针对数字驱动硅基有机发光二极管（OLED）微显示系统的带宽压力与缓存需求问题，本团队结合十字块压缩中心凹最小可觉察差（CB-FJND）模型与集中式25子场（CSF-25）扫描算法，提出了一种自适应像素块序列编码（A-PBSE）方法。同时，基于该编码方法，设计了一套位平面压缩策略，并通过在现场可编程门阵列（FPGA）平台上搭建时序控制电路进行了验证。实验结果表明，所提策略不仅可将位平面数据压缩至约25%，而且可在无数据丢失的前提下将时序控制电路的缓存资源开销降低至40%。该策略为硅基OLED微显示系统的低成本化提供了一种有效解决方案。

为提高彩色印刷品的颜色质量评价精度，围绕CIE推荐的9个颜色中心，制作了450对颜色样本，组织了26名专业组和17名非专业组共43名观察者开展色差评价实验。实验结果表明，专业组的观察者精度较非专业组高，且颜色分辨敏感度高。以标准化残差平方和为优化指标，对CIELAB和CIEDE2000色差公式分别进行明度差因子（k_L）、饱和度差因子（k_C）和色调差因子（k_H）的加权优化以及幂指数优化。计算结果表明，观察者对色调差的变化最为敏感，需要在现有色差公式中增加色调差的权重。进一步地，给出了针对不同专业背景观察者的印刷品可接受色差阈值和色调差阈值，以提高产品的颜色质量检测准确性。

基于多通道发光二极管（LED）光源的发光特性，提出了一种预测多通道LED光源三刺激值的三阶段模型。该模型包括三个子模型：通道响应特性表征模型、单通道光色预测模型，以及通道叠加模型。通道响应特性表征模型解决了LED对控制信号的非线性响应问题，单通道光色预测模型考虑了LED色品随控制信号发生变化的问题，通道叠加模型表征了多通道混光的加和性。分别采用具有10 bit调光分辨率的四通道（脉宽调制调光）和七通道（模拟调光）LED光源对模型的预测精度进行了实验。结果表明，所提出的模型在亮度和色品预测精度方面均显著优于线性模型，亮度误差百分比平均值分别为1.13%和1.18%，CIE 1976 UCS色品差平均值分别为0.99×10^-3和0.81×10^-3。

为有效解决微显示器分辨率日益提升与设备带宽有限之间的矛盾，结合硅基有机发光二极管（OLED）微显示器的数字扫描驱动方式，提出了一种基于十字块压缩中心凹最小可觉察差（CB-FJND）模型的多位平面压缩算法，并针对子场扫描法中动态假轮廓（DFC）的影响以及伽马校正的需要，设计了一种基于该算法可进行多子场配置的微显示器，在现场可编程门阵列（FPGA）平台上验证微显示器硬件框架的可行性。实验结果表明，所提出的算法可在保持图像平均压缩率低于40%的前提下保证图像主客观质量，降低传输数据量。

构建了一种基于自监督的框架，该框架从单目立体内窥镜视频中提取多视图图像，利用图像中的底层三维（3D）信息构建对象的几何约束，实现软组织结构的准确重建。基于分割任意场景模型对内窥镜下的动态手术器械、静态腹腔场景及可形变软组织结构进行分割解耦。该框架利用简单的神经网络多层感知机来表示动态神经辐射场（NeRF）中运动手术器械和形变软组织结构，基于偏斜熵损失对手术场景中的手术器械、腔体场景和软组织结构进行正确分离。在通过使用单目立体内窥镜捕获机器人手术模拟器场景的数据集上，将所提方法的结果与其他方法进行定量定性比较。结果表明本文方法在处理腹腔体场景、软组织结构重建、手术器械的分割解耦，以及来自多视点的3D信息和运动对象的图像分割等方面显著优于当前的方法。

为确定光变油墨颜色测量的几何条件，选用不同企业提供的22个基于光变油墨印制的匀色色块，使用X-Rite MAT12多角度分光光度计进行样品的颜色测量。结果表明，在15°：0°（as15°）、45°：-60°（as-15°）测量条件下的油墨色度值与油墨生产商标定的颜色变化效果较为一致，但现有测量条件不能全面表征光变油墨的颜色变化范围。进一步地，使用R1角分辨光谱仪基于自定义的（α，β）测量条件进行样本的光谱测量，提出选用5°：0°（as5°）和60°：-55°（as5°）测量条件可测得光变油墨的最大色调变化范围。基于22个样本在不同角度下的饱和度测量结果，拟合得到45°：-40°（as5°）测量条件下可测得光变油墨较大饱和度值。使用上述3个测量条件，可全面表征光变油墨颜色再现的属性，同时也可进行不同品牌光变油墨的防伪鉴定。

为解决高分辨率、高刷新率微显示器存在的传输数据量过大的问题，针对人眼视觉特性以及数字驱动硅基有机发光二极管（OLED）微显示器的扫描方式，提出基于非对称椭圆中心凹最小可觉差（JND）模型的位平面图像压缩算法，并针对该算法设计了相应的硅基微显示控制器，在现场可编程门阵列（FPGA）平台上验证算法的可行性。实验结果表明，与当前其他JND模型相比，该模型更加符合人眼视觉特性，基于该模型的位平面图像压缩算法能够在不影响人眼主观感受的前提下，对图像进行较大程度的压缩，图像平均压缩率可以达到39.573%，能够有效降低微显示器中的传输数据带宽。

现有的颜色恒常性算法在常规场景中通常能获得准确、稳定的光源颜色估计结果，但在内容单一、具有大面积单一颜色表面的低颜色复杂度场景中仍有较大概率出现超容限的估测误差。利用设置于摄影镜头旁的环境光传感器，提出一种应用环境光传感器的颜色恒常性算法。首先建立传感器置信度评估模型，然后针对不同置信度设计基于颜色空间转换与基于传感器辅助中性色像素提取的两种光源颜色估计方法。此外，还建立包含传感器测量结果的数据集。测试结果表明，相比现有具有最高精度的同类算法，所提算法的角度误差均值、中位数、最差25%均值分别下降32%、21%、41%。所提算法应用于常规场景和低颜色复杂度场景时均具有优势。

立体显示、虚拟现实及头戴设备的应用研究需要对人眼视觉双目特性做更深入的研究。阈值测量是研究视觉感知特性的方法之一，人的左右眼分别观看不同的颜色，且双眼观看的颜色色差不超过双目颜色融合的阈值时，可能会感知到灰色，也就是发生了双目色调消除现象。为了研究这种特殊现象，本文设计了视觉心理物理学实验，在CIELAB颜色空间中研究双目融合范围内能够感知到灰色现象的对立颜色方向和色差阈值，并将实验结果分别在LMS、Macleod-Boynton、DKL等颜色空间中表示，为进一步研究人眼特性及双目颜色机理提供实验数据。

为检验CIE 2006颜色匹配函数（CMFs）的视角参数计算性能，选用了不同原色光谱组合的LED发光面板开展颜色匹配实验。以L1（636 nm-524 nm-448 nm）为目标原色组合，L2（676 nm-524 nm-448 nm）和L4（636 nm-524 nm-472 nm）为匹配原色组合，组织了45名色觉正常观察者在4个不同观察视角下（2.9°、5.7°、8.6°和11.0°）开展了CIE 推荐的2个颜色（红、蓝）和白色的颜色匹配实验。采集目标色和匹配色的光谱能量，分别代入CIE 2006（1°~10°）CMFs中进行计算，并以计算的Δ（u′，v′）值表示颜色匹配精度。结果表明：当观察视角小于4°时，CIE 2006 2° CMFs具有较好的计算性能；当观察视角大于4°时，CIE 2006 3° CMFs具有较好的计算性能。在对大视角显示设备呈现的颜色刺激进行测量和计算校正时，现有CIE 2006 CMFs的视角参数计算性能有待进一步改进和优化。