本發(fā)明屬于光學(xué)領(lǐng)域，具體涉及一種優(yōu)化人類色覺感知的無耗能光學(xué)裝置的設(shè)計方法、相應(yīng)裝置的光譜和色感效果以及人工智能的優(yōu)化法。

背景技術(shù)：

看到豐滿、鮮艷的色彩對人是非常重要的。然而，當(dāng)下在無耗能光學(xué)裝置（包括眼鏡，鏡頭，過濾器）的設(shè)計中，無法通過改變該光學(xué)裝置的光譜來直接優(yōu)化和調(diào)控該裝置對人類色覺感知的改善。尤其是當(dāng)下無法直接優(yōu)化和調(diào)控用非線性和線性的參數(shù)來衡量的人類色覺感知能力（參數(shù)包括色域范圍、色差、色移和白點(diǎn)控制）。目前無耗能光學(xué)裝置的設(shè)計采用設(shè)計師的經(jīng)驗(yàn)或猜想調(diào)控光學(xué)裝置的光譜。然后通過已有的光譜來體現(xiàn)光學(xué)裝置對人色覺感知的改變。因此，現(xiàn)有的光學(xué)裝置以及設(shè)計過程無法優(yōu)化和控制人類色覺感知。例如, 現(xiàn)有的Enchroma的方法, 由于其僅有線性模型的本質(zhì),無法直接優(yōu)化和控制所有非線性的光學(xué)和色感參數(shù),包括重要的色彩平衡，白點(diǎn)和非紅綠色色感。

在感知色域譜圖上面,增大紅綠色方向色差的同時不能同時控制藍(lán)黃方向顏色的色差萎縮, 其結(jié)果是減小了光學(xué)裝置使用者在藍(lán)黃顏色方向上的飽和或鮮艷度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明創(chuàng)造了一種全新的設(shè)計無耗能光學(xué)裝置的透射光譜的方法。用該設(shè)計法創(chuàng)造的透射光譜直接模擬,優(yōu)化和調(diào)控?zé)o耗能光學(xué)裝置對人類色覺感知的改善。這種色覺感知的改善是依據(jù)所需對單個或多個顏色的人類色覺感知度進(jìn)行獨(dú)立或非獨(dú)立的改變，并且在改變過程中，可以調(diào)控色域、色差、白點(diǎn)位置以及其他所涉及的色感參數(shù)。

本發(fā)明提出了一個在人類色感空間示意圖中綜合使用色域范圍、色差、色移和白點(diǎn)等色感參數(shù)來表達(dá)人類覺感知的光譜設(shè)計方法

本發(fā)明列出了通過用該設(shè)計法創(chuàng)造的光學(xué)裝置的透射光譜以及涉及到的光波長區(qū)域和相關(guān)的透射率。

本發(fā)明創(chuàng)造并提供用于設(shè)計所需光學(xué)裝置透射光譜上的人工智能優(yōu)化和控制方法。

本發(fā)明列出了用該設(shè)計法創(chuàng)造的透射光譜的平滑處理方法。

本發(fā)明的光譜設(shè)計方法采用色感空間，觀察者的顏色匹配函數(shù)和多種色彩（例如孟塞爾標(biāo)準(zhǔn)色彩）為模擬和實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)色彩組。

本發(fā)明的設(shè)計方法能夠?qū)γ恳粋€透射光譜進(jìn)行亮度測量。

本發(fā)明具體公開了一種優(yōu)化人類色覺感知的光學(xué)裝置透射光譜的設(shè)計方法，包括如下步驟：

1）選擇光體；

2）針對視覺優(yōu)化或控制的目標(biāo)，選擇色域、色差、色移、色品以及白點(diǎn)位置這些色感參數(shù)作為主要參數(shù)體系來描述人類色覺感知；

3) 運(yùn)用色彩空間來計算和表達(dá)人類色覺感知的各種色感參數(shù)；

4）采用人工智能的線性或非線性方式優(yōu)化和控制色感參數(shù)；

5）人工智能來選擇最佳的優(yōu)化法來設(shè)計光學(xué)裝置的光譜；

6）進(jìn)行光譜后期處理；

7）對設(shè)計的光譜進(jìn)行繪圖與數(shù)據(jù)顯示。

其中，步驟5）中，

51）將色感參數(shù)與透射光譜參數(shù)根據(jù)優(yōu)化和控制的需求指定為優(yōu)化目標(biāo)及約束項(xiàng)；

52）判定優(yōu)化目標(biāo)與約束指標(biāo)的性質(zhì)；

53）通過人工智能的方法選擇最佳優(yōu)化法以設(shè)計所需的光學(xué)裝置透射光譜。

其中，步驟52）中，判定優(yōu)化目標(biāo)與約束指標(biāo)的性質(zhì)包括判定是否線性、凸性和/或多目標(biāo)性。

其中對性質(zhì)的判斷包括：計算與判斷海森矩陣和關(guān)聯(lián)的特征值；或者運(yùn)用一個快速的梯度下降法或梯度上升法來鑒定局部最優(yōu)解的存在。

其中，根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)與約束指標(biāo)的性質(zhì)選擇合適的優(yōu)化法，包括，運(yùn)用單純性法達(dá)成線性目標(biāo)和約束，運(yùn)用次梯度法達(dá)成凸性目標(biāo)和約束，運(yùn)用遺傳算法加動態(tài)維數(shù)搜索或巨維退火達(dá)成非凸性目標(biāo)和約束。

其中，步驟1）中的光體包括任何發(fā)光體、反光體、熒光體作為的光源。

其中，步驟2）中優(yōu)化和控制的目標(biāo)還包括透射光譜參數(shù)，如不同波長下的透射率。

其中，步驟4）中，

選擇人類色感參數(shù)的形式來輸入需達(dá)到的色感指標(biāo)，和/或

直接約束光學(xué)裝置光譜的設(shè)計范圍；和/或

選擇任何發(fā)光體、反光體、熒光體作為光源；和/或

選擇任何觀察者的顏色匹配函數(shù)來計算人類色感。

其中，所述色感指標(biāo)通過優(yōu)化或控制單項(xiàng)目標(biāo)/指標(biāo)、雙項(xiàng)目標(biāo)/指標(biāo)或多項(xiàng)目標(biāo)/指標(biāo)獲得。

其中，光譜后期處理為光譜平滑，包括斷點(diǎn)選擇加上線性，拋物線性或樣條函數(shù)的平滑。

其中，步驟3)中運(yùn)用色彩空間計算人類色感的各種色感參數(shù)，包括用1931 CIE XYZ 和1976 CIE LUV色彩空間來計算孟塞爾飽和色組、柔和色組、色域、色差、色移和白點(diǎn)位置。

其中，步驟3）中，針對光波透射光譜中相應(yīng)波長（λ）的光波透射度（T）來對人類色感參數(shù)進(jìn)行模擬和計算，即表述為相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，其中，

需最大化色域周長時，目標(biāo)函數(shù)是：

，

其中C是周長，T(λ)是透射光譜，<U,V>是T(λ)的函數(shù)用于色彩在CIELUV色感空間里的定位，I是所選擇的組成色圈的顏色點(diǎn)的集合；

需最大化色域面積時，目標(biāo)函數(shù)是：

，

其中，A是面積， <u_wp,v_wp> 是白點(diǎn)在色感空間里的位置，X是叉積，I是所選擇的組成色圈的顏色點(diǎn)的集合；

需最大化紅綠色差也同時控制白點(diǎn)移動和保持藍(lán)黃色差時，目標(biāo)函數(shù)是：

以上公式的變量受如下約束：

其中，D是色差,R是紅色組，G是綠色組，B是藍(lán)色組，Y是黃色組，<u,v>是色彩在色感空間里的位置，M是紅色組的色彩數(shù)量，N是綠色組的色彩數(shù)量，m是藍(lán)色組的色彩數(shù)量，n是黃色組的色彩數(shù)量，ε是一個微差量。

其中，海森矩陣和特征值的一種表達(dá)為

其中， f 是優(yōu)化目標(biāo)或約束函數(shù)，OD是光學(xué)裝置的透射光譜。

其中，所述巨維退火的非凸性優(yōu)化方法為：

在每一個迭代的開始，優(yōu)化程序選擇一些納米進(jìn)行優(yōu)化，該納米選擇范圍在初期迭代的時候很大，但隨著迭代的進(jìn)展，所需的選擇范圍減小，減小的速度是和迭代的次數(shù)直接相關(guān)；

對于范圍內(nèi)的任意波長的光學(xué)裝置的透射率，使用概率函數(shù)搜索鄰域，來對其進(jìn)行隨機(jī)改變，用以建設(shè)新的臨時透射光譜作為當(dāng)前候選解；

當(dāng)前候選解核實(shí)一些最大最小邊界條件，如果超過了邊界限制條件，就重新選擇當(dāng)前候選解直到滿足限制條件；

當(dāng)前候選解的優(yōu)化目標(biāo)值和超過限制條件的代價會被計算，成為總成本；

當(dāng)前候選解的總成本和現(xiàn)有的最優(yōu)總成本進(jìn)行比較，如果當(dāng)前候選解的總成本小于現(xiàn)有最優(yōu)解的總成本，那么當(dāng)前候選解會成為新的現(xiàn)有最優(yōu)解，并用于下一輪計算；如果當(dāng)前候選解的總成本大于現(xiàn)有最優(yōu)解的總成本，那么當(dāng)前候選解有一個概率被暫時接受為新解用于下一輪計算。

本發(fā)明還公開了采用上述設(shè)計方法設(shè)計的光學(xué)裝置光譜，處于440-510納米的低透射率光波長區(qū)域， 或者處于530-610納米的低透射率光波長區(qū)域，或者同時處于440-510納米與530-610納米的低透射光波長區(qū)域,在380-780納米范圍內(nèi)，其他光波長區(qū)域應(yīng)該有平均中到高度的透射光譜。

本發(fā)明還公開了對上述設(shè)計方法設(shè)計的透射光譜進(jìn)行亮度測量的方法，采用計算亮度函數(shù)達(dá)成。

其中，利用下面的公式，根據(jù)透射光譜中可見光范圍直接計算人所感知的透射光亮度，

其中，I₀為入射光亮度,I為通過光學(xué)裝置后透射光的亮度,λ₁到λ₂為可見光波長范圍, M為頻譜功率分布。

附圖說明

圖1：CIELUV所代表的人類的色感的空間示意圖；

圖2：平滑后的光學(xué)裝置最佳光譜范例圖；

圖3-9：各種光學(xué)裝置的最佳光譜在人類顏色感知上的優(yōu)化示意圖；

圖10：一組對所得透射光譜的平滑處理結(jié)果示意圖；

圖11：光學(xué)裝置透射光譜的具體設(shè)計方法的操作流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行具體說明：

本發(fā)明提供了一種系統(tǒng)的方法來為光學(xué)裝置使用者所需要的色覺感知設(shè)計光學(xué)裝置需要提供給使用者的透射光譜。光學(xué)裝置包括鏡片、眼鏡、隱形眼鏡、屏幕、擋風(fēng)玻璃，各種視窗等對人類視覺產(chǎn)生改變的透射裝置。

一、對于光體光譜

本發(fā)明可包含發(fā)光體的光譜，包括自然光、人造光、理論光和綜合光。例如CIE D65。

本發(fā)明可包含反光體的光譜，包括自然界中的、人造的、理論上的和綜合的反放光體。例如1269個孟塞爾(Munsell)標(biāo)準(zhǔn)色。

本發(fā)明還可包含熒光體的光譜，包括自然界中的、人造的、理論上的和綜合的熒光體。例如熒光素（fluorescein）。

二、對于色感參數(shù)

本發(fā)明可包含國際照明委員會（CIE，International Commission on Illumination）的人類標(biāo)準(zhǔn)色覺感知（色感）空間， 例如1976 CIELUV,或其他色感的空間作為色感空間來描述人類色感參數(shù)。

本發(fā)明包含了國際照明委員會發(fā)表的1931年2度標(biāo)準(zhǔn)觀察者和1964年10度標(biāo)準(zhǔn)觀察者，或其他觀察者的顏色匹配函數(shù) （CMF，color matching function，CMF）來定義和描述人類對不同光波（當(dāng)其進(jìn)入大腦便表示為外來顏色）的色覺敏感度，即為其在人類色感空間里（如CIELUV）的位置。

本發(fā)明包含了在色彩空間中計算人類的各種色感參數(shù)。例如在1931 CIE XYZ 和1976 CIE LUV色彩空間中通過孟塞爾飽和色組以及柔和色組的色域、白點(diǎn)位置以及其中某些顏色的色差、色移等色感參數(shù)來表達(dá)人的色覺感知。

三、光學(xué)裝置透射光譜的具體設(shè)計方法

1、選擇光體即確定入射光光譜；包括發(fā)光體、反光體、熒光體和綜合光體。設(shè)計師可以選擇任何發(fā)光體、反光體、熒光體作為光源。包括設(shè)計師自己設(shè)置的光源光譜。例如CIE A,C,D組光源，露天檢測的光源，任何單個或群體孟塞爾顏色。

2、根據(jù)視覺優(yōu)化或控制的目標(biāo)，即色域、色差、色移和白點(diǎn)位置等色感參數(shù)，本發(fā)明包含了選擇顏色體系的方法。例如選擇孟塞爾系統(tǒng)里的10到30個最常見飽和色來組成飽和色圈, 選擇孟塞爾系統(tǒng)里10到30個最常見的柔和色來組成柔和色圈。其色圈所包圍形成的區(qū)域分別為飽和色域 (圖1, 飽和色域), 柔和色域(圖1, 柔和色域)。

3、針對光波透射光譜中相應(yīng)波長（λ）的光波透射度（T）來對人類色感參數(shù)如色域、色差、色移等進(jìn)行模擬和計算（即表述為相應(yīng)的函數(shù)）。采用人工智能的線性或非線性方式優(yōu)化和約束目標(biāo)函數(shù)來達(dá)到所需人類色感指標(biāo)。設(shè)計師在目標(biāo)函數(shù)中輸入需達(dá)到的色感指標(biāo)。

例如需最大化色域周長時，一種目標(biāo)函數(shù)是：，

其中C是周長，T(λ)是透射光譜，<U,V>是T(λ)的函數(shù)用于色彩在CIELUV色感空間里的定位，I是所選擇的組成色圈的顏色點(diǎn)的集合。

例如需最大化色域面積時，一種目標(biāo)函數(shù)是：

，

其中，A是面積, <u_wp,v_wp> 是白點(diǎn)（White Point）在色感空間里的位置，X是叉積，I是所選擇的組成色圈的顏色點(diǎn)的集合。

白點(diǎn)是人眼色彩感知的平衡點(diǎn)。因此白點(diǎn)位移是衡量人眼色彩感知平衡點(diǎn)變化的重要非線性參數(shù)。例如一種白點(diǎn)位移的表達(dá)方式是歐幾里德距離（Euclidean distance）。

“WP”是新白點(diǎn)，“WP，0”是常人用肉眼看的客觀白點(diǎn),ε是設(shè)定的約束值。根據(jù)設(shè)計的需要可以對白點(diǎn)位移限制在任何數(shù)值（可以規(guī)定白點(diǎn)位移距離為0或其到色彩空間邊緣的最大距離）。例如白點(diǎn)位移在CIELUV中為0.01單位時，人眼是無法感知其色彩變化的。也可以規(guī)定白點(diǎn)位移為0，但這時便縮小了優(yōu)化的可行區(qū)域。

例如需最大化紅綠色差也同時控制白點(diǎn)移動和保持藍(lán)黃色差時，一種優(yōu)化方式是：

以上公式的變量受如下約束：

其中，D是色差,R是紅色組，G是綠色組，B是藍(lán)色組，Y是黃色組，<u,v>是色彩在色感空間里的位置，M是紅色組的色彩數(shù)量，N是綠色組的色彩數(shù)量，m是藍(lán)色組的色彩數(shù)量，n是黃色組的色彩數(shù)量，ε是一個微差量，其他參數(shù)定義同上。

例如色品表達(dá)如下，n為選擇的孟塞爾顏色數(shù)，量wp為白點(diǎn)位置，色品可理解為顏色鮮艷度的一種表達(dá)，其離白點(diǎn)的位置越遠(yuǎn)便越鮮艷。

多目標(biāo)的優(yōu)化設(shè)計的一種表達(dá)方式是用加權(quán)平均把單個目標(biāo)用線性關(guān)系加起來。優(yōu)化在不同的加權(quán)平均下會產(chǎn)生帕累托前沿。

綜合目標(biāo) =

一種色感的多目標(biāo)性優(yōu)化可以是以下的形式：

最大化紅綠色差和色域面積的綜合目標(biāo)。變量w 的約束是0 ≤ w ≤ 1。

光學(xué)裝置設(shè)計師可以選擇優(yōu)化或控制的單項(xiàng)色感參數(shù)指標(biāo)。例如通過透射光譜的改變來達(dá)到色域最大化，又例如使人對某種顏色的色覺感知產(chǎn)生變化，如移動藍(lán)色到紫色區(qū)。

設(shè)計師可以選擇優(yōu)化或控制的雙項(xiàng)色感參數(shù)指標(biāo)。例如在控制飽和色圈的周長擴(kuò)大為15%的范圍內(nèi)，最大化柔和色圈的周長。

設(shè)計師可以選擇優(yōu)化或控制的多項(xiàng)色感參數(shù)指標(biāo)。例如在保持色感白點(diǎn)移動為零的范圍內(nèi)，最大化柔和色圈的面積也同時最大化飽和色圈的面積，并同時控制黃藍(lán)色區(qū)的色差萎縮為小于10%。

設(shè)計師可以直接約束光學(xué)裝置光譜的設(shè)計范圍。例如，540-600 納米的光波長的透射度低于20%。

允許在某個納米波長或者某段納米波長范圍內(nèi)對最大、最小透射率進(jìn)行限制。例如2%可以保證色彩信息最小透射率。出于安全考慮，設(shè)置2%的最低透射率可以保證不將有關(guān)光線徹底擋住。設(shè)置一個最高值，如最大透光率為99%，是為了去除一些熒光過強(qiáng)的材料以避免過強(qiáng)熒光對真實(shí)色彩強(qiáng)烈的影響和改變，也包括夜間在強(qiáng)光（例如車燈）照射下的視覺安全。

4、人工智能來選擇最佳的優(yōu)化法，包括把需要控制的色感參數(shù)指標(biāo)定為約束項(xiàng)。

對于人工智能的最佳優(yōu)化方式的判定，包括判定優(yōu)化與約束目標(biāo)的性質(zhì)，是否線性、凸性、多目標(biāo)性。例如當(dāng)設(shè)計師選完并確認(rèn)優(yōu)化與控制的目標(biāo)后，模式自動（包括設(shè)計師手動）對優(yōu)化目標(biāo)和約束進(jìn)行性質(zhì)檢定。其中性質(zhì)檢定包括計算與判斷海森矩陣（Hessian Matrix）和關(guān)聯(lián)的特征值（eigenvalue）。 性質(zhì)檢定也包括運(yùn)用一個快速的梯度下降法或梯度上升法來鑒定局部最優(yōu)解的存在。

以下是海森矩陣和特征值的一種表達(dá)， f 是優(yōu)化目標(biāo)或約束函數(shù)，OD是光學(xué)裝置的透射光譜。

如上方法，對一個求最小值優(yōu)化的問題，如果特征值是半正定，意味著, 則 f 是凸性。同樣的方法可以用來在不同的納米范圍內(nèi)，不同的光學(xué)裝置的透射率進(jìn)行應(yīng)用。

人工智能的優(yōu)化法包括：線性優(yōu)化的單純性法（simplex）、凸性優(yōu)化的內(nèi)點(diǎn)法（interior point）和次梯度法(subgradient method)、非凸優(yōu)化的模擬退火（simulated annealing）、遺傳算法（genetic algorithm）、動態(tài)維數(shù)搜索(dynamically dimensioned search)、巨維退火（large dimensional annealing）等。

5、通過人工智能的選擇法來篩選合適的優(yōu)化法來設(shè)計光學(xué)裝置的光譜。例如，基于優(yōu)化性質(zhì)檢定的結(jié)果，運(yùn)用單純性法達(dá)成線性目標(biāo)和約束，次梯度法達(dá)成凸性目標(biāo)和約束，遺傳算法加動態(tài)維數(shù)搜索或巨維退火達(dá)成非凸性目標(biāo)和約束。

本發(fā)明創(chuàng)造了巨維退火的非凸性優(yōu)化方法。對于有400個單位波長需要優(yōu)化（380-780納米的整個可見光范圍），在每一個迭代（循環(huán)計算）的開始，優(yōu)化程序選擇一些納米進(jìn)行優(yōu)化。這個納米選擇范圍在初期迭代的時候很大，但隨著迭代的進(jìn)展，所需的選擇范圍減小，減小的速度是和迭代的次數(shù)直接相關(guān)；例如速度等于。

對于范圍內(nèi)的任意波長的光學(xué)裝置的透射率，搜索鄰域是使用了概率函數(shù)，如正態(tài)分布，來對其進(jìn)行隨機(jī)改變，用以建設(shè)新的臨時透射光譜作為當(dāng)前候選解。此處的概率函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差包括基于迭代的次數(shù)。當(dāng)?shù)拇螖?shù)接近尾聲時這個波長的標(biāo)準(zhǔn)差就會越小，所以其被改變的透射率的幅度會越小。

當(dāng)前候選解需核實(shí)一些最大最小邊界條件，如最小和最大透光率。如果超過了邊界限制條件，就會重新選擇當(dāng)前候選解直到滿足限制條件。

當(dāng)前候選解，包括OD（optical device，光學(xué)裝置）的沒變的波長的透射率和變了的透射率，會在子方程中被評估來判定其對優(yōu)化目標(biāo)的改變并判定是否滿足所有限制條件

當(dāng)前候選解的優(yōu)化目標(biāo)值和超過限制條件的代價會被計算，成為總成本。當(dāng)前候選解的總成本會和現(xiàn)有的最優(yōu)總成本進(jìn)行比較。

如果當(dāng)前候選解的總成本小于現(xiàn)有最優(yōu)解的總成本，那么當(dāng)前候選解會成為新的現(xiàn)有最優(yōu)解，并用于下一輪計算。

如果當(dāng)前候選解的總成本大于現(xiàn)有最優(yōu)解的總成本，那么當(dāng)前候選解有一個概率被暫時接受為新解用于下一輪計算。這個概率將會被設(shè)計師選擇。通常這個概率在初期的循環(huán)計算中會比較大。隨著循環(huán)次數(shù)增加接受更大的總成本的概率就會降低，往往會降為0%。這樣做的目的是使得現(xiàn)有解有機(jī)會跳躍出局部最優(yōu)解以尋找全局最優(yōu)解。

循環(huán)求解的次數(shù)可以是一個預(yù)先設(shè)定的值。在計算資源足夠強(qiáng)大的時候，這個算法可以保證收斂到全局最優(yōu)解。在實(shí)踐中，它可以迅速收斂到很好的解，就是光學(xué)裝置的透射光譜。

將好的解儲存下來并作為以后優(yōu)化程序的初始解，這樣就可以大大降低對計算資源的要求，如時間。

6、進(jìn)行光譜后期處理，例如光譜平滑。平滑包括斷點(diǎn)選擇加上線性，拋物線性或樣條函數(shù)(spline)的平滑。當(dāng)然也可以根據(jù)需要而不選平滑。

7、對設(shè)計成果繪圖與數(shù)據(jù)顯示。例如光譜、色感、色差、色移、色品、白點(diǎn)的繪圖與數(shù)據(jù)顯示。

8、儲存設(shè)計成果。

后期繪圖、數(shù)據(jù)顯示等功能，便利與設(shè)計師隨時查看和運(yùn)用。

本發(fā)明提供了一系列透射光譜以達(dá)到提高人類色覺感知各項(xiàng)指標(biāo),各種光譜成果的綜合特征：440-510納米的光波長區(qū)域?yàn)橄鄬Φ屯干鋮^(qū)域，530-610納米的光波長區(qū)域?yàn)橄鄬Φ屯干鋮^(qū)域，或者同時在440-510納米與530-610納米的光波長區(qū)域?yàn)橄鄬Φ屯干鋮^(qū)域。

圖2所示的三個例子代表了設(shè)計出來透射光譜的重要現(xiàn)象。透射率呈現(xiàn)“高，低，高，低，高”的模式。（1）在380-780納米里，有兩個透射率的低谷，440-510,530-610，（2）有三個高峰在，第一低谷的左邊（高峰一），兩個低谷中間（高峰二），第二低谷右邊（高峰三），（3）高峰一的左邊和高峰三的右邊有無低谷對色感不重要。但高峰一的左邊是紫外線，所以透射率低的話對眼睛有保護(hù)作用，但在此納米的透射率因?yàn)槿搜劭床灰娝杂袩o不影響色感。

10、本發(fā)明的設(shè)計方法能夠?qū)γ恳粋€透射光譜進(jìn)行亮度測量(鏡片亮度)。測量方法采用計算亮度函數(shù)達(dá)成。例如在CIELUV色彩空間里亮度參數(shù)L*是Y/Yn的函數(shù)。Y和Yn是顏色匹配函數(shù)。

11、跟據(jù)透射光譜中可見光范圍直接計算人所感知的透射光亮度。

其中，I₀為入射光亮度,I為通過光學(xué)裝置后透射光的亮度,λ₁到λ₂為可見光波長范圍, M為頻譜功率分布。

圖3-9示出了各種光學(xué)裝置的最佳光譜在人類顏色感知上的優(yōu)化。其中外側(cè)色域?yàn)轱柡蜕? 內(nèi)測色域?yàn)槿岷蜕騾^(qū); 無透鏡自然光源的色域?yàn)楹谏珜?shí)線,其中粗實(shí)線表述飽和色域,細(xì)實(shí)線表述柔和色域;使用基于圖3到圖9中不同的透射光譜后被改變的使用者色域?yàn)樘摼€, 其中粗虛線表述飽和色域,細(xì)虛線表述柔和色域.

圖3：基于一種計算出透射光譜以達(dá)到色域增加為46.1%; 紅綠色差對比增加 80.9%(此處以及以后各參數(shù)設(shè)定后顏色色差對比均為內(nèi)側(cè)柔和色); 藍(lán)黃色差對比增加4%

圖4：基于一種計算出透射光譜以達(dá)到色域增加為28.7%; 紅綠色差對比增加7.4%; 藍(lán)黃色差對比增加7%

圖5：基于一種計算出透射光譜以達(dá)到色域增加為 25.8%; 紅綠色差對比減少 1.8%; 藍(lán)黃色差對比增加 14.6%

圖6：基于一種計算出透射光譜以達(dá)到色域增加為 31.7%; 紅綠色差對比增加 85.9%; 藍(lán)黃色差對比增加 13.2%

圖7：基于一種計算出透射光譜以達(dá)到色域增加為 22.6%; 紅綠色差對比減少 4.7%; 藍(lán)黃色差對比增加 15.1%

圖8：基于一種計算出透射光譜以達(dá)到色域增加為 34.1%; 紅綠色差對比增加 37.5%; 藍(lán)黃色差對比減少-6.9%

圖9：基于一種計算出透射光譜以達(dá)到色域增加為 47.7%; 紅綠色差對 比增加 54.5%; 藍(lán)黃色差對比減少-6.0%

圖10：示出了一組對所得透射光譜的平滑處理結(jié)果。圖11: 是光學(xué)裝置透射光譜的具體設(shè)計方法的操作流程圖。

實(shí)施例一

1、光體運(yùn)用 CIE D65。

2、參數(shù)選擇

1）色感參數(shù)選取的是白點(diǎn)位移和色域面積，白點(diǎn)位移最大為0.01。

2）優(yōu)化目標(biāo)是最大化色域面積。

3）將一系列假設(shè)的光學(xué)裝置(OD)的透射光譜圖手動的輸入到光學(xué)裝置(OD)的設(shè)計軟件中。輸入光譜具有380納米到780納米的可見光范圍。

4）通過在色彩感知均勻的色彩空間中，運(yùn)用歐幾里德距離來優(yōu)化和控制白點(diǎn)位移、色域等參數(shù)。白點(diǎn)的位移約束是：

其中，“WP”是新白點(diǎn)，“WP，0”是常人用肉眼看的客觀白點(diǎn)。

最大化色域面積時，目標(biāo)函數(shù)是：

因?yàn)樯蛎娣e是基于距離測量方法的一個衍生物，和計算白點(diǎn)位移一樣，這些計算最適合基于色彩感知均勻的色彩空間。

5）在380-780納米內(nèi)，選擇2%為最小透射率為了保證一定的色彩信息。同時設(shè)置一個最高值為99%為了減低熒光高的著色劑。

6）選擇飽和色圈, 孟塞爾顏色組

{830,751,670,555,495,432,330,261,202,138,27,1231,1161,1094,1001,929}。

7）選擇柔和色圈, 孟塞爾顏色組

{850,794,742,690,635,577,520,456,387,314,248,151,121,83,12,1251,1183,1114, 1049,984}。其中柔和色圈包含了著名的 Farnsworth D15視覺缺陷色組。

8）運(yùn)用CIE 1964年 10Deg 標(biāo)準(zhǔn)觀察者的顏色匹配函數(shù)來代表L，M和S視錐體對不同可見光波的敏感度。

9）運(yùn)用CIELUV 色彩空間來計量和繪制色彩組、色感參數(shù)等各種可見光與人類色感的關(guān)系。

3、計算三色刺激值（X,Y,Z），在CIELUV里體現(xiàn)色彩。

-L視錐體的標(biāo)準(zhǔn)顏色匹配函數(shù),

-M視錐體的標(biāo)準(zhǔn)顏色匹配函數(shù)，

-S視錐體的標(biāo)準(zhǔn)顏色匹配函數(shù)

其中，M(λ)是光譜能量分布，MC₈₅₀ 是第850個孟塞爾顏色，T(λ)是需要優(yōu)化的光學(xué)裝置的透射光譜。

設(shè)MC₈₅₀ 在CIELUV里的坐標(biāo)是<>

定義常人的肉眼白點(diǎn)位置的坐標(biāo)值為<>

定優(yōu)化迭代，以一百萬到一千萬次循環(huán)計算優(yōu)化。

4、設(shè)計進(jìn)入優(yōu)化階段。

1）以下是海森矩陣的表達(dá)， f 是色域面積為最大化的目標(biāo)函數(shù)，OD是光學(xué)裝置的透射光普。

和 分別是380納米光波和780納米光波。在每40納米的波長范圍內(nèi)（即從380納米到780納米，共需取10個點(diǎn)每點(diǎn)相隔40納米）的海森矩陣，便為10列的海森矩陣。在每降低33.3%的透射率的情況下（即100%，66%，33%，0%四種透射率），這個海森矩陣的評估次數(shù)便為4¹⁰ =1,048,576。

2）.里有正數(shù)和負(fù)數(shù)。自動用差分方程計算海森矩陣和特征值(eigenvalue)。得出的特征值不是正或半負(fù)定，自動判斷優(yōu)化是非凸性的。

3）自動識別400個納米的透射率分解度為1%是100⁴⁰⁰維的優(yōu)化。巨維退火方法被自動啟動。

4）在初期的循環(huán)次數(shù)中，100個波長被選擇進(jìn)行其波長下透射率優(yōu)化，改變的幅度由隨機(jī)函數(shù)選擇，其改變大多數(shù)為-30%到+40%之內(nèi)。這一次的當(dāng)前候選解超過限制條件透射率5%-90%范圍的會被重新選擇來保證滿足限制條件。

5）通過許多循環(huán)后，只有其中的五個波長進(jìn)行了透光率改變，然后這個新的透射光譜將會被子程序計算。

6）子程序計算出并比較這個新的當(dāng)前候選解和現(xiàn)有最優(yōu)解的總成本（優(yōu)化目標(biāo)）的差異。通過計算總成本，新的當(dāng)前候選解大于現(xiàn)有最優(yōu)解5%。

7）基于這個目標(biāo)值變化，循環(huán)次數(shù)以及其他參數(shù)的變化，計算出接受這個當(dāng)前候選解的概率為68%。

8）算法接受了這個新的臨時解，并將其用于下一輪計算。當(dāng)完成設(shè)定循環(huán)次數(shù)的90%以后，接受新的更高目標(biāo)值解的概率減小到小于1%。

9）如此當(dāng)算法完成了所有的循環(huán)計算要求以后的最終透射光譜為最優(yōu)解，滿足了優(yōu)化目標(biāo)和約束條件。圖2展現(xiàn)3個透射光譜例子。圖2中的例子1，2和3的透射光譜分別用的是一百萬次，三百萬次和一千萬次循環(huán)計算。

色域面積的擴(kuò)大范圍為17%-63%。

白點(diǎn)移動的范圍為0.002-0.0099。

以上是本發(fā)明的較佳實(shí)施例，凡依本發(fā)明技術(shù)方案所作的改變， 所產(chǎn)生的功能作用未超出本發(fā)明技術(shù)方案的范圍時，均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。