人眼视觉原理
人眼的视觉原理
人眼的视觉原理
人眼的视觉原理主要涉及光线入射、感光换能、视神经传导和大脑整合等过程。
1.光线入射：当光线从物体发出并进入人眼时，首先通过眼的折光系统，如角膜和晶状体，这些结构对光线进行折射和聚焦，将其映射到视网膜上。
2.感光换能：视网膜上的视神经细胞受到光线刺激后，将光信号转变成生物电信号。
这一过程主要涉及视网膜上的两种细胞：视杆细胞和视锥细胞。
视杆细胞对光线强度有反应，而视锥细胞则对颜色敏感。
3.视神经传导：这些生物电信号随后通过视神经传至大脑，这一过程中，信号经历了复杂的神经处理过程。
4.大脑整合：最后，这些信号在大脑中被整合起来，形成我们所看到的图像。
大脑通过对这些信号的分析、判断、识别等过程，使我们能够看到物体的形状、颜色等特征。
此外，视觉的形成还需要完整的视觉分析器，包括眼球（折光系统）和大脑皮层枕叶（处理视觉信息）。
当我们看东西时，物体的影像经过瞳孔和晶状体，落在视网膜上，视网膜上的视神经细胞在受到光刺激后，将光信号转变成生物电信号，通过神经系统传至大脑，再根据人的经验、记忆、分析、判断、识别等极为复杂的过程而构成视觉，在大脑中形成物体的形状、颜色等概念。
人眼的立体视觉名词解释
人眼的立体视觉名词解释人类视觉系统是一个复杂的系统，其中一个关键的能力就是立体视觉。
立体视觉，也被称为深度知觉或空间视觉，是指人眼通过双眼同时观察物体来感知物体的三维形状和位置的能力。
它是人类感知世界的重要方式，为我们提供了丰富的视觉信息，帮助我们进行空间导航、物体识别和行为决策等。
立体视觉的原理基于人眼的双目视觉。
人类有两只眼睛，它们分别位于脑袋的两侧，通过在不同位置观察同一个物体来产生视差，从而实现对物体的深度感知。
每只眼睛看到的图像会有细微差别，这是因为它们的位置不同，这种差别就是视差。
大脑会将这些视差信息整合起来，形成立体视觉。
立体视觉的过程可以分为四个主要的步骤：获取两个视觉图像、计算视差、整合视差信息和产生深度感知。
首先，人眼通过左右两只眼睛同时观察物体，获取两个略微不同的视觉图像。
这就是为什么我们需要两只眼睛而不是一只眼睛来进行立体视觉的原因之一。
然后，大脑会对这两个视觉图像进行处理，计算它们之间的视差。
视差的大小与物体距离眼睛的远近有关，离眼睛越近，视差越大。
接着，大脑会将这些视差信息整合起来，形成一个立体视觉的整体观感。
这个过程是由大脑中的皮层区域完成的，这些区域被称为立体视觉皮层。
最后，我们能够感知物体的深度和位置。
通过立体视觉，我们可以判断物体是靠近还是远离我们，是在我们的左侧还是右侧，甚至可以估计物体的大小和形状。
立体视觉的重要性和应用广泛。
它不仅帮助我们感知世界，还对许多领域具有重要的意义。
在医学上，立体视觉可以用于诊断和治疗一些视觉障碍，帮助恢复患者的立体视觉能力。
在工程领域，立体视觉被用于机器人视觉、三维重建和虚拟现实等技术中，模仿人类的视觉能力，实现更智能和真实的交互体验。
然而，立体视觉也有其局限性。
对于那些只有一个眼睛或者两只眼睛之间距离较小的人来说，立体视觉的效果会受到限制。
此外，人脑对立体视觉的处理也需要一定的时间，所以在高速运动或快速变化的情况下，立体视觉可能会变得不那么准确。
人眼视觉感知原理
人眼视觉感知原理人眼是人类视觉感知的重要器官，它通过感光细胞和大脑的协同作用，使我们能够感知到外界的光线、颜色、形状和运动，并解析成我们所理解的视觉信息。
人眼视觉感知的原理主要包括感光细胞的工作原理、光线在眼球中的传播过程以及大脑对光信号的处理过程。
首先，感光细胞是人眼视觉感知的基础。
人眼中有两种类型的感光细胞，分别是视锥细胞和视杆细胞。
视锥细胞分为三种类型，分别对应于红、绿、蓝三原色光的感知，它们主要负责夜间光线不足时的视觉感知和颜色的感知。
而视杆细胞只有一种类型，它对光线的感知非常灵敏，主要负责白天的视觉感知以及运动的感知。
当光线进入眼睛后，它会被感光细胞中的视黄酸衍生物吸收，并将光信号转化为神经冲动，然后传递给神经元。
其次，光线在眼球中的传播过程也是人眼视觉感知原理的一部分。
当光线进入眼睛后，首先穿过角膜，然后通过虹膜进入晶状体。
角膜和晶状体共同组成了一个凸透镜，通过改变晶状体的形状和位置，可以调节光线的聚焦距离，从而使远处或近处的物体形成清晰的像。
然后，光线穿过晶状体后，进入到眼球后部的视网膜上。
视网膜上有成千上万个感光细胞，它们接收到光线后将光信号转化为神经信号，并传递给大脑。
最后，大脑对光信号的处理过程是人眼视觉感知的重要环节。
光信号从视网膜传入触发视觉信息处理的神经元，其中一种类型是叫做中央视觉通路的神经元，它们起着传递光信号的功能。
光信号在大脑的后枕叶中被分解为不同的特征，比如颜色、形状和运动等。
这些特征被传递到处理视觉信息的区域，如视觉皮层，进一步加工和整合。
最后，大脑将这些处理过的信号解释为我们所见到的外界物体和场景，从而形成我们的视觉感知。
总体来说，人眼视觉感知原理涉及到感光细胞的工作原理、光线传播过程以及大脑对光信号的处理过程。
这些过程相互协同作用，使我们能够感知到外界的光线、颜色、形状和运动，并解析成我们所理解的视觉信息。
人眼视觉感知的原理的了解有助于我们更好地理解人类视觉的机制，也对视觉科学和医学有重要意义。
人眼视觉原理：光线如何通过眼睛产生视觉
人眼视觉原理：光线如何通过眼睛产生视觉
人眼视觉原理涉及到光线如何通过眼睛产生视觉的过程，包括光的折射、眼睛的结构、视网膜的作用等。
以下是人眼视觉的基本原理：
1. 光的折射：
角膜和晶状体：当光线穿过眼睛表面的角膜和晶状体时，由于它们的曲率，光线会发生折射。
2. 眼睛的结构：
巩膜和虹膜：巩膜是眼球表面的白色区域，而虹膜是有色的环形结构，它们控制着进入眼睛的光量。
瞳孔：虹膜中央的孔道称为瞳孔，通过它调节光线的量，瞳孔在弱光中会放大，而在强光中会缩小。
玻璃体和玻璃体悬挂韧带：玻璃体是眼球内部的透明凝胶状物质，玻璃体悬挂韧带连接晶状体。
3. 焦距调整：
晶状体的调整：眼睛通过调整晶状体的形状来改变光的焦距，从而使物体的清晰影像投影到视网膜上。
4. 视网膜的作用：
视网膜：光线经过眼球的折射和调焦后，最终在视网膜上形成倒置的实像。
感光细胞：视网膜上有两种主要类型的感光细胞，分别是视锥细胞（对颜色敏感，主要负责白天视觉）和视杆细胞（对光强敏感，主要负责夜晚和昏暗环境的视觉）。
5. 神经传递：
视神经：感光细胞产生电信号，通过视神经传递到大脑的视觉皮层。
6. 大脑解码：
大脑处理：大脑对传递过来的电信号进行解码和整合，形成我们所看到的图像。
7. 三维视觉：
双眼视差：由于人类有两只眼睛，双眼之间的微小差异称为视差，通过这种视差，我们能够感知深度和三维空间。
人眼视觉的原理涉及到光的折射、眼球结构、焦距调整、视网膜的感光细胞、神经传递和大脑处理等多个步骤。
这个复杂的过程使我们能够感知到周围环境的光学信息。
一只眼睛看东西无法确定东西位置的原理
一只眼睛看东西无法确定东西位置的原理在日常生活中，我们常常使用双眼来观察周围的事物，并能够准确地判断事物的位置。
然而，如果只使用一只眼睛来看东西，我们就无法确定事物的位置。
这是因为人眼的立体视觉系统是通过两只眼睛同时观察来实现的，而单眼只能提供有限的信息，无法准确判断物体的位置。
要理解为什么单眼无法确定物体位置，首先需要了解人眼的立体视觉系统是如何工作的。
人眼的立体视觉是通过两只眼睛同时观察同一物体，产生的两个稍微不同的图像进行比较而实现的。
这种差异主要来自于两只眼睛之间的距离，从而产生了视差效应。
当我们将两只眼睛的图像合并在一起时，就能够感知到物体的深度和距离。
然而，当我们只使用一只眼睛来看东西时，我们失去了立体视觉所提供的额外信息。
单眼只能提供一个平面的图像，无法提供物体在三维空间中的位置信息。
这是因为单眼无法感知到视差效应，无法将两个稍微不同的图像进行比较。
因此，单眼只能提供物体在水平方向上的位置信息，而无法确定物体的远近和高低。
为了更好地理解这个原理，我们可以进行一个简单的实验。
将一个物体放在桌上，然后分别用左眼和右眼来观察物体。
我们会发现，无论我们用哪只眼睛来观察，物体的位置都是一样的。
这是因为单眼无法提供额外的信息来判断物体的位置。
然而，虽然单眼无法确定物体的位置，但我们仍然能够使用其他的方法来判断物体的距离和方位。
例如，我们可以通过物体的大小来推测物体的距离，大的物体通常离我们较近，而小的物体则通常离我们较远。
此外，我们还可以通过运动视差来判断物体的远近，当我们移动时，离我们较远的物体会相对于离我们较近的物体移动得更慢。
总结起来，以一只眼睛看东西无法确定东西位置的原理是因为单眼无法感知到视差效应，无法比较两个稍微不同的图像。
然而，我们仍然可以通过其他的方法来判断物体的位置，如物体的大小和运动视差。
虽然单眼的视觉信息有限，但通过脑部的处理和经验积累，我们仍然能够在日常生活中准确地感知和判断物体的位置。
人类眼睛的视觉原理
人类眼睛的视觉原理人类眼睛是我们感知世界的重要器官，视觉是我们日常生活中最为重要的感觉之一。
眼睛能够通过光线的反射，将图像记录在视网膜上，使我们看到各种物体。
了解人类眼睛的基本原理可以帮助我们更好地理解我们所看到的世界。
1. 颜色感知光线对于颜色的感知是我们在日常生活中最为熟悉的。
人类眼睛能够感知不同波长的光线，从而感知各种颜色的物体。
光线的波长决定了我们感知到的颜色的种类。
例如，红色光线的波长为约700纳米，而绿色光线的波长为约500纳米。
当这些光线反射到眼睛时，我们才能感知到它们代表的颜色。
2. 感知深度感知深度是指我们可以区分前景和背景物体的能力。
我们可以通过固定物体的大小和位置，从而判断它们的距离。
这种感知深度的方式被称为“单眼视差”。
当我们处于一个物体的前方时，这个物体会遮挡其他前方物体的一部分。
眼睛会将这种覆盖关系发送到大脑，从而帮助我们感知到距离。
3. 视角视角是指我们在眼睛位置的特定方向上可以看到的区域。
人类的视角大约为160度，但是我们只能够清晰地看到中央30度的区域。
在这个中央区域内，我们有最高的分辨率和色彩感知能力。
这是因为在中央区域，感光细胞密度最高，而在周围区域，感光细胞密度逐渐降低。
4. 瞳孔瞳孔是眼睛的黑色部分，它可以调节光线的进入量。
在弱光条件下，瞳孔会放大，以便更多的光线进入眼睛。
在强光条件下，瞳孔会收缩，以限制光线的进入量。
这是为了保护视网膜免受过度光线损伤。
5. 视锥细胞和视杆细胞视锥细胞和视杆细胞是视网膜上的两种感光细胞类型。
视锥细胞对颜色和细节的感知更为敏感，而视杆细胞对光线强度和运动感知更敏感。
视锥细胞主要分为三种类型，分别对应于红、绿、蓝三种颜色。
这使得我们能够分辨世界上的各种颜色。
综上所述，了解人类眼睛的视觉原理可以帮助我们更好地理解我们所看到的世界。
无论是颜色感知、深度感知还是瞳孔的功能，这些基本原理都对我们的视觉能力产生深远的影响。
随着科学的不断发展，我们对于人类眼睛的认识也会不断更新和深化。
人眼的视觉色彩的原理
人眼的视觉色彩的原理
人眼的视觉色彩是基于光的三原色混合原理实现的。
人眼的视网膜中有三种不同类型的光感受器：红色感受器、绿色感受器和蓝色感受器。
这些感受器对于不同波长的光具有不同的敏感度。
当我们看到一个物体时，光线会从物体上反射或透射到我们的眼睛中。
这些光线由不同波长的光组成，也就是光谱中的不同颜色。
当光线进入我们的眼睛时，它们会刺激感光细胞中的色素分子，导致电信号产生并传递到大脑中的视觉皮层。
大脑解码这些信号，并将它们解释为我们所看到的颜色。
混合三种原色的光可以产生出其他的颜色。
当红色光、绿色光和蓝色光以相等的强度混合时，它们会形成白色光。
如果减少其中一种光的强度，它们会混合成形成其他颜色的光。
例如，减少红色光的强度会导致混合产生青色光，而减少绿色光的强度会产生洋红色光，减少蓝色光的强度会产生黄色光。
这就是为什么在计算机和电视显示器的显示中，使用了红绿蓝三原色来产生不同的颜色。
通过控制不同原色光的强度，可以混合出所需的颜色。
此外，由于人眼对不同原色光的敏感度不同，可以通过适当调整三种光的强度来达到更准确的颜色再现。
总的来说，人眼的视觉色彩是通过感光细胞对不同波长光的敏感度和不同强度原色光的混合来感知的。
这种混合原理使我们能够看到丰富多彩的世界。
人眼视觉形成的原理
人眼视觉形成的原理首先，光的折射与聚焦是人眼视觉形成的基础。
当光线进入眼球时，会依次穿过角膜、房水、晶状体和玻璃体等不同的介质，这些介质会引起光线的折射。
角膜是眼球的透明窗户，负责约2/3的光的折射，而晶状体是可以调节其曲度来使光线聚焦到视网膜上的结构，负责约1/3的光的折射。
通过角膜和晶状体的折射作用，光线被聚焦到位于眼球后方的视网膜上。
其次，视觉信息的建立与传递也是视觉形成的关键。
视网膜是眼球内最重要的感觉器官之一，其中包含感光细胞，分为棒状细胞和锥状细胞。
棒状细胞主要负责黑暗中的视觉，在外周分布较多；锥状细胞主要负责明亮环境下的视觉和辨色，集中分布于中央凹（视网膜中心区）周围。
当光线经过折射和聚焦后，会刺激视网膜中的感光细胞，引发感光细胞内部的化学反应，进而产生神经冲动。
这些冲动经过视网膜内部的神经元传递，最终形成视觉图像，并通过视神经传递到大脑。
然后，视觉信息的传导与处理是视觉形成的重要环节。
视神经由视网膜内的感光细胞的神经冲动组成，将视觉信息传递到大脑。
视神经交叉后，进入大脑的视交叉纤维会分为两个系统传递信息，一个传递信息到大脑中的运动区，负责感知物体的移动和位置；另一个传递信息到大脑中的感知区域，通过对光线的解码，分辨出图像上的形状、颜色和纹理等信息。
大脑在接收到这些信息后，对其进行整合和处理，构建出我们看到的实际图像。
最后，人眼视觉形成的原理还与人类的视觉感知特点有关。
例如，人眼的分辨能力依赖于光线的频率和景深。
对于频率高的光线（如紫外线），人眼难以感知；而对于频率低的光线（如红外线），人眼也辨别不出来。
此外，人眼对于焦距的变化也有限，当物体离眼睛过远或过近时，就难以清晰地辨别细节。
这些视觉感知特点也影响了我们对环境的感知和认知。
综上所述，人眼视觉形成的原理可以通过光的折射与聚焦、图像的建立与传递、视觉神经的传导与处理等来解释。
人眼通过光的折射和聚焦将光线聚焦到视网膜上，引发感光细胞内部的反应，进而传递到大脑进行信息处理。
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标准基色和色度图
XYZ颜色模型 CIE(国际照度委员会)
X,Y,Z表示产生一种颜色所
需要的三基色的量
C xX yY zZ x y z1
x X X Y Z
y Y X Y Z
z Z X Y Z
X=0.4902R+0.3099G+0.1999B Y=0.1770R+0.8123G+0.0107B
LbC2α2 const
2020/8/10
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人眼的视觉特性
光谱灵敏度（光谱光视效率）：人眼对各种不同波长的辐射光有不同 的灵敏度（响应），对大量正常视力观察者的实验表明：
在较明亮环境中，人眼视觉对波长0.555μm左右的绿光最敏感；
在较暗条件下，人眼视觉对波长0.512μm左右的黄绿光最敏感； 右图给出不同视场亮度下，人眼的光谱光视效率曲线：
免颜色受到光照明暗(I)等条件的干扰, 仅仅 分
析反映色彩本质的色调和饱和度 • 广泛用于计算机视觉、图像检索和视频检索
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5. HSI颜色模型
H（色调）： 为角度，从0到360；
S（色饱和度） ： 从0到1，S＝0时只有灰度；
I（明度）： I从0到1， I＝0是黑色， I=1是白色
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编码
按照一定的规律，将时间和幅度上离散信号
用对应的二进制或多进制代码表示。
2比特码
8
比特码
幅
（4个）
度
（256个）
11
10001011
10
t 以上是分10别00用1010210和8比特码量化的电平。
t
根据取样10的00量100化1 电平数，确定量化比特码
数。
00
10001000
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视频数字化
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运动视频分析系统
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运动视频分析系统
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运动视频分析系统
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1.1. 人眼的视觉特性与模型
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1.1. 人眼的视觉特性与模型
人眼的构造
视网膜的结构（杆状细胞，锥
状细胞）
视细胞的分布
人眼的视觉特性
视觉的适应
绝对视觉阈
阈值对比度
光谱灵敏度
分辨力
视觉系统的调制传递函数
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图像质量评价标准
主观评价——观察者打分统计计算平均值作 为评价结果（平均评价分值，MOS）；
双刺激连续质量分级法——交替播放待评估序列 和基准序列进行直接质量比较，观察者打分，平 均值作为评价结果（最大程度降低图像场景情节 对评测影响）；
固定像素（非CRT）、具有4：3宽高比的消费类显 示器通过转换后，对应于720×480i或720×576i的 有效分辨率；
对于16：9的宽高比，转换后的有效分辨率对应于 960×480i或960×576i。
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增强清晰度
增强清晰度视频通常定义为480或576的逐行 有效扫描线的视频，分别称为“480p”和 “576p”；
固定像素（非CRT）、具有16：9宽高比的消 费类显示器通过转换后的有效分辨率对应于 1280×720p或1280× 1080i；
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视频质量评估与方法
数字视频的质量直接反映了用户使用视频通 信业务时的主观感受，因而要求采用合理的 标准对视频质量进行快速、准确的评价；
图像质量评价标准 视频传输质量评估
RGB ＨＳＩ
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RGB图像同与之对应的HIS图像
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HIS
RGB
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彩色图象的R，G，B和H，S，I各分
量的图示
下图给出1组用灰度图形式表示彩色图象的例子，其中图(a)，图(b)，图(c)分 别为1幅彩色图象的R，G，B分量（每个分量用8 bit表示)，图(d)，图(e)，图 (f )分别为这幅彩色图象的H，S，I分量（每个分量也各用8 bit表示)。
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低通滤波器容许低频信号通过, 减弱(或减少)频率高于截 止频率的信号的通过。
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取样（采样）
将时间和幅度上连续的模拟信号转变为时间离散 的信号，即时间离散化。
取样频率至少是模拟
幅 度
信号最高频率的两倍。
一般选在2.5倍左右。
t t
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量化
将幅度连续信号转换为幅度离散的信号，即 幅度离散化。
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光波与颜色
波长与颜色关系
无
次
线
红红
声声 电 微 外色
波波 波 波 线光
可 见 光
紫紫 色 外射 光 线线
X
可见光频率范围：红 橙 黄 绿 兰 紫 4.3X1014Hz----
7.5X1014
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光波与颜色
由红绿蓝三色组成的颜色
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光的特征
色调：主频率 决定颜色
亮度
单位时间、单位角度、单位投射面上光源幅射能量
➢帧频：每秒播放的帧数
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图像序列构成视频
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数字视频
广义的数字视频——是指依据人的视觉暂留特性， 借助计算机或微处理器芯片的高速运算，加上Codec 技术、传输存储技术等来实现的以比特流为特征的 ，能按照某种规律和标准在显示终端上再现活动影 音的信息媒介；
狭义的数字视频——是指与具体媒体格式所对应的 数字视频，如DV格式数字视频、DVD光盘格式数字视 频、AVI桌面格式数字视频、RM流媒体格式数字视频 、MP4固体存储数字视频等。
人眼的分辨力：人眼能区分 两发光点的最小角距离称为 极限分辨角θ，其倒数为人 眼分辨力。
从内因分析，影响分辨力的 因素为眼睛的构造。
从外因分析，是目标的亮度 与对比度。
人眼会根据外界条件自动进行 适应，从而可以得到不同的 极限分辨角。
2020/8/10
暗视觉
明视觉
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人眼观察物体的要求
灵敏度：以量子阈值表示时，最小可探测的视觉刺激是58~145个 蓝绿光(波长为0.51m)的光子轰击角膜引起的，据估算，这一刺 激只有5~14个光子实际到达并作用于视网膜上。
Z=0.0000R+0.0101G+0.9899B
x, y, z：色系数
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CIE色度图 作用：为不同基色组比较整个颜色范围
标识互补颜色 确定颜色主波长和纯度
2. 标准基色和色度 图
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2. 标准基色和色度 图
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2. 标准基色和色度图（续）
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3. RGB颜色模型
R（红）G（绿）B（蓝） （0,0,0）代表黑色，(1,1,1)代表白色
一种颜色 CrR gG bB
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3. RGB颜色模型
R（红）G（绿）B（蓝） （0,0,0）代表黑色，(1,1,1)代表白色
一种颜色 CrR gG bB
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3. RGB颜色模型
R（红）G（绿）B（蓝）
0.8 0.7
0.1 0.2
0.7
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CMY(青、品红、黄)、CMYK (青、品红、黄、 黑）
2020/8/10
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视网膜的结构
杆状细胞 锥状细胞
视细胞的分布
视网膜
2020/8/10
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视觉的适应
明视觉 暗视觉 中介视觉 颜色适应
暗视觉
中介视觉
3×10-5cd/m2
明视觉
3cd/m2
3×105cd/m2
2020/8/10
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人眼的视觉特性
绝对视觉阈：全黑视场下，人眼感觉到的最小光刺激值，约10－9 lx量级。
度量每一个取样值，归类于设定的量化电平 中的一个电平。
量化电平越细，失真程度越低，数字化后的 比特率越高。反之，相反。
一般来说，二进制方式，其量化比特为8的话 ，其量化电平数为28，即256个量化电平。
ITU-601标准规定，演播室用量化位数为 10bit，用于传输的量化位数为8bit
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二次色
品红（magenta）：红+蓝 青（cyan）：蓝+绿 黄（yellow)：红+绿
补色
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标准基色和色度图
原色：如果将X,Y,Z三种颜色适当混合即可产生 白色效果，而其中两种颜色组合不能产生第三种颜 色，这三种颜色称为原色。即红、绿、兰为原色。
CrR gG bB
实验发现，很多颜色的光无 法用RGB三种原色组合获得。 例如，500nm颜色=G+B-R RGB彩色监视器无法获得
注：IRE是视频测量中的单位，广播级视频电平规定了任何视频信号在播放时 的亮度电平都不能超过100 IRE。
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视频分辨率
视频质量通常用线分辨率来度量； 本质上是表示在显示器上可以显示多少不同的黑 白垂直线；
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标准清晰度
标准清晰度视频通常定义为480或576的隔行有效扫 描线的视频，分别称为“480i”和“576i”；
G
1
M
B 1 Y
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5. HSI颜色模型
• 面向视觉感知的颜色模型 • HSI(色调hue、饱和度saturation、亮度 intensity）
两个特点： ➢ I分量与图像的彩色信息无关 ➢ H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相连的 • 将亮度(I)与色调（H）和饱和度（S）分开，避
阈值对比度：时间不限，使用双眼探测一个亮度大于背景亮度的 圆盘，察觉概率为50%时，不同背景亮度下的对比度。
对比度C：当Lt和Lb分别为目标与背景的亮度时，对比度表示为：
C Lt -Lb Lb
由于背景亮度、对比度和人眼所 能探测的目标张角三者之间存在制约 关系（Wald定律），特别是在目标张 角<7’，时，存在Rose定律：