基于高级像差的人眼视觉特性的研究-电子与通信工程专业论文.docx

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基于高级像差的人眼视觉特性的研究-电子与通信工程专业论文

摘要众所周知,我们认识世界了解世界,80%以上的信息是通过眼睛获得的,这表明 良好的视觉质量对人类的重要性,而高级像差是影响人眼视觉质量的主要因素,尤其 在夜间暗视力情况下,高级像差对视觉成像质量的影响就更为突出了,本文针对这一 现状,在结合经典人眼模型的基础上,利用多种像质评价方法开展对人眼高级像差的 研究工作,建立符合人眼视觉特性的人眼模型,利用多种视觉质量的评价方法,分析 球差、彗差、三叶草对成像质量的影响程度,给出了定量的结论。本论文主要研究了以下内容:, 首先,介绍对比敏感度函数这一视觉质量评价方法的基本概念和数学模型,对对比敏感度函数进行数学建模,结合大瞳孔下多组人眼Zernike像差数据,分以下情况 进行数据对比:矫正低级像差、矫正第三级高级像差、矫正第三、四级高级像差、球 差、彗差、三叶草,对输出结果进行分析,得出各像差对视觉质量贡献程度的定量结 果。其次,分别对点扩散函数和调制传递函数进行数学建模,引入人眼像差数据,对 各类像差下的视觉质量结果进行分析,提取重要的节点数据进行研究,分析各像差对 视觉质量贡献程度,并结合对比敏感度函数,对三种评价方法的结果进行对比。最后,根据人眼光学结构,在ZEMAX软件中选择角膜表面采用35项Zernike多 项式表示的泽尼克边缘矢高面,建立实际人眼模型,再通过优化来矫正各级像差,使 其更加接近实际的人眼结构,为视觉评判提供有效的依据。关键字:视觉质量、高级像差、对比敏感度、泽尼克IABSTRACTAseveryoneknows,ourunderstandingoftheworld.morethan80%informationis obtainedthroughtheeyes,whichindicatestheimportanceofagoodvisualqualityof humanbeings,whilethesenioraberrationisthemainfactoraffectingthequalityofvision, especially atnightscotopiacases.Theeffectofhigheraberrationsonvisualimagequality is moreoutstanding,inviewofthissituation.Onthebasisofcombiningclassicalhumaneyemodel,usingavarietyofimagequalityevaluationmethodfortheresearchofsenior aberrationofhumaneyes,establishinghumanvisualmodelofthehumaneye,usingavarietyofvisualqualityevaluationmethodstoanalyzesphericalaberration,coma,clover degreeofinfluenceontheimagingquality,givesquantitativeconclusions.Themainlycontentsofthethesisisasfollowing:Firstly,introductiontothevisualcontrastsensitivityfunctionqualityevaluation methodofthebasicconceptsandmathematicalmodel,mathematicalmodelingofcontrastsensitivityfunction.CombinedwithlargegroupsofhumaneyepupilZernikeaberration data,compareofthedataofthefollowingsituations:low-aberrationcorrection,correctof thethirdlevelsenioraberrationcorrectionthird,fourthsenioraberration,sphericalaberration,coma,clover,thenshowtheoutputresultsanalysisandthecontributiontothequalityofthedegreeofvisualaberrationsquantitativeresults.Secondly,thehumaneyeaberrationdataarepluggedintothemathematicalmodelof thepointspreadfunctionandmodulationtransferfunction.Thevisualqu

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