1、 西安交大管理学院 人眼对不同颜色色差辨别能力的研究 人因工程实践 报告 1. 题目来源 近日，一个名为找出图片中所有色块里颜色不同的一个，你在第几张阵亡了？的游戏在社交网络上大受追捧，大家纷纷多次尝试该游戏并分享到朋友圈，那么这样一个游戏为何不同的人玩会有 不同的结果？哪些颜色容易看出不同？人们对不同颜色的敏感度有无差别？除了人身体的限制外其他条件（如屏幕大小、周围环境亮度等）对游戏结果有无影响？为探究人眼对不同颜色的敏感性，我们对其他条件进行控制变量，在同一亮度同一 LED 显示屏下进行研究。 2. 选题背景 前人学者发表人眼对不同颜色色差辨别能力的研究，其中提到：人眼对不同颜色的感知与辨
2、别能力存在差异，容易导致观察到的画面中不同颜色亮色度均匀性效果不理想。该文针对人眼对不同颜色亮度色度差异的敏感性顺序设计实验进行定量分析，并与通过 CIE2000 色差公式计算得到的 理论结果进行对比，总结出人眼对不同颜色亮度色度差异的敏感性顺序，从而可以将其应用到 LED 显示屏的生产过程以及校正处理中，提高显示图像的质量。 基于不同颜色背景的人眼辨色阈值特性研究为了研究不同颜色背景对人眼辨色阈值特性的影响，通过对辨色阈值椭圆的详细分析表明，同一颜色中心的辨色阈值在不同颜色背景下的局部视觉均匀性总体上保持相对稳定，而不同颜色中心的色度椭圆其长短半轴之比与背景颜色的色调角之间存在着一致的趋势。
3、当背景颜色与中心颜色相同时，视觉辨色灵敏度最高，存在明显的 Crispening 效应。对于红色和蓝 色中心以及黄色和蓝色背景，人眼的视觉辨色特性在红 -绿方向受到的影响均小于黄 -蓝方向。 3. 选题意义 LED 显示屏显示画面色彩鲜艳，立体感强，广泛应用于体育、广告、教育等行业。同时，随着多媒体的广泛普及，图片视频形式的应用逐渐代替文字进行传播。随着科技和工业的发展，人们对于 LED 显示屏显示画面的质量也提出了更高的要求。其中，亮色度均匀性是衡量显示屏颜色质量的重要指标。另外人眼作为画面的接收终端是一个非常精细复杂的非线性系统，对不同颜色的感知能力存在差异。提前对这种差异进行预处理，可以
4、提高 LED 显示屏显示画面的均匀 性，对LED 的生产或电子产品的画面设计有指导意义。 4. 可行性分析 本实践 小组从以下四方面来分析 “人眼对不同颜色色差辨别能力的研究”课题的 可行性。 4.1 理论基础 人眼是图像的接受终端，人眼视觉系统特性是图像显示、处理、理解等技术的理论基础，所以在评价图像色差时应考虑人类视觉系统特性。在理想的情况下，颜色应当用符合人眼颜色视觉特性的均匀颜色空间来表示，相同的视觉间隔代表了相同的颜色差异。这种定量地表示两个刺激色样之间颜色差异程度的量值称为色差，而用以描述色差的评价模型即为色差公式。理想的色差公式应当建立在均匀颜色空间上，以确保其预测色差与目视测量
5、结果之间具有良好的一致性。CIE1976-LAB 是经常用来描述人眼可见的所有颜色的最完备的色彩模型，经过长时间的实践检验证明它能比较客观准确地测量和评价颜色的差别。 CIE1976-LAB色差公式如下： 1 = ()2 +()2 +()2 （ 1） 其中， L 为明度差， a 为红绿色品差， b 为黄蓝色品差。 本 实践小组 通过 查询资料获得以上 理论 基础 ， 并将通过 CIE1976-LAB 色差公式来验证我们 实验结果 的 正确性， 由此可见本研究课题在前期准备 中 具有高度可行性 。 4.2 参考资料 本 实践组通过 浏览 网页获取 汪哲弘所著 颜色视觉辨别特性及色差评价研究 、
6、刘浩学色差公式在评价显示图像颜色中有效性的测试 、郑元林 CIE 1976LAB 色差公式的均匀性研究包装工程 等文献，研究并参考 理论 研究部分 ，具有 夯实 的资料基础。 4.3 工作量 及 进度安排 本 实践组 目前 拟安排的工作进度如下： 表 4-1 工作量 及进度安排 时间段 工作内容 第二周 确定 选题，查询 基础资料 第三周 深入研究对 选题的理论 基础 第四周 明确 实验 设施 和实验过程 第五周 利用 上机实验进行实验 第六周 完成实验收尾， 进行数据分析 第七周 深入 分析实验数据， 编写 最终报告 4.4 方法工具 本 实践小组 主要采用 实验测试 和数据分析进行本次课题
7、研究。 实验设计： 我们设计了 6 x 6 的颜色网格 ， 我们设计采用的颜色有红、黄、绿、青、蓝、紫六组单色，每组颜色共有十张图片，每张图片是由三十六个色块组成，其中只有一块与其他色块颜色不同。 （ 1） 随机坐标的生成 我们 通过 Excel 随机 产生 6x10 个 136 以内的随机整数，如下图所示： 颜色 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 红色 30 33 5 33 23 4 11 20 35 黄色 6 35 35 18 29 6 16 33 29 绿色 10 25 24 6 5 18 35 13 22 青色 26 2 10 2 4 30 26 12 35 蓝色 16 14
8、28 29 7 18 17 24 26 紫色 24 2 31 34 25 28 27 15 24 将获得的随机整数除以 6，所得商 +1 作为对应位置的横坐标，所得余数作为对应位置的纵坐标，得到了如下图所示的 6x10 个坐标点 ： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 红 6,5 3,6 5,1 3,6 5,4 4,1 5,2 2,4 5,6 黄 6,1 5,6 5,6 6,3 5,5 6,1 4,3 3,6 5,4 绿 4,2 1,5 6,4 6,1 5,1 6,3 5,6 1,3 4,6 青 2,5 2,1 4,2 2,1 4， 1 6,5 2,5 6,2 5,6 蓝 4,3 2,3 4,
9、5 5,5 1,2 6,3 5,3 6,4 2,5 紫 6,4 2,1 1,6 4,6 1,5 4,5 3,5 3， 3 6,4 各个坐标点代表对应颜色的对应张数图片上的与其它方格颜色不同的方格的坐标，比如红 1 的坐标为（ 6,5），表示红色第一张图片中与其它方格的颜色不同的方格的坐标为（ 6,5）。 （ 2） 颜色 差异设计 我们设计采用的颜色有红、黄、绿、青、蓝、紫六组单色，每组颜色共有十张图片，每张图片是由三十六个色块组成，其中只有一块与其他色块颜色不同， 每组的颜色差异我们采用在白色背景下改变透明度的方式来实现，我们根据产生的随机坐标改变对应位置方块颜色的透明度，透明度的设计从第一张
10、到第十张图片分别为 24%， 22%， 20%， 18%， 16%， 14%， 12%， 10%， 8%， 6%，比如红 1的坐标为（ 6,5），我们将红色第一张图片（ 6,5）位置的方块的填充颜色的透明度改为 24%。 （ 3） 记录表格设计 我们设计了如下图所示的表格，在测试时让测试者将 对应图片自己认为与其他方块有差异方块的坐标填写在记录 内 ，并在记录表的右上角空白处注明自己的性别。 人眼对不同单色敏感程度测试记录表 颜色 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 红色 黄色 绿色 青色 蓝色 紫色 （ 4） 实验设备 我们使用了 3 台 ipad，将图片做成 ppt 的形式在 ipa
11、d 中打开，然后将 ipad 的屏幕亮度统一调节为 30%，以避免无关因素的干扰。 实验测试 ： 我们 的 测试 选择在上机的时候，由于同学们比较集中便于我们展开测试 。我们 将 测试规则告诉被测同学 并收集记录表格 ： 我们测试的颜色有红、黄、绿、青、蓝、紫六组单 色，每组颜色共有十张图片，每张图片是由三十六个色块组成，其中只有一块与其他色块颜色不同， 该色块偏浅， 请将该色块找出，并将该色块的坐标（横坐标，纵坐标）记入记录表中，如果无法找出，则不用 填写，每组图片识别难度逐渐加深，若无法识别，则可移至下一组颜色 。 完成之后请在右上角空白处注明你的性别 ，我们的测试没有时间限制。 六组的图
12、片如下图所示 实验 分析 ： 通过 实验获得 不同人 对于不同 颜色 差异 的可识别 度 值 ， 以此来分析 人眼对于不同 颜色 的 敏感性 ，并探究性别与不同颜色色差辨别能力之间有相关关系。 （ 1） 数据统计 :由于我们的实验比较有意思，得到了同学们的广泛参与，一共得到了 28 份数据， 我们根据收集的数据对照我们的正确答案，得到了每一位被测人员 对于每种颜色的识别度，表中的数字表示相应被测人员在对应颜色下所能识别的图片的张数，比如红色 6 表示该被测人员能够辨别红色的前六张图片的差异， 数据 统计结果 如下所示： 编号 红色 黄色 绿色 青色 蓝色 紫色 男 1 6 0 0 0 7 0
13、2 5 0 1 1 5 5 3 4 1 0 0 5 1 4 5 1 3 3 5 4 5 5 1 2 0 5 0 6 7 1 1 3 8 2 7 3 0 0 0 7 2 8 7 0 0 0 4 1 9 7 4 3 1 6 4 10 7 0 2 1 7 2 11 7 1 4 3 7 7 12 8 2 3 0 8 1 13 4 0 0 0 4 0 14 6 3 3 0 7 0 15 6 3 3 0 7 4 16 7 4 6 0 4 2 女 1 7 0 3 1 6 3 2 7 3 6 3 4 2 3 6 0 2 1 5 3 4 7 1 3 1 7 2 5 5 1 2 0 6 3 6 8 5 4 0 9
14、 5 7 6 3 3 0 7 4 8 6 3 2 1 7 2 9 7 4 2 1 5 4 10 7 1 3 1 5 6 11 6 3 2 1 6 5 12 7 1 4 0 6 5 （ 2） 数据处理 编号 红色 黄色 绿色 青色 蓝色 紫色 男 1 6 0 0 0 7 0 2 5 0 1 1 5 5 3 4 1 0 0 5 1 4 5 1 3 3 5 4 5 5 1 2 0 5 0 6 7 1 1 3 8 2 7 3 0 0 0 7 2 8 7 0 0 0 4 1 9 7 4 3 1 6 4 10 7 0 2 1 7 2 11 7 1 4 3 7 7 12 8 2 3 0 8 1 13 4 0
15、 0 0 4 0 14 6 3 3 0 7 0 15 6 3 3 0 7 4 16 7 4 6 0 4 2 如上图所示，我们发现标注为红色的男生样本 1,7,8,13 有三种及以上的颜色识别度为 0，我们将其视为无效数据进行剔除，然后将剩下的数据作为样本总量进行 数据分析。 （ 3） 数据分析： 均值 分析 ： 男 红色 黄色 绿色 青色 蓝色 紫色 观测数 12 12 12 12 12 12 求和 74 21 31 12 74 32 平均 6.166667 1.75 2.583333 1 6.166667 2.666667 方差 1.424242 2.022727 2.44697 1.636
16、364 1.787879 4.606061 根据男性样本均值可知对于不同颜色的辨别能力：红色 =蓝色 紫色 绿色 黄色 青色 女 红色 黄色 绿色 青色 蓝色 紫色 观测数 12 12 12 12 12 12 求和 79 25 36 10 73 44 平均 6.583333 2.083333 3 0.833333 6.083333 3.666667 方差 0.628788 2.628788 1.454545 0.69697 1.719697 1.878788 根据女性样本均值可知对于不同颜色的辨别能力：红色 蓝色 紫色 绿色 黄色 青色 总计 红色 黄色 绿色 青色 蓝色 紫色 观测数 24
17、24 24 24 24 24 求和 153 46 67 22 147 76 平均 6.375 1.916667 2.791667 0.916667 6.125 3.166667 方差 1.027174 2.253623 1.911232 1.123188 1.679348 3.362319 根据总体样本均值可知对于不同颜色的辨别能力：红色 蓝色 紫色 绿色 黄色 青色 方差分析：由于各种因素的影响，所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找
18、出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。 由于我们的实验涉及两个分类型的自变量，分别为性别和颜色，同时又考虑到颜色和性别的交互作用可能对实验的结果产生影响，所以我们采用有交互作用的双因素方差分析： 差异源 SS df MS F P-value F crit 样本 3.673611 1 3.673611 1.922365 0.167933 3.912875 列 598.4514 5 119.6903 62.63277 3.54E-33 2.282856 交互 5.284722 5 1.056944 0.553089 0.735733 2.282856 内部
19、 252.25 132 1.910985 总计 859.6597 143 1.样本 行因素 的 P-value=0.1680.05,表明男女（性别）对于颜色的辨识 能力 没有显著差异 2.列因素的 P-value=3.54E-330.05,表明性别和颜色种类的交互作用对于颜色辨识度没有显著影响 5. 结论 1. 人眼对于不同颜色的辨别能力有显著差异：红色 蓝色 紫色 绿色 黄色 青色 2. 男女（性别）对于颜色的辨识 能力 没有显著差异 3. 性别和颜色种类的交互作用对于颜色辨识度没有显著影响 6. 误差分析 1.实验误差：我们在试验中采用的 ipad 设备为一个 ipad air 和两个 ipad mini2，设备的屏幕大一不一样，这种无关因素差异 可能 会影响我们 的样本 数据 。 2.分析误差： 在样本的数据处理中，我们人为的剔除了男生样本中的四个数据样本 ，可能会导致我们对于男生识别能力计算的均值偏高，从而影响我们判断性别对于识别 不同颜色的辨别能力 的影响
