本发明涉及滤光，更具体地涉及一种在视觉环境中为配戴者选择眼科装置的滤光的方法。
一般而言，选择购买比如眼镜等眼科装置例如往往基于美学和时尚趋势。很少有配戴者会考虑到镜片的颜色或所应用的任何类型的滤光片而决定花钱买眼科装置。
在眼科装置包括太阳镜片的情况下，配戴者宁愿将他们的购买选择基于眼科装置的镜架的设计而不是基于所应用的太阳滤光片。
每个配戴者都拥有不同的视觉特性和生理特性。此外，由于每个配戴者不同，因此他们可能进行不同的活动。这种活动实践的强度和发生情况可能会根据配戴者而不同。例如，一方面，一些配戴者可能由于工作限制而将其大部分时间花在室内，而另一方面，一些配戴者可能将他们的时间分配给户外活动。
结果，比如配戴者的活动、偏好和特性等参数可能显著影响配戴者可能需要的和偏爱的滤光片。另外，这样的参数还可能影响配戴者对滤光片的益处的评估。例如，可能主要在计算机屏幕前工作的高龄配戴者可能需要和喜欢与进行户外运动的年轻配戴者不同的滤光片。
因此，为了提供可以最适合配戴者的滤光片，可能需要了解配戴者习惯和偏好。为此目的，与配戴者的环境有关的数据可以提供极好的信息，以选择适合配戴者的滤光片。
包括太阳镜片的许多眼科装置可以被设计用于专门的活动。例如，眼科装置包括适于进行滑雪的太阳镜片。但是，这种太阳镜片或所应用的滤光片是基于理论数据。
因此，这种解决方案具有缺点。确实，由于这种眼科装置是基于理论数据，因此它们可能并不适合配戴者的活动、偏好和特性。
因此，需要根据配戴者的习惯、环境、偏好和光谱灵敏度来选择个性化的滤光片。在需要为配戴者选择眼科装置的滤光的、考虑到配戴者关于视觉环境的偏好的方法时，可能表现出这种必要性。
本发明旨在改善这种情形。
本发明涉及一种由计算机装置实现的为配戴者选择眼科装置的滤光的方法，所述方法包括：
-获得配戴者关于包括多光谱或高光谱数据的至少一种预定类型的视觉环境的偏好；
-选择至少一个滤光片：
*所述滤光片对应于所述配戴者关于所述至少一种预定类型的视觉环境的偏好，以及
*所述滤光片是基于所述多光谱或高光谱数据确定的。
“多光谱或高光谱数据”是指整个电磁光谱中特定波长范围内的数据集。可以认为，多光谱数据涉及至少三个光谱带、最高达十五个光谱带。高光谱数据可以被认为涉及数百个连续光谱带。
“视觉环境”表示任何类型的环境；实例可以是森林环境、办公室环境、白天或黑夜状况下驾驶。视觉环境在此可以被普通地设计为场景。
滤光方法可以用于任何类型的镜片。例如，所述方法可以用于太阳镜片或不一定是太阳镜片的任何其他类型的镜片。
通过这种方法，多光谱或高光谱数据的使用使得能够在视觉环境的每个点处快速采集光谱信息。这种方法缓解了与采集设备的色域有关的约束。获得多光谱数据或高光谱数据允许考虑视觉现象，比如颜色恒常性和同色异谱。例如，可以将着色镜片的光谱透射率直接应用于采集的光谱分布。还可以根据若干标准对滤光片进行分类和量化。这种标准可以涉及色相畸变、色度/饱和度增强、或亮度/颜色对比度增强。
在实施例中，所述选择至少一个滤光片考虑了所述配戴者的光谱灵敏度。
在所述眼科装置包括电命令的单元的实施例中，所述方法进一步包括命令所述电命令的单元应用所述选择的滤光片。
因此，可以根据配戴者周围的视觉环境动态地应用滤光片。电命令的单元的使用为配戴者提供了灵活性。实际上，配戴者可以不需要应用了不同滤光片的若干眼科装置。
在实施例中，所述方法进一步包括：
-生成表示应用了所述至少一个滤光片的所述配戴者的所述至少一种预定类型的视觉环境的图像；
-接收配戴者输入以基于所述生成的图像确认所述选择的至少一个滤光片。
因此，为配戴者提供了模拟不同滤光片对视觉环境的影响的图像。配戴者然后能够根据可以是例如偏好和性能的标准在不同的滤光片中选择滤光片。
在实施例中，所述生成的图像显示在rgb彩色显示器上，并且，所述生成的图像进一步基于所应用的所述至少一个滤光片的光谱透射率以及基于所述多光谱或高光谱数据。
在实施例中，通过被配置为感测环境光信号的至少一个传感器获得所述配戴者的偏好。
因此，传感器能够捕获配戴者的视觉环境。出于此原因，可以考虑配戴者周围物体的光谱反射率和配戴者视觉环境的光的光谱辐射亮度。
在实施例中，被配置为感测环境光信号的所述至少一个传感器嵌入在外部装置或所述眼科装置中。
因此，将传感器嵌入在例如眼科装置的镜架上或移动装置上或连接的手表上使得能够捕获相当宽的视野。此外，所述传感器提供与配戴者自身所在的不同视觉环境有关的信息。结果，可以产生配戴者定期经历的视觉环境列表以及相关联的多光谱或高光谱数据。
在实施例中，所述至少一个传感器包括相机，并且所述选择所述至少一个滤光片包括预定图案识别以及选择要应用于由所述相机采集的、包括所述预定图案的图像的适合滤光。
因此，可以部分地使用配戴者的视觉环境(即配戴者的视觉环境的感兴趣的物体或特定图案)来确定滤光片的选择。感兴趣的物体和特定图案的实例可以包括例如当配戴者在街上行走时的人行道、人的皮肤、计算机屏幕光或道路。
在实施例中，所述获得的配戴者的偏好是实时获得的。
因此，可以进行最适合配戴者实时视觉环境的滤光片选择。此外，在眼科装置包括应用选择的滤光片的电命令的单元的情况下，配戴者可以根据其视觉环境的改变而实时地享受滤光片的改变。例如，可以将特定滤光片应用于正在驾驶的配戴者，并且一旦配戴者停止驾驶并进入室外视觉环境，就可以应用不同的滤光片。
在实施例中，所述眼科装置包括与用户接口的连接，其中，所述配戴者的偏好包括当所述配戴者戴着所述眼科装置并且处于学习视觉环境中时由所述配戴者通过所述用户接口输入的数据，并且其中，所述获得配戴者的偏好包括：
-根据所述学习视觉环境，命令所述单元应用预定滤光片，
-启动所述用户接口以从所述配戴者接收保持或调整所述预定滤光片的选择输入，
-如果所述选择输入是保持所述预定滤光片，则将所述预定滤光片的数据与从所述学习视觉环境采集的数据相关联地存储在分配给所述配戴者的滤光片数据库中，
-如果所述选择输入是调整所述预定滤光片，则根据所述学习视觉环境来更改所述预定滤光片，并且用这样调整后的滤光片作为新的预定滤光片来重复上述操作。
在实施例中，所述方法进一步包括：
-提供分配给所述配戴者的滤光片数据库并存储分别与从多个学习视觉环境采集的数据相关联的预先记录的滤光片的数据，
并且其中，所述选择要由所述电命令的单元应用的至少一个滤光片包括：
-将从所述至少一种预定类型的视觉环境采集的数据相继与从多个学习视觉环境采集的所述数据进行比较，
-在所述数据库中查找与从所述至少一种预定类型的视觉环境采集的所述数据最接近的从学习视觉环境采集的数据，以及
-从所述数据库中选择所述预先记录的滤光片的与所述学习视觉环境的所述与从所述至少一种预定类型的视觉环境采集的所述数据最接近的数据相关联的数据。
在实施例中，通过最大化估计的性能参数来实现所述选择至少一个滤光片，并且其中，所述估计的性能参数包括颜色保真度参数和所述配戴者的所述至少一种预定类型的视觉环境的对比度参数中的至少一个。
因此，选择的滤光片可以根据配戴者的偏好来增强其颜色和对比度感知。例如，此类性能参数可以涉及色度、色相或亮度增加。
在实施例中，所述至少一个传感器包括相机，以用于采集包括多条连续线的至少一个当前图像，测量所述当前图像的每一波长带和每条线中的光信号以生成与所述多光谱和/或高光谱数据相对应的空间和光谱数据的矩阵。
因此，这种相机可以例如安装在旋转头上，使得可以逐行扫描视觉环境。
在实施例中，所述眼科装置包括无线通信模块，所述无线通信模块被布置为与至少一个无线通信装置进行无线通信。
因此，由于一个或若干个无线装置，眼科装置可以能够访问信息。这种信息可以与配戴者直接有关或可以不与其直接有关。例如，配戴者可能已经在他的移动装置上的应用中输入信息，并且眼科装置可以使用无线通信来访问这种信息。另一实例可以是眼科装置可以直接访问可从无线通信装置本身访问的网络或数据库。
本发明的另一方面涉及为配戴者选择滤光的眼科装置，所述眼科装置包括用于以下目的的装置：
-获得配戴者关于包括多光谱或高光谱数据的至少一种预定类型的视觉环境的偏好；
-选择至少一个滤光片：
*所述滤光片对应于所述配戴者关于所述至少一种预定类型的视觉环境的偏好，以及
*所述滤光片是基于所述多光谱或高光谱数据确定的。
参照附图，本文公开的方法和装置的其他特征和优点将从以下非限制性实施例的描述中变得明显。
在附图的图中，以实例而非限制的方式展示了本发明，在附图中，相似的附图标记指代相似的元件，并且在附图中：
-图1a是根据本发明的可能实施例的用于配戴者的眼科装置的实例；
-图1b是根据本发明的可能实施例的用于配戴者的眼科装置的实例；
-图2a是展示了本发明的可能实施例中的滤光选择方法的不同步骤的流程图；
-图2b是展示了本发明的可能实施例中的滤光选择方法的不同步骤的流程图；
-图3a是展示了本发明的可能实施例中的滤光选择方法的不同步骤的流程图；
-图3b是展示了本发明的可能实施例中的滤光选择方法的不同步骤的流程图；
-图4是根据本发明的可能实施例的用于配戴者的眼科装置的实例；
-图5表示可在高光谱图像中获得的信息的实例；
-图6表示高光谱技术的实例；
-图7表示了应用于所采集的光谱分布的镜片透射率的实例；
-图8表示了颜色外观模型的流程图的实例；
-图9表示了确定颜色偏好的预测度量的实例；
-图10表示了眼保健专业人员的场景实例；
-图11表示了电致变色滤光片的场景实例；
本发明涉及一种用于滤光片选择的方法，该方法可以考虑两种类型的数据：
-与配戴者有关的数据，例如配戴者的活动或配戴者的光谱灵敏度。
-与配戴者的视觉环境有关的数据，例如颜色的光谱测量。
与配戴者有关的数据可以通过若干方式获得。例如，获得与配戴者有关的数据的第一方式可以是可以邀请配戴者填写的问卷。这种问卷可以请求到配戴者偏好的颜色或配戴者希望增强的颜色。可以向配戴者询问关于他所进行的活动的类型以及此类活动的发生情况。例如，配戴者可以在这种问卷中表明他分配给驾驶、运动、在家或在办公室的时间。
收集与配戴者有关的数据的另一方式可以是对配戴者进行测量。例如，这种测量可以表明配戴者的任何色盲及其正常色觉的状态。可能需要进行有关配戴者的光谱灵敏度的测量。
与配戴者的视觉环境有关的数据可以表明例如视觉环境中最重要或最主要的颜色以及颜色的空间分布。可以对配戴者的视觉环境进行分割并且可以进行场景或活动识别。可以根据配戴者的视觉环境的最重要的物体来进行这种分割。
基于与配戴者有关的数据和与配戴者的视觉环境有关的数据，可以选择最适合配戴者的一个或若干个滤光片。
图1a是根据本发明的可能实施例的用于配戴者的眼科装置的实例。
眼科装置100a被表示为应用了滤光片110a。已经基于配戴者的偏好来选择这种滤光片110a，所述配戴者的偏好涉及一种或若干种视觉环境以及相关联的多光谱或高光谱数据。例如，这种眼科装置100a可能是为特定年龄的配戴者选择的，所述配戴者将其大部分时间花在进行比如滑雪等户外活动。
基于他的活动，配戴者可能已经决定获取应用了这种滤光片110a的这种眼科装置100a。配戴者可能已经走进眼科装置商店并填写了表明其习惯和偏好的问卷。可能已经对他的光谱灵敏度进行了测量。因此配戴者可能已经表明，他的意图是获得滤光片进行滑雪，有关滑雪环境的多光谱或高光谱数据可能已从数据库中取出。这种数据库可以包含关于不同类型的视觉环境的多光谱或高光谱数据。
配戴者为了获取应用了这种滤光片110a的眼科装置100a，配戴者还可能自身记录了关于滑雪视觉环境的多光谱或高光谱数据。例如，配戴者可以在他的滑雪实践中携带了多光谱或高光谱传感器，使得传感器可以根据他的特定滑雪视觉环境来记录多光谱或高光谱数据。在这种记录之后，配戴者可能已经去了眼科装置商店提供已经记录的多光谱或高光谱数据，使得可以选择最适合配戴者以及所记录的多光谱或高光谱数据的滤光片。
采集多光谱或高光谱数据可以使得能够精确地确定每个像素的光谱分布。出于此原因，多光谱或高光谱成像系统允许在视觉环境的每个点处快速采集光谱信息。
图1b是根据本发明的可能实施例的用于配戴者的眼科装置的实例。
眼科装置100b被表示为应用了滤光片110b。这种眼科装置100b包括电池130b、存储器140b、中央处理器150b、传感器160b和命令器120b，所述命令器命令电命令的单元以便应用滤光片。在本发明的此可能实施例中，传感器160b可以能够采集配戴者的视觉环境的多光谱或高光谱数据。例如，对于配戴者在森林视觉环境中戴着眼科装置100b，传感器160b可以采集森林视觉环境的多光谱或高光谱数据。森林的这种多光谱或高光谱数据可以存储在存储器140b中例如以供进一步使用。森林的这种多光谱或高光谱数据可以由中央处理器150b进行处理，使得可以生成电命令120b，使得可以应用滤光片110b。通过眼科装置100b，配戴者可以能够记录不同环境的多光谱或高光谱数据，并且这种多光谱或高光谱数据可以用于根据配戴者的环境来选择不同的滤光片。
图2a是展示了本发明的可能实施例中的滤光选择方法的不同步骤的流程图。
在步骤201中，获得配戴者关于由多光谱或高光谱数据定义的至少一种预定视觉环境的偏好。这种多光谱或高光谱数据可以从数据库获得。例如，配戴者可以通过位于眼科装置商店中的计算机来访问这种数据库。这种多光谱或高光谱数据还可以通过可以由配戴者或第三方进行的传感器或相机采集来获得。在步骤202中，使用关于至少一种预定类型的视觉环境的这种多光谱或高光谱数据，使得可以在步骤203中选择至少一个滤光片。
图2b是展示了本发明的可能实施例中的滤光选择方法的不同步骤的流程图。
在步骤210中，获得配戴者关于由多光谱或高光谱数据定义的至少一种预定视觉环境的偏好。在步骤220中，使用关于至少一种预定类型的视觉环境的这种多光谱或高光谱数据，使得可以在步骤230中选择至少一个滤光片。在步骤240中，计算电命令，使得电命令的单元可以在步骤250中应用选择的滤光片。
图3a是展示了本发明的可能实施例中的滤光选择方法的不同步骤的流程图。
在步骤301中，配戴者可以填写关于他的日常生活以及他分配给不同活动的时间的问卷。例如，配戴者可以表明他在每个星期六进行高尔夫球运动，并且从星期一到星期五，他可能在他的办公室里坐在计算机屏幕前面。可以在步骤302中对配戴者进行测量，这种测量可以涉及配戴者的光谱灵敏度：正常色觉或色觉障碍，各s、m和l曲线以及晶状体混浊。在步骤303中，可以启动传感器或相机，使得可以在步骤304中捕获和采集与配戴者的视觉环境有关的数据。这种视觉环境数据可以包括配戴者的视觉环境的自然颜色的多光谱或高光谱测量。视觉环境数据还可以使得能够确定配戴者的视觉环境的最重要的颜色以及颜色的光谱分布。在视觉环境数据的这种采集过程中，相机可以能够对配戴者的环境进行图案识别，使得可以通过颜色类别和元素来对配戴者的环境进行分割：天空、水域、植被、道路、皮肤或雪。可以在步骤305中收集并分析配戴者的视觉环境数据，使得可以在步骤306中配戴者的偏好。在步骤307中，可以选择最适合的滤光片。在这种步骤307过程中，可以计算颜色度量并且可以考虑对紫外光、蓝光和红外光的保护。
图3b是展示了本发明的可能实施例中的滤光选择方法的不同步骤的流程图。
在步骤310中，获得配戴者关于由多光谱或高光谱数据定义的至少一种预定视觉环境的偏好。在步骤320中，处理关于至少一种预定类型的视觉环境的这种多光谱或高光谱数据，使得可以在步骤330中生成图像。这种在步骤330中生成的图像表示应用了至少一个滤光片的配戴者的至少一种预定类型的视觉环境。在步骤340中，可以建议配戴者选择若干种滤光片。基于他的偏好，配戴者可以在步骤350中提供输入以确认这种建议的滤光片。这种在步骤350中的用户输入之后，可以在步骤360中选择根据配戴者输入的最适合的滤光片。
图4是根据本发明的可能实施例的用于配戴者的眼科装置的实例；
眼科装置400被表示为应用了滤光片401。眼科装置400包括电池403、存储器404、中央处理器405和命令器402。眼科装置400进一步包括无线通信模块406和蓝牙模块407。这种模块406和407使得眼科装置能够与外部装置408、409和410进行无线通信。外部装置408、409和410分别表示移动电话、连接的手表、以及计算机。在本发明的此可能实施例中，可以通过外部装置408、409和410提供配戴者的环境的多光谱或高光谱数据。这种外部装置可以配备有传感器或相机。在这种情况下，嵌入在任何外部装置中的传感器可以能够对配戴者的环境进行光谱捕获，使得可以提供光谱数据图。
图5表示可在高光谱图像中获得的信息的实例。
图5展示了用高光谱数据采集设备采集场景的高光谱数据的实例。这种设备提供图5展示的高光谱图像。基于高光谱图像，可以提取出高光谱图像的不同元素的辐射亮度。作为实例，在图5中，从高光谱图像中提取出天空的辐射亮度和车辆后灯的辐射亮度，并且这两个辐射均表示为随波长而变化。可以清楚地注意到，天空的随波长而变化的辐射亮度不同于车辆后灯的随波长而变化的辐射亮度。作为高光谱采集设备校准的结果，可以确定辐射亮度和反射光谱分布。
图5表示的高光谱数据采集设备是可以安装在旋转头上的扫描设备。这种设备使得能够扫描场景。下面提供有关高光谱数据采集的不同方式的进一步细节。
图6表示高光谱技术的实例。
高光谱图像可以通过三种不同的方式生成：点扫描、线扫描、以及波长扫描。在图6中，从顶部到底部表示的第一种方式是点扫描。关于点扫描，对于所有波长，沿两条轴线逐点扫描场景。实际上，对于所有波长，光扫描是不同的；沿一条轴线逐行扫描场景。最后，对于波长扫描，一次以单个波长采集整个场景。对于每种扫描，ccd(电荷耦合器件)相机传感器可以记录信号。之后，作为校准的结果，可以将这种信号转换成辐射亮度。结果可以是x×y×n矩阵，其将两个空间维度(x和y，照片的像素大小)和一个光谱维度(n，记录的波长数)相组合。尽管执行了以下类型高光谱技术，但仍获得了这种矩阵：点扫描、线扫描、或波长扫描。
高光谱相机可以能够至少记录从约380nm到约780nm的整个可见光谱。高光谱相机的分辨率可以是从约1nm到约10nm。分辨率可以大于10nm，但是可能降低准确度。这种高光谱相机可以能够记录紫外光或红外光，使得可以评估每天的曝光水平。这种光谱数据可以由ccd或cmos(互补金属氧化物半导体)传感器、相机、分光光度计、提供光谱数据图的任何装置捕获。
图7表示了应用于所采集的光谱分布的镜片透射率的实例。
图7从左到右表示了三种不同类型的图形。第一图形表示了视觉环境中一个像素的原始辐射亮度光谱随波长的变化。第二图形表示了一个滤光片的透射率光谱随波长的变化，所述滤光片可以是着色镜片。最后，第三图形表示了畸变的辐射亮度随波长的变化。当已经应用了滤光片的透射率光谱时，畸变的辐射亮度对应于视觉环境的所选像素的原始辐射亮度。这种畸变的辐射亮度允许研究滤光片对配戴者的视觉环境的颜色的影响。
为此目的，为了将滤光片应用于高光谱图像并研究其影响，可以生成rgb(红绿蓝)照片。这种rgb照片可以表示由戴着应用了滤光片的眼科装置的配戴者观看的视觉环境。可以生成不同的度量；这种度量可以描述由于对视觉环境应用滤光片而引起的颜色偏移。还可以产生与滤光片的适宜性有关的度量。例如，这种适宜性度量可以考虑配戴者的偏好、他的活动、以及关于他的生理的特性。
多光谱或高光谱数据的采集使得能够计算滤光片对特定视觉环境的影响。例如，可以采集表示茂密森林的视觉环境的高光谱数据，使得可以进行关于应用于这种视觉环境的若干滤光片的应用的计算。为此，可以构成数据库，所述数据库包括滤光片和相关联的颜色度量值，比如保真度、色度增强、色相偏移。眼保健专业人员可以使用这种滤光片数据库，以向配戴者示出某些滤光片的效果。例如，眼保健专业人员可以能够向定期进行高尔夫球运动的配戴者显示针对高尔夫球运动视觉环境选择的滤光片的效果。结果，配戴者可以更好地理解滤光片对于他习惯的视觉环境的效果。
图8表示了颜色外观模型的流程图的实例。
可以在基于采集的视觉环境的多光谱或高光谱数据来生成rgb照片的过程中使用颜色模型(例如ciexyz、cielab…)或颜色外观模型(cam，例如ciecam02、icam)。首先，对于视觉环境的每个像素，需要基于基本原理或lms来将随波长而变化的辐射亮度转换为三刺激值(例如，xyz、xyz10°、xyz)。可以进行此转换以考虑人眼的灵敏度。标准配戴者的光谱灵敏度曲线可以由配戴者的特定灵敏度而改变。可以应用图8展示的颜色外观模型，使得可以更好地考虑观看条件对颜色、明暗适应和色彩适应或其他感知效果(比如bartleson效果)的感知的影响。如图8所展示的，然后可以应用色调映射器将视觉环境的大范围亮度适配为可在例如计算机屏幕或移动装置屏幕等装置上显示的亮度。结果，显示在已正确校准的装置上的所得图像可以表示视觉环境的颜色体验。
在颜色偏移分析中，可以考虑的前两个步骤是人眼在计算三刺激值时的灵敏度以及颜色外观模型的应用。根据配戴者的年龄或色觉缺陷，可以用配戴者的特定光谱灵敏度来代替人眼的灵敏度。然后可以在颜色空间中并且例如在ipt对立颜色空间中研究颜色偏移。ipt颜色空间当前可以表示最可感知的均匀颜色空间。但是，可以使用任何其他颜色空间。可以通过分析色温偏移、色度增强、色相偏移和保真度来评估颜色偏移。可以对整个照片、最重要的元素进行度量的计算并且通过颜色类别来进行。客观分析的目的是确定滤光片对颜色感知的影响。
与cieδe*ab相似，δim是欧几里德距离。在此可能注意到，可以计算许多色差。δim距离是在ipt颜色空间中计算的，并且公式为：
为了评估视觉环境上的色差，通常使用的方法是平均逐像素色差。像其他评论指数一样，ipt色差指数是保真度指数。
这种指数提供关于图像与参考之间的全局畸变的信息。然而，通过例如着色镜片等滤光片感知的视觉环境可能并不忠于原始视觉环境。出于此原因，通过滤光片感知的视觉环境可能接近原始视觉环境，或者可能被配戴者类似地感知或者甚至被配戴者所偏爱。为了完全理解配戴者的偏好，可能有必要获得有关差异特性的知识，比如影响一种或多种色相的饱和度损失、色相畸变。为此目的，cam总色差指数可以用其他标志来补充。可以首先在每个畸变图像与原始图像之间计算cam色差指数δim。全局信息可以由δim值给定、以δim色图进行补充，所述色图精确指出视觉环境中差异可以处于的位置。最后可以针对场景的一些主导元素计算δim。
为了更好地理解色相偏移，可以在pt平面上绘制色相的极坐标直方图。色相的这种极坐标直方图告知视觉环境的主导颜色，并且每个畸变视觉环境与原始视觉环境之间的比较可以提供与色相偏移有关的信息。
极坐标直方图可以使得能够突显这样的事实，例如，在原始视觉环境中，大量像素可能是绿黄色的。具有相同比例的两个图形之间的比较使得能够分析颜色偏移。例如，可以观察到，在原始图像与畸变图像之间，绿黄色像素的数量减少而没有色相偏移，而蓝色像素的数量增加。另一实例可以是，在原始图像与另一畸变图像之间，可以分析出绿黄色像素的数量减少，并且可能存在向橙色的色相偏移。
根据配戴者的偏好和活动，最重要的颜色的定义可能不同。
关于颜色偏移、色相偏移和色度偏移，可以建议在以下比较中进行分析：原始图像的平均色相/色度与畸变图像的平均色相/色度，每个图像的每个元素的平均色相/色度以及每个色块的平均色相/色度。
可以通过颜色类别分析颜色偏移。此表示使得能够分析可以如何根据滤光片更改视觉环境中存在的每种颜色。
结果，可以针对整个视觉环境或特定颜色或颜色组获得颜色保真度指数、色域指数、色相偏移和颜色偏移指数。
图9表示了确定颜色偏好的预测度量的实例。
关于颜色偏好，可以将适宜性的度量用作用于颜色偏移的度量与通过心理视觉测试收集的配戴者偏好之间的相关性。
因此，采集视觉环境或场景，将滤光片应用于获得的辐射亮度，然后应用颜色外观模型和色调映射运算器以产生rgb照片或显示的照片。可以使用这种照片，使得配戴者可以主观评估滤光片的效果。因此，视觉环境或场景采集使得进行客观分析和主观评估。结果，可以生成颜色偏好的预测度量。
图10表示了眼保健专业人员的场景实例。
采集视觉环境的高光谱或多光谱数据，并将其存储在眼保健专业人员(ecp)数据库中。配戴者活动和配戴者偏好也可以存储在这种数据库中。配戴者的活动可以包括若干视觉环境的特定特征、重要的颜色和物体。可以生成图像，使得配戴者可以能够评估滤光片的效果并提供他的认可。可以在应用中呈现光谱滤光片数据库，或者可以由配戴者直接测试实体滤光片。根据应用，可以在比如计算机屏幕或移动装置屏幕等屏幕上模拟选择的滤光片。在没有任何滤光片数据库的情况下，所述过程可以预测可以符合配戴者定义的要求的理论滤光片。
图11表示了电致变色滤光片的场景实例。
传感器可以例如嵌入在眼科装置的镜架中。出于此原因，可以针对视觉环境的每次改变来处理滤光片的选择。例如，可以选择滤光片并将其应用于进行滑雪的戴着眼科装置的配戴者。当这样的配戴者回到他的住宅坐在计算机前面时，滤光片可以改变，因为传感器可能已经感测到视觉环境改变。这种滤光片改变甚至可以实时进行。电致变色滤光片可以根据视觉环境的改变实时地适配其光谱透射率。传感器可以嵌入在任何类型的外部装置中，比如移动电话或连接的手表。
当然，本发明不限于作为实例的上述实施例。本发明扩展到其他变型。