了有效的功效评价方案,并研究对比了在观看运动图片时4K有机发光二极管（OLED）和液晶显示器（LCD）电视对视觉任务性能和疲劳的影响。在实验中,要求受试者在四种运动态图像速度,屏幕图标总数276个中定位35个图标。结果表明与LCD电视（非自发光型）相比,OLED电视（自发光型）在命中率和误报率方面具有优越性。为确定疲劳水平而进行的模拟器疾病调查表的评估结果还表明,与LCD电视相比,OLED电视在10ppf（pixel per frame）或更高的快速运动态图像速度下诱发的疲劳相对较少。因此,这项研究证实,鉴于其超快的响应时间特性,OLED电视在运动图像方面优于LCD电视。该方案可以有效的适用于不同类型显示的评测。第四、基于人眼感知亮度的高动态范围技术评估和测量方法的开发,得到了最佳显示器的动态范围,提出了高动态范围技术评估方法并已写入国际和国内标准化文件。人眼实际所能感受到的光亮度范围非常大(约为10-3cd/m2～106cd/m2),但是目前现有的显示器上只能显示出比人眼实际看到的值小的标准动态范围（Standard Dynamic Range,SDR）,高动态范围技术的开发可进一步满足视觉感受效果。因此,评估高动态范围的动态范围的本质很重要,必须使用新方法来评估这些技术。本研究提出新的高动态范围显示屏评价方法,创新性和再现性得到认可,于2019年已经写入在中国国家电子行业标准和IEC国际标准中。第五、基于人眼亮度的感知特性,优化了视频处理功能设计在实现高动态范围同时具有出色的低灰度和色彩表现。现有的图像处理功能使用平均图片级别（Average Picture Level,APL）来扩展输入图像的动态范围。但是,这种方法没有根据图像的灰度分布显示出应用效果,会出现削波问题。因此,本研究提出了一种功能,以有效地将图像的分布扩展到低和高灰度级,从而最小化灰度级的饱和度。实验证实通过图像渲染提出的新功能具有很高的图像动态范围,并可以进一步扩展,从而实现不但具有高动态范围而且具有出色的低灰度和色彩表现效果。
吴付威[3]（2020）在《基于信息处理机制的驾驶人感知-判断-反应特性研究》文中研究说明驾驶人是“人-车-环境”道路交通系统的核心,驾驶人的驾驶行为特性直接影响整个系统的交通安全水平。研究表明,驾驶人失误仍然是导致道路交通事故的主要原因。驾驶人信息处理机制研究是降低驾驶人交通风险的主要手段。驾驶人的生理、心理机能受到多种因素的影响,同时反映在驾驶状态上。疲劳驾驶、分心驾驶、酒后驾驶等这些常见的不安全状态是导致交通事故频发的主要原因。由驾驶人原因导致的交通事故,从本质而言是驾驶人受到内外因素的影响,致使驾驶人在感知-判断-反应过程中的某个环节出现问题,进而导致人-车系统失衡而引发事故。针对驾驶人的感知-判断-反应过程,本文通过自行设计开发针对性的测试设备,对168人次被试进行了感知过程、判断过程和反应过程的测试,获取了驾驶人感知-决策-反应相关的大量实验数据。通过对感知-决策-反应相关数据进行分析,本文以驾驶人有效视野特性、驾驶人速度感知特性、驾驶人复杂反应特性为对象开展研究,主要内容如下:（1）驾驶人有效视野观察特性研究。驾驶人的有效视野特性决定了驾驶人对环境信息的获取能力,本文以有用视野（Useful Field of View,UFOV）和周边视野（Peripheral Field of View,PFOV）为基础,提出了有效视野（Effective Field of View,EFOV）的概念。分别探索了视觉刺激信号大小、位置以及呈现时间对驾驶人识别率及反应时间的影响。同时,探索了不同事故类型群体之间有效视野的差异。研究发现,两类群体在有效视野方面存在着显着差异。结果表明,刺激信号越大,驾驶人反应时间越短,识别率越高。在视野中央范围（30°以内）刺激信号大小对识别率没有显着差异,但在45°之外差异显着。说明视觉刺激信号的大小比呈现时间更重要。整体上非事故驾驶人对刺激信号的识别率高于事故驾驶人,在不良视觉刺激信号时两类驾驶人群体的识别率差异主要体现在±30°、±45°位置,在最佳视觉刺激状态下识别率差异主要体现在有效视野边缘。非事故群体的反应时间普遍比事故群体的反应时间短,在45°之外反应时间存在显着差异。（2）驾驶人速度感知特性研究。驾驶人的速度感知能力直接决定了驾驶人在动态交通环境中对交通目标的整体感知效果,本文结合刺激信号形式、大小、运动速度,以及明暗区比例等多种因素的影响,分析了驾驶人对视觉刺激信号运动速度感知特性。分别研究刺激信号的运动速度和遮挡比例对驾驶人速度感知准确率的影响。同时,对不同事故群体的速度感知差异性以及速度感知过程中的视觉特性进行了分析。提出了“提前动作”的概念来描述驾驶人判断刺激信号到达遮挡区终点的心理感知特性。结果表明,事故与非事故驾驶人群体的提前动作情况存在显着性差异。（3）驾驶人复杂反应特性研究。驾驶人的复杂反应能力与驾驶人的操作快速性及正确性密切相关。本文通过设计视觉刺激与听觉刺激组合的复杂反应任务,开发了驾驶人复杂反应特性测试系统,研究了不同群体驾驶人对复杂信号的反应特性。基于信号检测理论,分析了驾驶人的复杂反应正确率、反应时间。研究结果表明,两类驾驶人群体对单一视觉刺激信号的反应基本一致,但事故驾驶人对于组合刺激信号的平均反应正确率显着低于非事故驾驶人。非事故驾驶人的辨别力指标d’低于事故驾驶人,易产生错误的判断导致虚报率的增高。两类群体对红灯和绿灯这两种刺激信号的反应特性基本一致,但事故驾驶人对黄灯的感受性差,这可能与事故驾驶人在交叉口黄灯时段强行通过有关,这种行为容易导致事故的发生。根据视觉分析发现,事故驾驶人的感知特性与非事故驾驶人基本一致,但在对复杂信息的判断以及执行功能上弱于非事故驾驶人。本文研究结论能够为安全驾驶特性评价提供一定的理论支持。
百灵[4]（2019）在《基于眼动追踪技术的数字界面颜色编码评估研究》文中进行了进一步梳理在先进的数字化技术日益渗透到各行各业的背景下,复杂系统数字界面已成为信息化武器装备中重要的组成部分,数字界面设计问题一直都受到国内外学者广泛关注,色彩作为人类视觉认知重要的影响因素,在复杂信息传递过程中发挥着较大的视觉认知作用。本文以人机交互需求为导向,以数字界面认知效率为研究目的,通过理论研究与实验探究的结合,提出了数字界面颜色编码设计提供评估方法,为数字界面设计优化与改进,提供理论实验支持。本文首先对数字界面色彩的基本属性、认知特性以及其他特性进行了分析研究,归纳总结了颜色编码设计的方法与原则。结合数字界面颜色编码的认知特性,通过建立了色彩与信息之间认知映射关系,构建了颜色编码的认知评价纬度。采用眼动追踪技术进行数字界面颜色编码的评估研究,基于提出的认知评价纬度,以战斗机平视显示器（HUD）为例,对其颜色编码进行设计实验以及评估实验,探究了能够反映认知效率高低的关键眼动指标,并得到了在不同地理环境、昼夜条件、明度条件背景下的HUD最佳颜色编码方案,实验结论如下:（1）对不同地理环境、昼夜条件的战斗机HUD颜色编码设计研究,可得双色编码形式的认知绩效明显优于单色编码形式;采用HSB颜色系统空间进行表示,关键信息色为（320,100,100）或（340,100,100）的配色方案所得到的认知绩效明显优于其他配色方案;在主观评价中,在多数背景环境下,人们更倾向于（60,100,100）的黄色作为关键信息的显示颜色。（2）评估数字界面颜色编码的认知效率的关键眼动指标有:平均注视时间、首次注视持续时间、瞳孔直径、注视时间比率、注视比率、回视次数、注视轨迹长度等。（3）对不同明度背景下的战斗机HUD颜色编码评估研究,可得明度区间为[120]的飞行背景中,选取（30,100,100）作为关键信息色;明度区间为[2140]的飞行背景中,选取（300,100,100）作为关键信息色;明度区间为[4160]的飞行背景中,选取（60,100,100）作为关键信息色;明度区间为[6199]的飞行背景中,选取（300,100,100）作为关键信的颜色。
岳启明[5]（2019）在《地铁控制中心控制台光环境研究》文中指出地铁控制中心控制台的光环境对于地铁调度人员的视觉任务有重要影响。地铁调度人员进行调度作业时,视觉目标集中在大屏、桌面屏和台面上,本文分析了影响上述视觉目标的光环境因素,重点研究了大屏垂直照度、桌面屏亮度和水平面照度对视觉负荷的影响,并在此基础上提出了地铁控制中心控制台光环境设计的参考值。论文完成的主要工作如下:（1）通过对北京地铁燕房线控制中心的调研、调度人员的工作任务分析以及各种光环境因素对调度人员视觉的影响分析,完成了地铁控制中心控制台光环境的分析工作,确定了大屏垂直照度、桌面屏亮度和水平面照度等研究变量。（2）完成了地铁控制中心控制台光环境实验平台的搭建工作。在实验平台的搭建过程中,引入基于光学仿真的方法,采用光学仿真软件SPEOS对设计的一级及二级照明实验方案进行分析与筛选,构建的光学布置方案可以满足控制台眩光与大屏照度均匀度的要求,并能实现一级照明与二级照明的独立控制。（3）利用上述实验平台,以大屏垂直照度、桌面屏亮度以及水平面照度为自变量,以绩效指数、主观评价和眨眼频率为因变量的影响,设计了针对视觉搜索任务的正交实验,开展了控制台光环境的实验研究。（4）实验分析结果表明,桌面屏亮度与水平面照度对绩效指数有显着影响;对于主观评价,只有桌面屏亮度对其有显着性影响;对于眨眼频率,三种实验自变量对其均有显着性影响。论文的研究结论可为地铁控制中心控制台的光环境设计提供有益借鉴。此外,本文开展的涉及大屏、桌面屏和纸质文件这三种视觉目标的光环境实验所采用的研究方法与取得的结论为进行多视觉目标工作形式下的光环境研究提供了参考。
贾立秀[6]（2019）在《基于多模态技术的显示图像质量和视觉舒适度评价研究》文中研究指明近年来,随着显示技术飞速发展,人们对显示图像质量和视觉舒适度的要求也越来越高,如何提高显示系统的图像质量和视觉舒适度成为研究人员和生产厂商普遍关注的问题。论文基于人眼视觉注意特性和显示系统显示特性的研究,揭示了显示系统显示特性影响图像质量和视觉舒适度的机理,针对清晰度/细节层次感和立体视觉等影响图像质量和视觉舒适度的因素展开了系统深入的研究,并在此基础上提出相应的定量评价方法,为显示图像质量的提高和显示器件性能的改善提供依据。具体研究内容概括为以下几个方面:建立了基于人眼视觉注意特性的无参考视频质量评价模型。论文提出一种基于时域、中央加权的空间域和频域显着模型的特征融合方法,通过模拟人眼的视觉注意特性、颜色对立特性、视觉掩盖特性和中央偏好特性以及运动信息等对视觉感知的影响,建立了客观视觉显着区域检测模型。在此基础上,结合观看者的主观质量评价,建立了基于视觉注意机制的耦合模糊和块效应的无参考视频质量评价模型。该模型有较高的预测精度和较低的计算复杂度。提出一种基于脑电信号的图像质量评价模型。论文采用主观评价实验和脑电测量相结合的方法研究观察者进行图像质量评价的内部认知机制,通过分析不同头皮区域脑电信号、检测率、反应时间和主观评分的变化,建立了基于不同头皮区域脑电参量的图像质量评价模型,模型预测结果和主观结果有很高的相关性,证明了利用ERPs评价图像质量的可行性。其中,脑前中部（AM）头皮区域的脑电信号与图像质量相关性最大。提出一种基于脑电和眼动信号融合的图像质量评价模型。论文采用主观评价实验、脑电测量和眼动测量相结合的方法进一步深入研究图像质量评价内部感知和认知过程,通过分析脑电测量的中央神经系统和眼动测量的动眼神经系统活动随图像模糊程度的变化,建立了基于脑前中部（AM）头皮区域的脑电信号和眼动信号融合的图像质量评价模型。模型预测结果和主观结果有很高的相关性,提高了图像质量评价的性能。建立了基于多模态技术的三维显示视觉舒适度预测模型。论文采用视功能参量、心电信号、脑电信号、眼动信号和主观问卷等多模态参数融合方法,通过分析观看2D、3D和3D景深增强电影70分钟前后和期间的多模态参数变化情况,基于BP神经网络建立了多模态参数融合的视觉舒适度预测/评估模型。预测结果与验证实验具有相同的变化趋势,且具有较高的预测精度。
冀永强[7]（2019）在《基于VR技术的驾驶员视觉能力测试方法研究》文中研究指明深度知觉、动体视力、暗适应、夜间视力4项视觉感知能力对安全驾驶有重要影响。这4项能力的测试结果可以作为驾驶员筛选、录用、考核、培训等工作的参考依据。传统测试设备采用机械运动、电子控制的方式实现测试功能,存在着单向性、结构复杂、效率低、可靠性差等问题。将VR技术应用于测试将会克服传统设备存在的问题,有利于驾驶员视觉能力测试工作的广泛开展。参考行业标准JT/T 442–2014对驾驶员视觉能力VR测试系统进行了方案设计,制定了系统设计目标、设计原则、测试方案、测试等级划分依据等。依据设计方案运用Unity 3D、Visual Studio、SQLite数据库、C#编程语言等工具开发了VR测试软件,具备用户和管理员登录、用户测试、数据存储与管理、声音提示等功能;设计了以VR头戴式显示装置和Logitech G29方向盘分别作为测试和反馈装置的硬件系统。为验证VR测试系统的有效性,32名被试分别在传统设备和VR测试系统进行了试验。对试验结果进行相关性分析得到4组测试的相关系数达到了0.612、0.702、0.671、0.726,具有良好的相关性;运用配对样本T检验对两组试验数据进行检验,发现两组测试结果均值间存在显着差异。即VR测试系统在功能上可以代替传统设备,但是VR测试系统的测试结果与传统设备测试结果之间存在差异。针对两组测试结果之间的差异,进行了回归分析,建立了各测试项目由VR测试系统测试结果映射到传统测试结果的函数关系,确定了单项测试得分计算方法;依据标准JT/T 442–2014中的驾驶适宜性综合评价方法,将4项视觉测试项目单独列出建立了驾驶员视觉能力综合评价方法。基于VR技术的驾驶员视觉能力测试系统实现了传统测试设备的功能,克服了传统测试设备存在的缺点,同时具有数据精度高、测试效率高、测试自动化程度高、测试数据便于管理等优势,是一种更先进的现代化测试方式。
王智伟[8]（2017）在《平显信息配色绩效评价飞行模拟系统的开发与研究》文中研究说明平显（Head Up Display,HUD）是飞行员了解飞行状态参数的重要仪器。它可以将飞行状态信息直接叠加在外界环境视景上,飞行员可以在兼顾外界环境的情况下了解动态飞行的状态。由于外界环境视景的颜色较为复杂,平显字符的颜色受外界视景的影响比较大,例如有战斗机会超低速飞行在森林等大面积绿色外界环境中时,常规的绿色平显字符颜色对比度低,容易造成飞行员的失误操作。所以研究平显字符信息的合理配色,改变不同平显字符颜色,可以减少飞行员的操作误差和视觉疲劳,提高完成作战任务的精准度和有效性。为了平显信息配色绩效进行考察,设计了一套模拟飞行测试系统,通过模拟动态飞行的过程中改变平显的字符信息颜色,飞行员在模拟测试中对平显的信息捕获容易性、颜色显示协调性、长时飞行适合性、整体画面效果进行评价,研究人员根据飞行员的绩效评价研究得出合理的配色方案,为平显的设计提供一定的试验依据。本测试系统采用OSG视景仿真软件对动态飞行场景进行开发,构建一个虚拟的飞行外部视景,OSG场景库提供高效的场景管理和图形渲染优化功能,可以满足动态飞行的真实感受,为飞行模拟提供了一个视景环境基础。然后采用IData软件对平显画面进行建模,主要对平显字符信息进行分块和颜色变量的定义,建模完成后加载到飞行视景仿真程序中,以平显作为第一视角在飞行视景中进行动态飞行。IData作为一套提供快速开发动态交互式的图形工具,它能够快捷地创建仪表,并能实时响应应用程序变量和控制事件,减少仿真中的图形开发和集成时间。最后采用JSBJim飞行方程解算飞行的姿态,对飞行员的各种飞行操作进行准确的动力学解算,使飞机的运动轨迹极可能的接近真实的飞行状态。试验结果表明,飞行员在测试过程中能很好的感受到颜色信息视觉对带来的影响,显示画面质量无抖动,无畸变,平显信息配色过程中无明显的视觉延迟,完全可以满足飞行员的测试需要。
金亮,廖镇,周颖伟,刘双[9]（2016）在《显示界面目标编码颜色匹配工效研究》文中提出目的:探索军标符号颜色与背景颜色匹配的一般规律,为提高信息的视觉作业绩效提供基础数据。方法:参考雷达显示界面,选取3个军标符号目标色与5个常用背景色作为实验因素开展工效学实验。结果:5种背景色差异显着分为两类,黑色、深灰色与深蓝色三种背景色的反应时间与浅灰色、淡绿色有显着性差异,前三者的反应时间明显快于后两者。结论:不同的前景色/背景色组合下人的工作绩效不同,黄/黑组合平均反应时间最短,即工作绩效最好,黄/绿组合平均反应时间最长;黑、深灰、浅灰、蓝、绿这五种背景色的视觉绩效有显着性差异,黑色背景下人的工作绩效最好,但与深灰、蓝这两种背景色差异不显着。所以选择雷达界面背景时,应优先选择黑、深灰、蓝这三种背景色。
张杰[10]（2012）在《彩色字符编码的认知工效学研究》文中认为在现代化的飞机座舱内，飞行员使用什么字符以及画面如何显示这些信息才能使飞行员快速准确地理解信息的含义，一直是国际航空工效学界关注和想要解决的问题。飞机的各个系统状态是通过界面显示的不同信息反馈给飞行员的。信息的显示方式是影响飞行员对信息快速、准确识别、判读和理解的因素之一。合理的使用颜色、数字、字母、文字、图形等视觉刺激对显示信息进行编码，可以有效的提高飞行员辨识信息的效率，减少人为失误。本研究属于视觉显示工效学研究中的信息显示格式优化研究，着重回答常见字符以什么颜色呈现可以提高人类视觉知觉绩效的问题。本研究在文献复习和参考《颜色识别差别阈限及颜色数量研究》技术报告的基础上选取具有显着差别阈限的10种颜色，以180名视觉正常的男性大学生为被试，分别采用简单反应时和二维选择反应时等任务范式，比较10种可区分色彩在不同字符类型间和不同字符长度条件下的反应时，分析色彩在字符识别和判读任务中的绩效差异，得出视觉绩效最优的颜色类型，提出颜色应用建议。研究结果可为飞机座舱显示屏的设计提供理论依据。本研究的主要结果如下：1.不同颜色色标简单反应时间存在统计学显着差异（F=6.558,P<0.001）；颜色距离和反应时之间可拟合得出显着的对数模型（p=0.017），回归方程为RT=375.00-12㏑Cdistance；反应较快颜色所占全部人数的比例为前三位依次为黄色（19%）、白色（18%）、青色（15%），反应较慢颜色所占的人数比例，前三位的是蓝色（20%）、淡紫色（19%）、粉色（15%）。2.对数字字符选择反应任务的正确率均高于93%，不同色彩在不同长度的数字字符内的反应时差异均显着（一位数字，F=1.910，P<0.05；两位数字，F=9.381，P<0.01；四位数字，F=3.672，P<0.01）。综合绩效显示，白色、红色、青色、绿色反应最快，蓝色、深褐色和淡紫色反应最慢。3.对英文字符选择反应任务单个和两个英文字符正确率高于90%，对四个英文字符正确率高于80%，不同色彩在不同长度的英文字符内的反应时差异均显着（单个英文字母，F=12.813，P<0.01；两个英文字母，F=11.285，P<0.01；四个英文字母，F=2.282，P<0.05）。综合绩效显示，青色、红色、绿色反应最快，蓝色和淡紫色反应最慢。4.对汉字字符选择反应任务的正确率在91%以上，不同色彩在不同长度的汉字字符内的反应时差异均显着（单个汉字，F=2.960，P<0.01；两个汉字，F=4.216，P<0.01；四个汉字，F=2.029，P<0.05）。综合绩效显示，白色、黄色、青色、绿色反应最快，蓝色反应最慢。主要研究结论：1.色彩在感觉水平上确实存在的反应差异；为了提高飞行员的视觉绩效，飞机座舱显示界面目标色应选择颜色距离偏大的颜色；由于个体差异的存在，导致同一颜色不同的人对其反应亦不同。2.无论什么字符类型，随着字符长度的增加，被试对其的反应时都有增大的趋势。3.从数字字符知觉方面看，当背景色为黑色，为快速准确获取信息，目标色应优先考虑白色、红色、青色或者绿色。4.从英文字符知觉方面看，当背景色为黑色，为快速准确获取信息，应优先考虑青色、红色或者绿色。5.从汉字字符知觉方面看，当背景色为黑色，为快速准确获取信息，应优先考虑白色、黄色、青色或者绿色。综上，在视觉知觉加工层面上，当背景色为黑色时，建议以白色、青色和绿色作为前景色，最好不要采用蓝色、淡紫色和深褐色。
二、微光环境下显示器(CRT)颜色视标相对辨别能力的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、微光环境下显示器(CRT)颜色视标相对辨别能力的研究（论文提纲范文）
（1）HUD界面的色彩层级划分及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 色彩的视觉感知分层 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 HUD界面信息色彩研究 |
| 1.2.2 HUD界面信息字符研究 |
| 1.2.3 飞行外界环境 |
| 1.3 课题的研究内容及组织结构 |
| 第二章 飞机任务环境分析及平显信息分级 |
| 2.1 飞机平视显示系统 |
| 2.2 飞机飞行环境分析 |
| 2.2.1 亮度环境 |
| 2.2.2 振动环境 |
| 2.3 飞机任务信息需求 |
| 2.4 HUD界面字符编码和界面信息分级 |
| 2.4.1 HUD界面布局 |
| 2.4.2 HUD导航界面字符编码 |
| 2.4.3 HUD导航界面信息分级 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 HUD界面色彩要素设计及其认知工效学研究方法 |
| 3.1 HUD界面色彩要素分析 |
| 3.1.1 色彩空间 |
| 3.1.2 色彩属性 |
| 3.1.3 色彩与人眼主观亮度的关系 |
| 3.2 HUD界面色彩要素设计 |
| 3.2.1 HUD界面信息色彩设计 |
| 3.2.2 HUD背景色彩设计 |
| 3.3 HUD认知工效学研究方法 |
| 3.3.1 视敏度 |
| 3.3.2 对比敏感度 |
| 3.3.3 影响视敏度和对比敏感度的因素 |
| 3.3.4 对比敏感度实验 |
| 3.3.5 朗道尔环型实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 HUD界面信息色彩选取的实验研究 |
| 4.1 实验目的 |
| 4.2 实验设计 |
| 4.2.1 设备与环境 |
| 4.2.2 被试 |
| 4.2.3 实验素材 |
| 4.2.4 实验过程 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 明度差 |
| 4.3.2 颜色对比度 |
| 4.3.3 识别可靠性 |
| 4.3.4 色彩分级 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 HUD界面色彩亮度比设置的实验研究 |
| 5.1 实验目的 |
| 5.2 实验设计 |
| 5.2.1 被试、设备、实验方法 |
| 5.2.2 实验素材 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 亮度对比度 |
| 5.3.2 HUD字符线宽 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 振动环境下字符线宽的实验研究 |
| 6.1 实验目的 |
| 6.2 实验设计 |
| 6.2.1 设备与环境 |
| 6.2.2 被试 |
| 6.2.3 实验素材 |
| 6.2.4 实验过程 |
| 6.3 实验结果分析 |
| 6.3.1 振动频率 |
| 6.3.2 振动方向 |
| 6.3.3 HUD信息颜色 |
| 6.3.4 HUD字符线宽 |
| 6.3.5 频率与线宽的交互作用 |
| 6.3.6 振动环境下HUD界面的色彩分级 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 前景展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（2）新型显示技术的视觉感知和工效研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及目的 |
| 1.2 相关研究状况 |
| 1.2.1 工作执行度和视疲劳度相关研究 |
| 1.2.2 感知画质相关研究 |
| 1.2.3 人眼感知亮度相关研究 |
| 1.2.4 运动伪影相关研究 |
| 1.2.5 高动态范围关键技术及相关标准 |
| 1.3 论文内容安排 |
| 第二章 研究涉及的理论背景 |
| 2.1 人眼视觉系统 |
| 2.1.1 人眼构造 |
| 2.1.2 视细胞 |
| 2.1.3 眼球运动 |
| 2.2 现代显示技术特性 |
| 2.2.1 曲面显示 |
| 2.2.2 有机发光二极管显示 |
| 2.2.3 高动态范围 |
| 2.3 心理物理实验 |
| 2.3.1 Weber定律 |
| 2.3.2 Fechner定律 |
| 2.3.3 Stevens定律 |
| 2.3.4 实验方法 |
| 2.4 统计处理方法 |
| 2.4.1 一致性系数 |
| 2.4.2 Kendall认可系数 |
| 2.4.3 变异系数 |
| 2.4.4 皮尔森相关系数 |
| 2.5 颜色外观 |
| 2.5.1 术语定义 |
| 2.5.2 颜色外观现象 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 屏幕曲率对视觉工作执行度、视疲劳度以及感知画质产生的影响研究 |
| 3.1 研究内容和方法 |
| 3.1.1 实验环境 |
| 3.2 如何评估视觉工作执行度和视疲劳度 |
| 3.2.1 工作内容 |
| 3.2.2 如何评估视觉工作执行度 |
| 3.2.3 眼睛疲劳度定量性评价方法 |
| 3.3 如何评价感知画质 |
| 3.4 实验结果和分析 |
| 3.4.1 视觉工作执行度结果分析 |
| 3.4.2 视疲劳定量结果分析 |
| 3.4.3 感知画质评价结果分析 |
| 3.4.4 考虑屏幕大小的最佳曲率分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 环境亮度和刺激大小对感知亮度影响研究 |
| 4.1 研究内容与方法 |
| 4.1.1 实验设置和图像 |
| 4.1.2 实验方法 |
| 4.2 实验结果和分析 |
| 4.2.1 屏周边视觉的光亮度强度引起的观测视亮度的变化 |
| 4.2.2 显示屏上随着视场的大小的视亮度变化 |
| 4.2.3 从显示屏上根据周边视觉的强度和FOV大小得出视亮度幂指数 |
| 4.2.4 显示屏中周边视觉的光亮度强度和感知亮度的关系 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 动态图像在OLED和 LCD的视觉工作影响研究 |
| 5.1 研究内容与方法 |
| 5.1.1 实验环境设置 |
| 5.1.2 实验图像设置 |
| 5.1.3 视觉工作执行度评价方法 |
| 5.1.4 通过模拟器不适感调查表视疲劳度测量方法 |
| 5.2 实验结果和分析 |
| 5.2.1 视觉工作执行度 |
| 5.2.2 视疲劳度 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于人眼感知亮度的高动态范围技术评估方法的开发 |
| 6.1 高动态范围技术的现状 |
| 6.1.1 高动态范围显示屏现状 |
| 6.2 评估高动态范围显示屏的必要性 |
| 6.2.1 标准动态范围和高动态范围在人类视亮度认知方面的差异 |
| 6.2.2 动态范围与变换函数的关系 |
| 6.2.3 现有显示屏评价方法存在的问题 |
| 6.3 提出新的高动态范围显示屏评价方法 |
| 6.3.1 高动态范围覆盖范围测定图案 |
| 6.3.2 高动态范围覆盖范围函数 |
| 6.3.3 高动态范围覆盖范围偏差率函数 |
| 6.3.4 适用显示屏评价方法的结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于感知亮度认知的影像处理研究 |
| 7.1 高动态范围技术 |
| 7.1.1 光亮度调整 |
| 7.1.2 光电/电光转换函数标准 |
| 7.1.3 图像增强算法现状 |
| 7.2 新影像处理函数的必要性 |
| 7.2.1 现有影像处理函数 |
| 7.2.2 现有影像处理函数的问题 |
| 7.3 新的影像处理函数方案 |
| 7.3.1 新的影像处理函数 |
| 7.3.2 提出的新函数应用效果 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于信息处理机制的驾驶人感知-判断-反应特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 驾驶人视野功能研究现状 |
| 1.2.2 驾驶人速度感知特性研究现状 |
| 1.2.3 驾驶人反应特性研究现状 |
| 1.2.4 研究现状评述 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 第二章 驾驶人信息处理机制基本原理分析 |
| 2.1 驾驶人信息处理模型 |
| 2.1.1 层级驾驶模型 |
| 2.1.2 注意力模型 |
| 2.1.3 多因素模型 |
| 2.1.4 有限信息处理模型 |
| 2.2 驾驶人视野基本原理 |
| 2.2.1 静视力与动视力 |
| 2.2.2 驾驶人视野 |
| 2.2.3 有用视野测试 |
| 2.3 驾驶人速度感知基本原理 |
| 2.3.1 速度感知视觉基础 |
| 2.3.2 速度感知影响因素 |
| 2.3.3 速度感知的应用 |
| 2.3.4 速度感知测试方法 |
| 2.4 驾驶人反应特性基本原理 |
| 2.4.1 反射反应 |
| 2.4.2 简单反应 |
| 2.4.3 复杂/选择反应 |
| 2.4.4 鉴别/识别反应 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 驾驶人有效视野观察特性研究 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 被试选取 |
| 3.1.2 试验设备 |
| 3.1.3 试验设计 |
| 3.1.4 试验过程 |
| 3.2 识别特性 |
| 3.2.1 识别率总体分析 |
| 3.2.2 刺激信号大小影响 |
| 3.2.3 呈现时间长短影响 |
| 3.3 反应时间特性 |
| 3.3.1 反应时间总体分析 |
| 3.3.2 刺激信号大小影响 |
| 3.3.3 呈现时间长短影响 |
| 3.4 不同事故群体差异 |
| 3.4.1 识别率分析 |
| 3.4.2 反应时间分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 驾驶人速度感知特性研究 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 被试选取 |
| 4.1.2 试验设备 |
| 4.1.3 试验设计 |
| 4.1.4 试验过程 |
| 4.2 驾驶人速度感知特性结果 |
| 4.2.1 提前动作情况 |
| 4.2.2 感知准确性 |
| 4.3 眼动行为特性 |
| 4.3.1 注视点分布 |
| 4.3.2 扫视速度 |
| 4.3.3 回看次数 |
| 4.3.4 视觉追随模式 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 驾驶人复杂反应特性研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 被试选取 |
| 5.1.2 试验设备 |
| 5.1.3 试验设计 |
| 5.2 反应正确特性 |
| 5.2.1 信号检测论基本原理 |
| 5.2.2 复杂反应正确率 |
| 5.2.3 基于信号检测论的反应正确率分析 |
| 5.3 反应时间分析 |
| 5.3.1 总体分析 |
| 5.3.2 感知反应时间 |
| 5.3.3 判断操作时间 |
| 5.4 感知阶段眼动特性 |
| 5.4.1 平均扫视速度 |
| 5.4.2 峰值扫视速度 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 创新点与贡献 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 一、攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 二、攻读博士学位期间参与的主要科研项目 |
| 致谢 |
（4）基于眼动追踪技术的数字界面颜色编码评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景概述 |
| 1.2 论文研究的目的与意义 |
| 1.2.1 选题的目的 |
| 1.2.2 选题的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数字界面色彩设计研究 |
| 1.3.2 基于不同模型理论的数字界面颜色编码评估研究 |
| 1.3.3 利用眼动追踪技术探究信息编码设计与评估问题 |
| 1.4 本课题的研究内容及组织结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 主要创新点 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 论文框架 |
| 第二章 数字界面色彩的认知特性与编码设计研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 色彩属性及相关理论研究 |
| 2.2.1 色彩的基本属性 |
| 2.2.2 数字色彩空间模型 |
| 2.2.3 色彩心理学范畴研究概述 |
| 2.3 数字界面色彩的认知特性研究 |
| 2.3.1 颜色编码与认知加工过程 |
| 2.3.2 颜色编码与注意力分配 |
| 2.3.3 颜色编码与认知负荷 |
| 2.4 数字界面色彩的其他特性研究 |
| 2.4.1 色彩的时空特性 |
| 2.4.2 色彩的情感特性 |
| 2.5 颜色编码的重要性及功能研究 |
| 2.5.1 颜色编码的重要性 |
| 2.5.2 颜色编码的功能 |
| 2.6 数字界面颜色编码设计研究 |
| 2.6.1 影响颜色编码的因素分析 |
| 2.6.2 界面色彩元素分析 |
| 2.6.3 数字界面颜色编码方法研究 |
| 2.6.4 数字界面色彩量化(图像处理)方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于眼动追踪技术的颜色编码评价理论研究 |
| 3.1 数字界面评价方法概述 |
| 3.2 眼动追踪技术 |
| 3.2.1 眼动追踪技术概述 |
| 3.2.2 眼动与视觉加工过程 |
| 3.2.3 眼动追踪技术的优势 |
| 3.2.4 眼动追踪技术的应用领域 |
| 3.2.5 眼动追踪技术指标分析 |
| 3.3 数字界面图像处理及颜色空间缩减的实现 |
| 3.4 数字界面“色彩—信息”的认知映射关系 |
| 3.4.1 引导性——获取信息 |
| 3.4.2 复杂度——识别信息 |
| 3.4.3 逻辑性——搜索信息 |
| 3.5 颜色编码的认知评价维度及眼动指标分析 |
| 3.5.1 评价维度一——可分辨性 |
| 3.5.2 评价维度二——可察觉性 |
| 3.5.3 评价维度三——通达性 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多飞行环境的战斗机HUD双色编码设计实验研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 战斗机HUD颜色编码设计概述 |
| 4.3 实验目的 |
| 4.4 实验设计 |
| 4.4.1 实验设备和环境 |
| 4.4.2 实验被试 |
| 4.4.3 实验材料 |
| 4.4.4 飞行任务选择 |
| 4.5 实验程序 |
| 4.6 实验结论与分析 |
| 4.6.1 认知绩效结果与分析 |
| 4.6.2 主观评价结果及分析 |
| 4.7 讨论 |
| 4.7.1 地形条件 |
| 4.7.2 气候条件 |
| 4.7.3 飞行高度条件 |
| 4.7.4 昼夜时间条件 |
| 4.7.5 主观评价结果 |
| 4.8 结论 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 基于眼动追踪技术的战斗机HUD颜色编码评估实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 战斗机HUD关键信息分析及HUD色彩元素分析 |
| 5.2.1 战斗机HUD在作战模式下的关键信息分析 |
| 5.2.2 HUD字符色彩分析 |
| 5.2.3 HUD飞行环境色彩分析 |
| 5.3 实验目的与方法 |
| 5.3.1 实验目的 |
| 5.3.2 实验仪器 |
| 5.3.3 实验被试 |
| 5.3.4 实验材料 |
| 5.4 实验设计 |
| 5.4.1 实验任务 |
| 5.4.2 实验流程 |
| 5.4.3 实验眼动数据评价指标 |
| 5.5 实验结果和分析 |
| 5.5.1 认知绩效结果分析 |
| 5.5.2 评估颜色编码的关键眼动指标分析 |
| 5.5.3 基于眼动指标的配色方案认知效率分析 |
| 5.5.4 颜色编码认知效率综合评估结果 |
| 5.6 实验结论 |
| 5.7 基于眼动评估实验结果的战斗机HUD界面颜色编码设计改进 |
| 5.7.1 针对不同地理环境、昼夜条件的战斗机HUD颜色编码改进方案 |
| 5.7.2 针对不同明度背景(以蓝色天空为例)的战斗机HUD颜色编码改进方案 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）地铁控制中心控制台光环境研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 控制台的光环境研究 |
| 1.2.2 VDT工作站的光环境研究 |
| 1.2.3 多视觉目标工作形式下的光环境研究 |
| 1.3 论文研究内容和结构 |
| 2 地铁控制中心控制台光环境分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地铁调度人员作业形式与光环境对视觉的影响分析 |
| 2.2.1 地铁调度人员的作业形式分析 |
| 2.2.2 光环境对地铁调度人员视觉的影响 |
| 2.3 影响地铁调度人员视觉的光环境因素分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于光学仿真的实验平台搭建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SPEOS中实验平台光学仿真的实现 |
| 3.2.1 实验平台的光环境需求 |
| 3.2.2 SPEOS的仿真原理 |
| 3.2.3 UGR公式的修正 |
| 3.2.4 实验平台的光学仿真路线 |
| 3.3 基于SPEOS的实验平台搭建 |
| 3.3.1 影响照度均匀度与眩光的因素分析 |
| 3.3.2 仿真方案设置 |
| 3.3.3 仿真评估 |
| 3.3.4 满足实验条件的一级照明灯具布置方案 |
| 3.3.5 二级照明的仿真验证 |
| 3.3.6 实验平台的搭建 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 控制台光环境的实验研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验变量 |
| 4.2.1 自变量 |
| 4.2.2 因变量 |
| 4.3 实验方案设计 |
| 4.4 实验任务设计 |
| 4.5 被试选取与实验设备 |
| 4.5.1 被试选取 |
| 4.5.2 实验设备 |
| 4.6 实验流程 |
| 4.7 数据分析方法 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 实验结果与讨论 |
| 5.1 实验结果 |
| 5.1.1 各自变量因素下绩效指数分析 |
| 5.1.2 各自变量因素下主观评价分析 |
| 5.1.3 各自变量因素下眨眼频率分析 |
| 5.2 因变量间的相关性分析 |
| 5.2.1 绩效指数与主观评价的相关性 |
| 5.2.2 绩效指数与眨眼频率的相关性 |
| 5.2.3 主观评价与眨眼频率的相关性 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 大屏垂直照度对视觉负荷的影响 |
| 5.3.2 桌面屏亮度对视觉负荷的影响 |
| 5.3.3 水平面照度对视觉负荷的影响 |
| 5.3.4 视觉适应的影响 |
| 5.4 基于TOPSIS法的实验方案综合评价 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 论文展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于多模态技术的显示图像质量和视觉舒适度评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 显示技术与视觉健康 |
| 1.1.1 显示技术简介 |
| 1.1.2 视觉健康 |
| 1.2 显示图像质量评价研究现状 |
| 1.3 三维显示视觉舒适度研究现状 |
| 1.4 论文研究目的与意义 |
| 1.5 本文创新点及内容安排 |
| 第二章 人眼视觉特性 |
| 2.1 人眼的生理构造 |
| 2.2 人眼的基本视觉特性 |
| 2.2.1 视觉亮度特性 |
| 2.2.2 视觉颜色特性 |
| 2.2.3 多通道与视觉掩盖特性 |
| 2.2.4 视觉空间特性 |
| 2.2.5 视觉时间特性 |
| 2.2.6 深度感知 |
| 2.2.7 视觉注意 |
| 第三章 基于视觉注意机制的无参考视频质量评价研究 |
| 3.1 主观视频质量评价 |
| 3.1.1 实验材料 |
| 3.1.2 实验设计 |
| 3.1.3 主观评价实验结果 |
| 3.1.4 主观感兴趣区域提取 |
| 3.2 基于视觉注意机制的显着区域检测模型 |
| 3.2.1 中央加权的空间域显着区域 |
| 3.2.2 中央加权的频域显着区域 |
| 3.2.3 时域显着区域 |
| 3.2.4 显着区域融合 |
| 3.2.5 显着区域检测模型性能评价 |
| 3.3 基于视觉显着性的视频质量评价模型 |
| 3.3.1 无参考视频模糊评价 |
| 3.3.2 无参考视频块效应评价 |
| 3.3.3 无参考视频质量评价模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于脑电的图像质量评价研究 |
| 4.1 实验材料和实验设置 |
| 4.1.1 实验材料 |
| 4.1.2 实验设置 |
| 4.2 实验设计 |
| 4.2.1 脑电实验 |
| 4.2.2 主观评价实验 |
| 4.3 基于脑电的图像质量评价模型 |
| 4.3.1 行为数据结果 |
| 4.3.2 ERPs结果 |
| 4.3.3 图像质量评价模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 脑电和眼动信号融合的图像质量评价模型 |
| 5.1 实验设置及流程 |
| 5.2 基于脑电和眼动信号融合的图像质量评价模型 |
| 5.2.1 行为数据结果 |
| 5.2.2 ERPs结果 |
| 5.2.3 眼动结果 |
| 5.2.4 基于脑电和眼动信号融合的图像质量评价模型 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于多模态技术的三维显示视觉舒适度评价 |
| 6.1 多模态参数及测量方法 |
| 6.2 实验设计 |
| 6.3 实验结果分析 |
| 6.3.1 观看2D和3D显示对多模态参数影响 |
| 6.3.2 观看不同景深显示对多模态参数的影响 |
| 6.3.3 观看内容对多模态参数的影响 |
| 6.4 基于BP神经网络多模态参数融合的视觉舒适度预测模型 |
| 6.4.1 观看电影前后视觉舒适度预测模型 |
| 6.4.2 观看电影期间视觉舒适度预测模型 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（7）基于VR技术的驾驶员视觉能力测试方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究现状评述 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 视觉感知机理及其应用 |
| 2.1 深度知觉形成机理及其对交通安全的影响分析 |
| 2.1.1 深度知觉感知机理 |
| 2.1.2 深度知觉能力对交通安全的影响 |
| 2.2 动体视力机理及其对交通安全的影响分析 |
| 2.2.1 动体视力感知机理 |
| 2.2.2 动体视力能力对交通安全的影响 |
| 2.3 暗适应机理及其对交通安全的影响分析 |
| 2.3.1 暗适应机理 |
| 2.3.2 暗适应能力对交通安全的影响 |
| 2.4 夜间视力机理及其对交通安全的影响分析 |
| 2.4.1 夜间视力机理 |
| 2.4.2 夜间视力能力对交通安全的影响 |
| 2.5 基于视觉感知机理的VR技术 |
| 2.5.1 VR技术特点 |
| 2.5.2 三维立体视觉技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 驾驶员视觉能力测试系统方案设计 |
| 3.1 驾驶员视觉能力测试系统设计目标 |
| 3.2 驾驶员视觉能力测试系统设计原则 |
| 3.3 深度知觉测试方案设计 |
| 3.3.1 测试方案 |
| 3.3.2 设计要求 |
| 3.3.3 测试等级划分依据 |
| 3.4 动体视力测试方案设计 |
| 3.4.1 测试方案 |
| 3.4.2 设计要求 |
| 3.4.3 测试等级划分依据 |
| 3.5 暗适应测试方案设计 |
| 3.5.1 测试方案 |
| 3.5.2 设计要求 |
| 3.5.3 测试等级划分依据 |
| 3.6 夜间视力测试方案设计 |
| 3.6.1 测试方案 |
| 3.6.2 设计要求 |
| 3.6.3 测试等级划分依据 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 驾驶员视觉能力测试系统开发 |
| 4.1 驾驶员视觉能力测试系统总体开发 |
| 4.2 驾驶员视觉能力测试系统开发软件环境 |
| 4.2.1 Unity3D开发工具 |
| 4.2.2 C#编程语言 |
| 4.2.3 Microsoft Visual Studio开发环境 |
| 4.2.4 SQLite数据库 |
| 4.3 驾驶员视觉能力测试系统硬件搭建 |
| 4.3.1 VR头戴式显示装置选配与开发 |
| 4.3.2 人机交互装置的选配与开发 |
| 4.3.3 图形工作站选配 |
| 4.4 驾驶员视觉能力测试软件开发 |
| 4.4.1 用户界面设计开发 |
| 4.4.2 声音提示系统开发 |
| 4.4.3 数据库开发 |
| 4.4.4 虚拟测试环境的创建 |
| 4.4.5 控制程序开发 |
| 4.4.6 VR测试软件的发布 |
| 4.5 驾驶员视觉能力测试系统调试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 VR测试系统结果相关性分析及得分计算方法 |
| 5.1 测试试验 |
| 5.1.1 试验目的 |
| 5.1.2 试验样本 |
| 5.1.3 试验 |
| 5.2 数据分析 |
| 5.2.1 描述性分析 |
| 5.2.2 相关性检验 |
| 5.2.3 配对样本T检验 |
| 5.3 单项测试得分计算方法 |
| 5.3.1 深度知觉得分计算方法确定 |
| 5.3.2 动体视力得分计算方法确定 |
| 5.3.3 暗适应得分计算方法确定 |
| 5.3.4 夜间视力得分计算方法确定 |
| 5.4 驾驶员视觉能力的综合评价 |
| 5.5 VR测试系统的评价 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与建议 |
| 结论 |
| 进一步研究建议 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）平显信息配色绩效评价飞行模拟系统的开发与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 平视显示器的研究现状 |
| 1.2.2 平显信息工效学研究现状 |
| 1.2.3 计算机模拟飞行的发展动态 |
| 2 平显配色绩效评价系统的总体方案 |
| 2.1 平显配色绩效评价系统的设计原则 |
| 2.2 平显配色绩效评价系统的开发工具 |
| 2.3 平显配色绩效评价系统的框架设计 |
| 2.4 平显配色绩效评价系统的程序流程 |
| 2.5 本章总结 |
| 3 平显字符块信息的绘制以及改变 |
| 3.1 平显字符信息的分类建模 |
| 3.1.1 平显巡航界面字符信息的划分 |
| 3.1.2 平显字符块的建模 |
| 3.1.3 编写测试文件 |
| 3.2 平显字符块信息颜色选取与改变 |
| 3.2.1 平显字符块信息颜色的选取 |
| 3.2.2 平显字符块信息颜色的改变 |
| 3.3 平显字符块信息的导入 |
| 3.4 本章总结 |
| 4 基于OSG视景仿真平台的搭建 |
| 4.1 三维虚拟飞行视景 |
| 4.1.1 三维虚拟飞行视景技术概述 |
| 4.1.2 三维虚拟飞行视景技术要求 |
| 4.2 视景仿真关键技术分析 |
| 4.1.1 OSG技术概述 |
| 4.1.2 OSG在视景仿真建模中的优势 |
| 4.1.3 飞行视景的框架设计与功能模块设计 |
| 4.3 地形数据库的建模 |
| 4.3.1 高程数据的收集整理 |
| 4.3.2 纹理数据的收集整理 |
| 4.3.3 基于不规则三角形的地形建模 |
| 4.3.4 层次细节地形建模方法 |
| 4.3.5 纹理映射法生成三维地形 |
| 4.4 天空盒的建模 |
| 4.5 海洋的建模 |
| 4.6 场景的组织与管理 |
| 4.7 本章总结 |
| 5 飞行动力学模型的建模与解算 |
| 5.1 常用坐标系的建立 |
| 5.1.1 地面坐标系 |
| 5.1.2 机体坐标系 |
| 5.1.3 坐标系之间的转换 |
| 5.2 飞行仿真的数学模型 |
| 5.2.1 空气动力学模型 |
| 5.2.2 运动学数学模型 |
| 5.3 飞行仿真的解算技术 |
| 5.3.1 飞机运动微分方程的求解 |
| 5.3.2 飞机欧拉角的计算方法 |
| 5.4 JSBSim飞行动力学模型 |
| 5.4.1 JSBSim动力学模块的简介 |
| 5.4.2 XML的参数配置 |
| 5.4.3 JSBSim模型的调用 |
| 5.5 本章总结 |
| 6 飞行仿真功能及系统测试 |
| 6.1 平显色彩绩效评价系统的环境配置 |
| 6.2 平显色彩绩效评价系统的测试流程 |
| 6.3 平显色彩绩效评价系统的分析测试 |
| 6.4 平显色彩绩效评价系统的测试结果 |
| 6.5 本章总结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）显示界面目标编码颜色匹配工效研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 实验方法 |
| 2.1 实验设计 |
| 2.2 被试 |
| 2.3 实验程序 |
| 3 实验结果及分析 |
| 4 结论 |
| 5 结语 |
（10）彩色字符编码的认知工效学研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 文献回顾 |
| 1 实验设计 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究假设 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究路线 |
| 2. 不同色彩的感觉识别绩效差异研究 |
| 2.1 研究对象与工具 |
| 2.2 研究方法与程序 |
| 2.3 统计方法 |
| 2.4 结果 |
| 2.5 讨论 |
| 3. 非跨字符类型的知觉色彩编码绩效研究 |
| 3.1 研究对象与工具 |
| 3.2 研究方法与程序 |
| 3.3 统计方法 |
| 3.4 结果 |
| 3.5 讨论 |
| 小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历和研究成果 |
| 致谢 |
四、微光环境下显示器(CRT)颜色视标相对辨别能力的研究（论文参考文献）
- [1]HUD界面的色彩层级划分及其应用[D]. 李乙添. 东南大学, 2020
- [2]新型显示技术的视觉感知和工效研究[D]. 林敬昊（LIM Kyongho）. 东南大学, 2020(01)
- [3]基于信息处理机制的驾驶人感知-判断-反应特性研究[D]. 吴付威. 长安大学, 2020
- [4]基于眼动追踪技术的数字界面颜色编码评估研究[D]. 百灵. 东南大学, 2019(06)
- [5]地铁控制中心控制台光环境研究[D]. 岳启明. 北京交通大学, 2019(01)
- [6]基于多模态技术的显示图像质量和视觉舒适度评价研究[D]. 贾立秀. 东南大学, 2019(05)
- [7]基于VR技术的驾驶员视觉能力测试方法研究[D]. 冀永强. 长安大学, 2019(01)
- [8]平显信息配色绩效评价飞行模拟系统的开发与研究[D]. 王智伟. 中北大学, 2017(08)
- [9]显示界面目标编码颜色匹配工效研究[J]. 金亮,廖镇,周颖伟,刘双. 舰船电子工程, 2016(05)
- [10]彩色字符编码的认知工效学研究[D]. 张杰. 第四军医大学, 2012(02)