亮度、对比度与视觉感知：原理与应用

# 亮度、对比度与视觉感知：原理与应用 ## 1. 同时亮度对比与视觉错觉 ### 1.1 同时亮度对比现象 同时亮度对比指的是，置于深色背景上的灰色斑块看起来比置于浅色背景上的相同灰色斑块更亮。这一现象可以用同心对立感受野的差分高斯（DoG）模型来解释和预测。例如，在相关图示中，上排相同灰色的矩形和下排更浅灰色且相同的矩形，通过DoG滤波器对该图案的处理效果能看到这一现象的体现。 ### 1.2 相关视觉错觉 - **马赫带（Mach Bands）**：在均匀区域与亮度渐变区域相交处会出现明亮的光带。一般来说，马赫带出现在亮度轮廓一阶导数突变的地方，DoG模型可以模拟这一现象。 - **谢弗勒尔错觉（Chevreul Illusion）**：当生成一系列灰色条带时，即使条带本身是均匀的，其边缘看起来会一边比另一边更暗。同样，DoG模型可以近似模拟我们所感知到的这种视觉错觉。 ### 1.3 同时对比对地图阅读的影响 同时对比效应在阅读使用灰度表示定量信息的地图时，会导致较大的判断误差。例如在北大西洋部分海域的重力地图中，局部重力场强度用灰度编码，实验发现平均误差达整个刻度的20%。因此，应避免使用灰度来表示超过两到四个数值。 ## 2. 计算机图形中的对比效应与伪像 ### 2.1 常见着色算法的问题 在计算机图形中，马赫带和对比效应往往会凸显常见着色算法的缺陷。为了简化和加快渲染过程，光滑表面常使用多边形显示，但这会因视觉系统对多边形边缘边界的增强作用而产生视觉伪像。 ### 2.2 三种着色方法 - **均匀着色（Uniform Shading）**：计算每个多边形面反射的光时，考虑入射光和表面相对于光的方向，然后用计算得到的颜色均匀填充整个面。扫描这样建模的对象会发现颜色呈阶梯式变化，且这种阶梯变化会被夸大，产生谢弗勒尔错觉。 - **高洛德着色（Gouraud Shading）**：不是为面计算着色值，而是为面之间的边缘计算。通过平均面相交处的表面法线来计算，在渲染过程中，每个面的颜色在面边界之间线性插值。扫描对象时，会看到多边形间颜色线性变化，在面相交处梯度突变，产生马赫带效应。 - **冯氏着色（Phong Shading）**：与高洛德着色一样在面边界计算表面法线，但这里表面法线在边缘之间插值，结果是亮度变化平滑，几乎没有明显的马赫带。 ### 2.3 边缘增强与科恩斯威特效应 - **边缘增强原理**：侧向抑制可视为边缘检测过程的第一阶段，它能标记环境中边缘的位置和对比度。由此可能产生伪边缘，例如科恩斯威特效应（Cornsweet Effect），即使中心区域实际亮度与周围相同，但看起来更亮。 - **科恩斯威特轮廓的应用**：科恩斯威特轮廓有明确的内外之分，在一些可视化中，当边界复杂时，使用科恩斯威特轮廓可以解决界定区域内外不清晰的问题。建议考虑使用科恩斯威特轮廓而非简单线条来定义复杂的有界区域。 ### 2.4 亮度对比在可视化中的应用 可以通过调整亮度对比来突出可视化中的重要区域，例如在节点 - 链接图中，降低不重要部分的对比度或局部调整背景以增加关键区域的亮度对比，这种方法有时称为光晕法。 ## 3. 亮度、明度、对比度与恒常性 ### 3.1 相关概念定义 - **亮度（Luminance）**：指从某个空间区域测量到的光量，用坎德拉每平方米等单位测量，是唯一可以物理测量的量。 - **明度（Brightness）**：通常指从自发光源感知到的光量，在讨论中仅用于描述被视为自发光的事物。 - **亮度（Lightness）**：一般指表面的感知反射率，白色表面明度高，黑色表面明度低。 ### 3.2 亮度的测量与V(λ)函数 亮度是对可见光区域光能量的物理测量，通过将光分布E(λ)与国际照明委员会（CIE）估计的人类敏感度函数V(λ)积分得到。V(λ)函数表示标准人类观察者的光谱敏感度曲线，它与单个锥体细胞受体敏感度函数的综合敏感度密切匹配，定义了所谓亮度通道的敏感度随波长的变化。 | λ(nm) | Sensitivity | λ(nm) | Sensitivity | λ(nm) | Sensitivity | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 400 | .