[0002] 本申请要求于2016年1月18日提交的标题为“EVALUATING AND REDUCING MYOPIAGENIC EFFECTS OF ELECTRONIC DISPLAYS”的临时申请No.62/279,954的权益。本优先权申请的全部内容特此通过引用并入本文。
背景技术
[0003] 电子显示器在当今世界无处不在。例如，诸如智能电话和平板计算机的移动装置通常使用
液晶显示器(LCD)或
有机发光二极管(OLED)显示器。LCD和OLED显示器都是平板显示器的示例，并且也被用在台式监视器、TV、
汽车和飞机显示器中。
[0004] 许多彩色显示器——包括许多LCD和OLED显示器——空间地合成
颜色。换句话说，每个
像素由提供不同颜色的三个子像素构成。例如，每个像素可具有红色、绿色、或蓝色子像素，或者青色、品红色、或黄色子像素。如由观看者所
感知的像素的颜色取决于来自三个子像素中的每一个的光的相对比例。
[0005] 显示器的颜色信息通常被编码为RGB
信号，由此该信号由用于每个
帧中的每个信号的像素颜色的红色、绿色和蓝色分量中的每一个的值构成。所谓的伽
马校正用于将信号转换成强度或
电压以校正显示器中的固有非线性，使得通过显示器再现预定颜色。
[0006] 在当被应用于信息显示时的颜色科学的领域中，颜色常常通过其
色度来
指定，所述色度是颜色的客观规格而与其
辉度无关。色度由通常指定为
色调(h)和
饱和度(s)的两个独立参数组成。颜色空间(例如，1931CIE XYZ颜色空间或CIELUV颜色空间)通常用于量化色度。例如，当被表达为颜色空间中的坐标时，像素的色调是相对于显示器的白点的坐标的
角分量，并且其饱和度是径向分量。一旦在一个颜色空间中指定了颜色坐标，就能够将它们变换成其他颜色空间。
[0007] 人类响应于来自被称作视锥细胞(cone cell)或简称视锥(cone)的感光细胞的信号而感知颜色。视锥细胞存在于整个中心和外围
视网膜中，被最密集地包裹在中心凹(中心黄斑中的0.3mm直径无杆细胞区域)中。视锥细胞在数目上随着远离中心凹朝向视网膜的外围减少。在人眼中有大约六到七百万个视锥细胞。
[0008] 人类通常具有三种类型的视锥，每个具有在可见
光谱中的不同
波长处达到峰值的响应曲线。图1A示出针对每种视锥类型的响应曲线。这里，
水平轴示出光波长(以nm为单位)并且垂直轴示出响应性。在此曲线图中，曲线已被缩放为使得在每个视锥下方的面积相等，并且在线性标度上加到10。第一类型的视锥主要对长波长的光做出响应最，在大约560nm处达到峰值，并且针对“长(long)”被标明为L。针对L视锥的光谱响应曲线被示出为曲线A。第二类型主要对中等波长的光做出响应，在530nm处达到峰值，并且针对“中等(medium)”被缩写为M。此响应曲线是图1A中的曲线B。第三类型主要对短波长光做出响应，在420nm处达到峰值，并且针对“短(short)”被标明为S，作为曲线C被示出。三种类型分别具有接近564-580nm、534-545nm和420-440nm的典型峰值波长；峰值和吸收光谱在个体之间变化。从三种视锥细胞类型接收到的信号中的差异允许大脑通过色觉的对抗过程来感知连续范围的颜色。
[0009] 一般而言，每种视锥类型的相对数目可变化。虽然S视锥通常占总视锥的5-7％，但是L和M视锥的比率可在个体之间大大变化，从低至5％L/95％M到高至95％L/5％M。L和M视锥的比率也可以在不同种族的成员之间平均变化，其中亚洲人被认为平均接近于50/50L:M而高加索人被认为平均接近于63％L视锥(参见例如U.S.8,951,729)。色觉障碍也影响L和M视锥的比例；红色盲者具有0％L视锥而绿色盲者具有0％M视锥。参考图1B，视锥通常被按照马赛克布置在视网膜上。在此示例中，L和M视锥以大致相等的数目分布，具有较少的S视锥。因此，当在电子显示器上观看图像时，人眼对特定像素的响应将取决于该像素的颜色以及像素被成像在视网膜上的地方。
发明内容
[0010] 在本领域中已知暴露于室外日光不是近视(myopia)的
风险因素(参见例如Jones,L.A.等人Invest.Ophthalmol.Vis.Sci.48,3524–3532(2007))。日光被认为是等
能量(EE)
光源，因为它不会触发对立色觉系统(即，日光既不是红色也不是绿色，并且既不是蓝色也不是黄色)。EE光源表示CIE 1931颜色空间图中的“白点”，其被示出在图1C中。与对像日光一样的EE光照的视觉暴露相反，最近描述了L视锥相对于M视锥的过度刺激可导致发育中的人眼的不对称生长，从而导致近视(参见例如
专利申请WO 2012/145672 A1)。这与电子显示器有很大关联，该电子显示器被按照惯例优化以显示具有深度饱和颜色(包括红色)和高
对比度的图像。认为可以通过尤其在红色量超过绿色量的像素中降低图像中的红色调像素的饱和度或者降低像素的颜色中的红色与绿色的相对量来降低显示器的近视源性效应(myopiagenic effect)。
[0011] 最近的发现坚持，邻近视锥之间的总体对比度刺激眼的不对称生长，从而导致近视。这可能是例如对L视锥的刺激超过M视锥，但是不仅限于该类型的对比度。该发现还坚持，与在整个视网膜上的L对M的总体比率相反，邻近视锥的刺激中的差异是关键的。
[0012] 当高对比度图像落在视网膜上时，在视觉系统中通过视网膜上的感受野中的中心-周边对立来检测图像中的边缘。因此具有许多边缘的图像可被说成包含高对比度，从而在视网膜中的相邻神经元(视锥光
感受器及其下游信号传导伙伴，包括双极细胞和视网膜神经节细胞)之间引起信号传导差异，这高度地激活视觉系统中的中心-周边对立。类似地，当包含主要由长波长光组成的饱和红色的图像落在视网膜上时，它强烈地刺激L视锥而不是M视锥或S视锥。每个L视锥在被许多M视锥和/或S视锥包围的情况下，作为高度受刺激的“中心”，然而“周边”中的M或S视锥在低得多的程度上被刺激。以这种方式，饱和红色颜色可被说成在相邻视网膜神经元之中提供高对比度并且可被说成激活高度的中心-周边对立。因为高对比度在视觉系统中的相邻视锥和其他神经元之间引起高信号传导差异，并且在视觉系统中引起高中心-周边对立，所以这些术语可互换地用于描述在视网膜上的感受野内的对比度。
[0013] 本发明建立于两个最近的
生物学发现来描述可确定近视源性水平并相对于为技术人员所熟悉的当前方法降低它的新方法、
算法和装置。因此，除了其他方面之外，本公开特征进一步特征为下述方式：在使观看者对图像上的校正的感知最小化的同时表征和/或降低显示器的近视源性效应，并且表征和/或降低视网膜中的邻近视锥之间的对比度。
[0014] 一般而言，可以以各种方式实现所描述的近视源性降低技术。例如，可以在电视机中经由独立机顶盒或者经由与电视机它本身、
电缆盒或与电视机对接的其他产品的
硬件(例如，作为
图像处理芯片)和/或
软件集成来实现这些技术。除了电视机之外，还可以在计算机监视器、移动装置、汽车显示器、航空显示器、可穿戴显示器、和使用彩色显示器的其他应用中实现这些技术。
[0015] 在一些
实施例中，内容的颜色方案可在被递送给最终用户之前被
修改，使得最终用户在不使用任何附加硬件或软件的情况下得到近视源性降低的益处。例如，可经由互联网或者从
有线电视提供商向最终用户递送近视源性降低的内容。
[0016] 也公开了用于量化刺激的近视源性效应的技术。此类技术允许在刺激源上比较不同的近视源性降低算法。实施方式也考量刺激源对近视源性的色度贡献(例如，在图像中有多少红色)和空间贡献(例如，在图像中存在多少高对比度高空间
频率内容)两者。实施方式允许其被计算并描述为视网膜中的相邻神经元之间的对比量或感受野中的中心-周边对立程度。
[0017] 在下面概括本发明的各个方面。
[0018] 一般而言，在第一方面中，本发明特征在于一种方法，包括：接收包括第一帧 和第二帧 的帧序列的初始图像数据，其中， 和 中的每个像素的数据包括用于第一颜色的值ri、用于第二颜色的值gi、和用于第三颜色的值bi；针对 中的至少一个像素，至少基于用于第一颜色的值ri和用于第二颜色的值gi来确定观看者的眼中的视锥的相对刺激水平；生成包括与初始图像数据的第二帧 相对应的第二帧 的帧序列的修改图像数据，其中基于通过 中的至少一个像素对观看者的眼中的视锥的刺激水平， 针对第一像素包括用于第一颜色的值rm和值用于第二颜色的值gm；以及将修改图像数据发送到电子显示器。虽然术语“帧”常常指代视频文件中的帧，但是它也旨在包含来自非视频文件的图像。例如，帧可包括由显示器产生的任何变化或静止图像，诸如web浏览器中的页面、电子阅读器中的页面、视频游戏中
渲染的屏幕等。
[0019] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。
[0020] 确定视锥的相对刺激水平可包括确定观看者的眼中的邻近视锥的相对刺激水平。
[0021] 当在电子显示器上观看时，与 相比， 可以导致观看者的眼中的邻近视锥细胞之间的降低的对比度。
[0022] 第二帧可在序列中出现在第一帧之后。
[0023] 在一些实施例中，确定相对刺激水平包括将用于第一颜色的值ri与用于第二颜色的值gi相比较。可以针对初始图像数据的第一帧中的多个像素将ri与gi相比较。在一些实施方式中，针对第一像素，当gi≤ri时rm/gm
ri时rm/gm可等于ri/gi。当gi≤ri时，rm/m i ig可等于a·r/g ，其中0[0024] 可包括rm＝ri且gm＝gi的至少一个像素。对于 中的rm＝ri和gm＝gi的像素，gi可大于ri。
[0025] 在某些实施例中，针对 中的至少一个像素，bm≠bi。
[0026] 确定相对刺激水平可包括确定表示第一像素的颜色的通用色度空间中的坐标。色度空间是1931x、y CIE色度空间或CIE XYZ色度空间或1964或1976CIE色度空间。
[0027] 相对刺激水平可基于观看者的眼中的L视锥和M视锥的相对光谱灵敏度。相对刺激水平还可基于观看者的眼中的S视锥的相对光谱灵敏度。相对刺激水平还可基于观看者的眼中的L视锥与M视锥的相对比例。相对刺激水平还可基于帧当被观看时的像素/视锥比率。
[0028] 第一颜色、第二颜色和第三颜色可以分别是红色、绿色和蓝色。在一些情况下，第一颜色、第二颜色和第三颜色是青色、品红色和黄色。
[0029] 可基于L、M和S值来确定相对刺激水平，L、M和S值是基于 中的像素中的至少一些而确定的。
[0030] 一般而言在另一方面中，本发明特征在于一种设备，所述设备包括：电子处理模
块，所述电子处理模块包括电子处理器、输入(例如，诸如用于硬连线的
电极的
电触点或标准
电连接器)、和输出(例如，诸如用于硬连线的电极的电触点或标准电连接器)，其中：输入被配置成接收包括第一帧 和第二帧 的帧序列的初始图像数据，其中 和 中的每个像素的数据包括用于第一颜色的值ri、用于第二颜色的值gi、和用于第三颜色的值bi；电子处理器被编程为从输入接收初始图像数据，并且，针对 中的至少一个像素，被配置成将用于i i第一颜色的值r与用于第二颜色的值g相比较，并且生成包括与初始图像数据的第二帧相对应的第二帧 的帧序列的修改图像数据，其中，基于 中的至少一个像素的对观看者的眼中的视锥的相对刺激水平，针对第一像素， 包括用于第一颜色的值rm和用于第二颜色的值gm；并且输出被配置成从电子处理模块发送修改图像数据。
[0031] 设备的实施例可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。电子处理器可被编程为基于观看者的眼中的邻近视锥的相对刺激水平来生成修改图像数据。
[0032] 电子处理模块可被编程为至少基于用于 中的至少一个像素的ri及gi和bi的对应值来确定相对刺激水平。
[0033] 设备可包括电子
显示面板，所述电子显示面板被配置成从输出接收修改图像数据并且基于修改图像数据显示帧序列。电子显示器可以是从包括液晶显示器、数字微镜显示器、
有机发光二极管显示器、投影显示器、
量子点显示器、和
阴极射线管显示器的组中选择的显示器。
[0034] 在一些实施例中，设备是
半导体芯片或包括
半导体芯片的
电路板。
[0035] 在其他方面中，本发明特征在于包括上述设备的机顶盒、平板显示器、电视、移动装置、
可穿戴计算机、投影显示器和/或视频游戏控制台。
[0036] 机顶盒可被配置成从另一机顶盒、DVD播放器、视频游戏控制台、或互联网连接接收输入。
[0037] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种方法，包括：通过在帧序列中的每一个中标识具有红色色调的像素，评估与帧序列相对应的未校正图像数据；基于未校正图像数据和评估来提供与帧序列相对应的修改图像数据；基于修改图像数据来显示包括至少一个校正的帧的帧序列，其中与未校正的帧中的对应像素相比较，校正的帧中的一个或多个红色调像素具有降低的红色饱和度，其中，基于在显示校正的帧之前显示的帧中的一个或多个中的红色调像素中的红色饱和度，降低校正的帧中的一个或多个红色调像素中的红色饱和度。
[0038] 方法的实施方式可包括其他方面的一个或多个特征。
[0039] 一般而言，在另一个方面中，本发明特征在于一种设备，所述设备包括：输入端，所述输入端被配置成接收与帧序列相对应的未校正图像数据；电子处理模块，所述电子处理模块包括电子处理器、输入、和输出，输入被配置成接收与帧序列相对应的未校正图像数据，电子处理器被编程为通过在帧序列中的每一个中标识具有红色色调的像素来评估未校正图像数据，并且被配置成基于未校正图像数据和评估来提供与帧序列相对应的修改图像数据，并且输出被配置成将修改图像数据从电子处理模块发送到电子显示器。修改图像数据对应于包括至少一个校正的帧的帧序列，其中与未校正的帧中的对应像素相比较，校正的帧中的一个或多个红色调像素具有降低的红色饱和度，基于在校正的帧之前的帧中的一个或多个中的红色调像素中的红色饱和度，降低校正的帧中的一个或多个红色调像素中的红色饱和度。
[0040] 设备的实施例可包括其他方面的一个或多个特征。
[0041] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种方法，包括：接收包括第一帧 的初始图像数据，其中， 中的每个像素的数据包括用于第一颜色的值ri、用于第二颜色的值i i ig和用于第三颜色的值b ；针对 中的至少第一像素，将用于第一颜色的值r 与用于第二颜i
色的值g 相比较；生成包括第一帧 的修改图像数据，包括用于第二像素处的第一颜色的m m
值r和用于第二像素处的第二颜色的值g ，第二像素处于第一帧中与第一像素不同的
位置处，其中，第二像素的比率rm/gm与第二像素的比率ri/gi不同，比率之间的差基于 中的第一像素的ri和gi；以及将修改图像数据发送到电子显示器。
[0042] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。
[0043] 确定视锥的相对刺激水平可包括确定观看者的眼中的邻近视锥的相对刺激水平。
[0044] 当在显示器上观看时，与 相比， 可相对于观看者的眼中的M视锥更小地刺激观看者的眼中的L视锥。
[0045] 比率之间的差也可基于 中的第二像素的ri和gi。比率之间的差可基于与第一和第二像素不同的 中的一个或多个附加像素的ri和gi。
[0046] 第一像素可以是第二像素的第n个最近邻居。例如，第一像素可以是第二像素的最近邻居像素。
[0047] 对于第二像素，当gi≤ri时，rm/gm可小于ri/gi。
[0048] 对于第二像素，当gi>ri时，rm/gm可等于ri/gi。
[0049] 对于第二像素，当gi≤ri时，rm/gm可等于a·ri/gi，其中0
[0050] 对于第二像素rm可小于ri。对于第二像素gm可大于gi。
[0051] 对于像素中的至少一些bm可不等于bi。
[0052] 第一颜色、第二颜色、和第三颜色分别可以是红色、绿色、和蓝色。在一些实施例中，第一颜色、第二颜色、和第三颜色是青色、品红色和黄色。
[0053] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种设备，包括：输入，所述输入被配置成接收包括第一帧 的初始图像数据，其中， 中的每个像素的数据包括用于第一颜色的值ri、用于第二颜色的值gi和用于第三颜色的值bi；电子处理模块，所述电子处理模块被编程为从输入接收初始图像数据，并且，针对 中的至少第一像素，将用于第一颜色的值ri与用于第二颜色的值gi相比较，并且生成包括第一帧 的修改图像数据，包括用于第二像素处的第一颜色的值rm和用于第二像素处的第二颜色的值gm，第二像素处于第一帧中与第一像素不同的位置处，其中，第二像素的比率rm/gm与第二像素的比率ri/gi不同，比率之间的差基于 中的第一像素的ri和gi；以及输出，所述输出被配置成从电子处理模块发送修改图像数据。
[0054] 设备的实施例可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。
[0055] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种方法，包括：通过在至少一个未校正的帧中标识具有红色色调的像素，评估与至少一个未校正的帧相对应的未校正图像数据；基于未校正图像数据和评估来提供修改图像数据，修改图像数据对应于与至少一个未校正的帧相对应的至少一个校正的帧；显示至少一个校正的帧，其中，与未校正的帧中的对应像素相比较，校正的帧中的一个或多个红色调像素具有降低的红色饱和度，其中，基于未校正的帧的两个或更多个不同部分中的红色饱和度的比较，降低校正的帧中的一个或多个红色调像素中的红色饱和度。
[0056] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，两个或更多个不同部分可以是红色调部分。不同部分可包括一个或多个连续的像素。
[0057] 未校正图像数据可对应于多个未校正的帧并且修改图像数据包括对应的多个校正的帧。
[0058] 一般而言，在另一个方面中，本发明特征在于一种设备，包括：电子处理模块，所述电子处理模块包括电子处理器、输入和输出，其中：输入被配置成接收与至少一个未校正的帧相对应的未校正的图像数据；电子处理器被编程为通过在至少一个未校正的帧中标识具有红色色调的像素，评估未校正图像数据，并且基于未校正图像数据和评估来提供修改图像数据；并且输出被配置成将修改图像数据从电子处理模块发送到电子显示器，其中，修改图像数据对应于至少一个校正的帧，其中，与未校正的帧中的对应像素相比较，校正的帧中的一个或多个红色调像素具有降低的红色饱和度，并且其中，基于未校正的帧的两个或更多个不同部分中的红色饱和度的比较，降低校正的帧中的一个或多个红色调像素中的红色饱和度。
[0059] 设备的实施例可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，设备可包括电子显示面板，所述电子显示面板被配置成从输出接收修改图像数据，并且基于修改图像数据来显示帧序列。电子显示器可以是从包括液晶显示器、数字微镜显示器、
有机发光二极管显示器、投影显示器、量子点显示器和
阴极射线管显示器的组中选择的显示器。
[0060] 在一些实施例中，设备是半导体芯片或包括半导体芯片的
电路板。
[0061] 在其他方面中，本发明特征在于包括上述设备的机顶盒、平板显示器、电视、移动装置、
可穿戴计算机、投影显示器和/或视频游戏控制台。
[0062] 机顶盒可被配置成从另一机顶盒、DVD播放器、视频游戏控制台、或互联网连接接收输入。
[0063] 一般而言，在另一个方面中，本发明特征在于一种方法，包括：接收包括第一帧的初始图像数据，其中，第一帧中的每个像素的数据包括用于第一颜色的值ri、用于第二颜色的值gi、和用于第三颜色的值bi；针对 中的至少第一像素，将ri与gi相比较；生成包括修改的第一帧 的修改图像数据，修改的第一帧包括用于第一像素处的第一颜色的值rm和用m m i于第一像素处的第二颜色的值g ，其中，对于第一像素r 与r不同并且/或者对于第一像素gm与gi不同，所述差异基于第一帧中的第一像素的位置；以及将修改图像数据发送到电子显示器。
[0064] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，第m i一像素的位置越靠近显示器的最近边界，r与r之间的差异可越增加。
[0065] 第一像素的位置越靠近显示器的最近边界，gm与gi之间的差异可越减小。第一像素的位置越靠近显示器的中心，rm与ri之间的差异可越增加。第一像素的位置越靠近显示器的中心，gm与gi之间的差异可越减小。
[0066] 在一些实施例中，对于至少一个像素，bm≠bi。
[0067] 一般而言，在另一个方面中，本发明特征在于一种设备，包括：电子处理模块，所述电子处理模块包括电子处理器、输入和输出，其中：输入被配置成接收包括第一帧 的帧序列的初始图像数据，其中， 中的每个像素的数据包括用于第一颜色的值ri、用于第二颜色的值gi、和用于第三颜色的值bi；电子处理器被编程为从输入接收初始图像数据，并且，针对中的至少一个像素，被配置成将ri与gi相比较，并且生成包括修改的第一帧 的修改图像数据，修改的第一帧包括用于第一像素处的第一颜色的值rm和用于第一像素处的第二颜色的值gm，其中，对于第一像素，rm与ri不同并且/或者对于第一像素，gm与gi不同，所述差异基于第一帧中的第一像素的位置；并且输出被配置成从电子处理模块发送修改图像数据。
[0068] 设备的实施例可包括其他方面的一个或多个特征。
[0069] 一般而言，在另一个方面中，本发明特征在于一种方法，包括：通过在至少一个未校正的帧中标识具有红色色调的像素，评估与至少一个未校正的帧相对应的未校正图像数据；基于未校正图像数据和评估来提供修改的图像数据，修改图像数据对应于与至少一个未校正的帧相对应的至少一个校正的帧；显示至少一个校正的帧，其中，与未校正的帧中的对应像素相比较，校正的帧中的一个或多个红色调像素具有降低的红色饱和度，其中，基于校正的帧中的一个或多个像素的相应位置，减低校正的图像帧中的一个或多个色调像素中的红色饱和度。
[0070] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，可基于红色调像素与校正的帧的边缘的接近，降低校正的图像帧中的一个或多个红色调像素中的红色饱和度。与对于更远离校正的帧的边缘的像素相比，对于更靠近校正的帧的边缘的红色调像素，红色饱和度可降低更多。
[0071] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种设备，包括：电子处理模块，所述电子处理模块包括电子处理器、输入和输出，其中：输入被配置成接收与至少一个未校正的帧相对应的未校正图像数据；电子处理器被编程为通过在至少一个未校正的帧中标识具有红色色调的像素，评估未校正图像数据，并且基于未校正图像数据和评估来提供修改的图像数据；并且输出被配置成将修改图像数据从电子处理模块发送到电子显示器，其中，基于校正的帧中的一个或多个像素的相应位置，降低校正的图像帧中的一个或多个红色调像素中的红色饱和度。
[0072] 设备的实施例可包括其他方面的一个或多个特征。
[0073] 一般而言，在另一个方面中，本发明特征在于一种方法，包括：接收包括第一帧i的初始图像数据，其中，第一帧中的每个像素的数据包括用于第一颜色的值r、用于第二颜色的值gi、和用于第三颜色的值bi；针对 中的至少第一像素，至少基于用于第一像素的ri及gi和bi，计算由第一像素对观看者的眼中的第一组一个或多个视锥的刺激程度；针对中的与第一像素不同的至少第二像素，至少基于用于第二像素的ri及gi和bi，计算由第二像素对观看者的眼中的第二组一个或多个视锥的刺激程度；确定由第一和第二像素对第一和第二组一个或多个视锥之间的刺激程度的差异；以及生成包括修改的第一帧 的修改图像数据，修改的第一帧包括用于第一像素处的第一颜色的值rm、用于第一像素处的第二颜色的值gm、和用于第一像素处的第三颜色的值bm，其中，rm、gm和/或bm中的一个或多个分别与ri、gi和/或bi相比较而被修改，并且对于修改图像数据，与初始图像数据相比，由第一像素对第一和第二组的一个或多个视锥之间的刺激程度的差异降低；以及将修改图像数据发送到电子显示器。
[0074] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，第一组的视锥可来自一种视锥类型(L、M或S)并且第二组的视锥是不同的视锥类型(L、M或S)。
[0075] 第一和第二像素可以是邻近像素或像素组。至少一个第二像素可包括邻近于第一像素的像素中的每一个。
[0076] 计算刺激程度可包括确定表示第一和第二像素的颜色的通用色度空间中的对应坐标。色度空间可以是1931x、y CIE色度空间或CIE XYZ色度空间或1964或1976CIE色度空间。
[0077] 刺激程度可基于观看者的眼中的L视锥和M视锥的相对光谱灵敏度。刺激程度还可基于观看者的眼中的L视锥与M视锥的相对比例。刺激程度还可基于图像当被观看时的像素/视锥比率。
[0078] 可相对于初始图像数据在修改图像数据中降低第一像素的红色饱和度。
[0079] 可相对于初始图像数据在修改图像数据中降低第一像素与第二像素之间的对比度。
[0080] ri可大于rm并且/或者gi可小于gm。在一些实施例中，对于至少一个像素，bi≠bm。
[0081] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种设备，包括：电子处理模块，所述电子处理模块包括电子处理器、输入和输出，其中：输入被配置成接收包括第一帧 的帧序列的初始图像数据，其中， 中的每个像素的数据包括用于第一颜色的值ri、用于第二颜色的值gi和用于第三颜色的值bi；电子处理器被编程为：(i)针对 中的至少一个像素，从输入接收初始图像数据；(ii)至少基于用于第一像素的ri和gi，计算由第一像素对观看者的眼中的第一组一个或多个视锥的刺激程度；(iii)针对 中的与第一像素不同的至少第二像素，至少基于用于第二像素的ri和gi，计算由第二像素对观看者的眼中的第二组一个或多个视锥的刺激程度；(iv)确定由第一和第二像素对第一和第二组一个或多个视锥之间的刺激程度的不同；并且生成包括修改的第一帧 的修改图像数据，修改的第一帧包括用于第一像素处的第一颜色的值rm、用于第一像素处的第二颜色的值gm、和用于第一像素处的第三颜色的值bm，其中，对于修改图像数据，与初始图像数据相比，由第一像素对第一和第二组一个或多个视锥之间的刺激程度的差异降低；以及输出被配置成从电子处理模块发送修改的图像数据。
[0082] 设备的实施例可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，第一组视锥是L视锥并且第二组视锥是M视锥。
[0083] 第一和第二像素可以是邻近像素。至少一个第二像素可包括邻近第一像素的像素中的每一个。
[0084] 电子处理模块可被编程为至少基于用于 中的至少一个像素的ri和gi的对应值来确定相对刺激水平。
[0085] 设备可包括电子显示面板，所述电子显示面板被配置成从输出端口接收修改图像数据并且基于修改图像数据来显示帧序列。电子显示器是从包括液晶显示器、数字微镜显示器、有机发光二极管显示器、投影显示器、和阴极射线管显示器的组中选择的显示器。
[0086] 在一些实施例中，设备是半导体芯片或包括半导体芯片的电路板。
[0087] 在其他方面中，本发明特征为包括上述设备的机顶盒、平板显示器、电视、移动装置、可穿戴计算机、投影显示器和/或视频游戏控制台。
[0088] 机顶盒可被配置成从另一机顶盒、DVD播放器、视频游戏控制台或互联网连接接收输入。
[0089] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种当在电子显示器上观看图像时评估观看者的眼的邻近组视锥之间的差异刺激的方法，所述方法包括：至少基于图像中的像素的颜色来计算像素对第一组一个或多个视锥的刺激程度；至少基于图像中的第二像素的颜色来计算像素对第二组一个或多个视锥的刺激程度；以及确定第一和第二组一个或多个视锥之间的刺激程度的差异。
[0090] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，第一组视锥可以是L视锥并且第二组视锥可以是M视锥。
[0091] 第一和第二像素可以是邻近像素。至少一个第二像素可包括邻近于第一像素的像素中的每一个。
[0092] 计算刺激程度可包括确定表示第一和第二像素的颜色的二维色度空间中的对应坐标。色度空间可以是1931x、y CIE色度空间或CIE XYZ色度空间或1964或1976CIE色度空间。刺激程度可基于观看者的眼中的L视锥和M视锥的相对光谱灵敏度。刺激程度还可基于观看者的眼中的L视锥与M视锥的相对比例。刺激程度还可基于图像当被观看时的像素/视锥比率。
[0093] 方法可包括基于第一和第二组一个或多个视锥之间的刺激程度中的差异来评估包括图像的数字视频文件的近视源性效应。数字视频文件可包括帧序列，并且帧中的至少一个包括图像。
[0094] 方法可包括基于评估来向数字视频文件指派指示数字视频文件的近视源性效应的分数。
[0095] 方法可包括修改第一像素和/或第二像素的颜色以降低第一和第二组一个或多个视锥之间的刺激程度中的差异。颜色修改可降低第一像素和/或第二像素的红色饱和度。可替选地或附加地，颜色修改可降低第一像素和第二像素之间的对比度。
[0096] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种用于评估数字视频文件的近视源性效应的方法，包括：针对数字视频文件的第一帧中的至少第一像素，基于第一像素的颜色，确定由第一像素对观看者的眼中的L视锥的相对刺激水平和由第一像素对观看者的眼中的M视锥的刺激水平；以及基于由第一帧中的第一像素对L视锥和M视锥刺激的相对水平，向数字视频文件指派指示数字视频文件的近视源性效应的分数。
[0097] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，确定L视锥和M视锥的相对刺激水平可包括将每个像素的
颜色数据转化为二维色度空间中的坐标。色度空间可以是1931x、y CIE色度空间或CIE XYZ色度空间或1964或1976CIE色度空间。
[0098] 可基于用于每个像素的坐标来向该像素指派用于L视锥和M视锥的相对刺激水平的值。
[0099] 方法可包括：基于第一帧中的一个或多个附加像素中的每一个的颜色，确定由相应附加像素对观看者的眼中的L视锥的刺激水平和M视锥的刺激水平；以及基于第一像素与附加像素之间的M视锥和L视锥刺激的相对水平之间的对比度来指派分数。一个或多个附加像素可邻近于帧中的第一像素。可有六个或八个附加像素。
[0100] 确定L视锥和M视锥的相对刺激水平可包括将每个像素的颜色数据转化为二维色度空间中的坐标，并且基于用于该像素的坐标来向每个像素指派用于L视锥和M视锥的相对刺激水平的值。
[0101] 指派分数包括基于用于相对刺激水平的值来计算邻域平方和(NSS)。可针对第一帧中的多个像素来计算NSS。可基于第一帧中的多个像素的NSS的平均值来指派分数。指派分数可包括考量观看者的眼中的L视锥与M视锥的相对
密度。指派分数可包括考量帧当被观看时的像素/视锥比率。
[0102] 可针对数字视频文件中的多个帧重复确定，并且可基于针对多个帧中的每一个的确定来指派分数。
[0103] 方法可包括使指示数字视频文件的近视源性效应的分数归一化并且输出所归一化的分数。
[0104] 方法可包括基于指示数字视频文件的近视源性效应的分数来向数字视频文件指派字母数字等级并且输出字母数字等级。
[0105] 方法可包括利用包含数字视频文件的媒体或到数字视频文件的链接来显示字母数字等级。
[0106] 数字视频文件可具有从由MPEG、MP4、MOV、WMV、FLV、AVI、AVC、AVCHD、Divx和MXF组成的组中选择的格式。
[0107] 一般而言，在另一个方面中，本发明特征在于一种方法，包括：通过在至少一个帧中标识具有红色色调的像素并且针对红色调像素中的每一个确定红色饱和度，评估与来自一个或多个帧的像素相对应的图像数据；以及基于评估，向图像数据指派分数，分数对应于图像数据当在电子显示器上观看时差异地刺激观看者的眼中的L视锥至M视锥的程度。
[0108] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，图像数据中的每个像素的数据可以包括用于第一颜色的值r、用于第二颜色的值g、和用于第三颜色的值b，通过比较用于每个像素的r、g和b来标识具有红色色调的像素。第一颜色可以是红色，第二颜色可以是绿色，并且第三颜色可以是蓝色。
[0109] 红色调像素可被标识为r>g且r>b的像素。
[0110] 第一颜色可以是青色，第二颜色可以是品红色，并且第三颜色可以是黄色。
[0111] 分数可以是字母数字分数。方法可包括与图像数据相关联地显示分数。
[0112] 图像数据可被存储在存储介质上并且分数被显示在介质或用于介质的
包装上。
[0113] 可经由互联网提供图像数据并且与到图像数据的超链接相关联地显示分数。
[0114] 图像数据可被格式化为数字视频文件。
[0115] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种方法，包括：
访问包括文本的电子文件；在彩色LCD显示器上以修改的格式在背景的至少一个区域上显示文本的至少一个字母；其中，与所显示的区域中的未修改的格式相比较，L/M视锥刺激的平均偏差或平均绝对差降低超过60％。
[0116] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，电子文件可以是电子书。电子文件可以是用于阅读或文字处理的文本文件。
[0117] 可根据区域在选取的时刻正在被阅读(例如，基于眼
跟踪或触摸
传感器)来选取修改的格式的区域。可替选地或附加地，可根据区域在选取的时刻未被阅读来选取修改的格式的区域。
[0118] 例如，在数学上，标度可基于差或偏差的量度。对于差的量度，可计算文本对L视锥的刺激、文本对M视锥的刺激、背景对L视锥的刺激、和背景对M视锥的刺激。针对视网膜的每个小区域，总体地计算平均刺激。然后计算每个视锥的差的绝对值与该区域的平均值的关系。将此结果除以平均刺激，并且在整个模拟视网膜之上计算此值的平均值。
[0119] 对于偏差的量度，可计算文本对L视锥的刺激、文本对M视锥的刺激、背景对L视锥的刺激、和背景对M视锥的刺激。针对视网膜的每个小区域，总体地计算平均刺激。然后计算每个视锥的差并且将其平方。将此结果除以平均刺激，并且在整个模拟视网膜之上计算此值的平均值。
[0120] 一般而言，在另一方面中，本发明特征为方法，包括：可选地在包括显示器的移动装置上接收包括文本的电子文件；从由彩色显示模式和对比度显示模式组成的组中选择用于显示文本的显示模式；以及使用所选择的显示模式来在平板显示器上显示文本的页面，其中：针对彩色显示模式，文本用文本颜色来显示并且背景用背景颜色来显示，其中，与白色背景上的黑色文本相比较，文本和背景颜色基于LMS近视降低标度具有至少30％近视降低，以及针对对比度显示模式，文本的页面的第一区域用文本与背景之间的第一对比度水平来显示，并且文本的页面的第二区域用低于第一水平的第二对比度水平来显示。
[0121] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，与白色背景上的黑色文本相比较，文本和背景颜色基于LMS近视降低标度可具有至少35％、40％、45％、50％、55％、60％或65％近视降低(例如，68％以上、70％以上、75以上、80％以上、85％以上、90％以上，诸如大约95％)。
[0122] 方法可包括向用户呈现对用于文本和背景颜色的颜色的组合的选择，并且允许用户针对近视安全对比度显示方案选择组合中的一个。
[0123] 可通过改变背景和/或文本的辉度水平来提供第二对比度水平。可替选地或附加地，可通过使所显示的页面中的文本的边缘模糊来提供第二对比度水平。
[0124] 显示文本的页面可包括在文本的页面上方扫描第一区域。可基于正在观看的单词来确定第一区域。
[0125] 移动装置可包括面向观看者的相机，并且移动装置可使用相机来跟踪观看者的眼的移动，以确定正在观看哪些单词。
[0126] 可以与每分钟文本的100至500个单词相对应的速度扫描第一区域。
[0127] 可通过使用移动装置上的移动app来访问电子文件而选择显示模式。
[0128] 电子文件可以是电子书文件。移动装置可以是智能电话、平板计算机或专用电子阅读器。更一般地，装置可以是个人计算机(例如，台式机或膝上型电脑)或包括监视器的其他装置。
[0129] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种移动装置，包括：显示器；与显示器通信的电子处理模块，电子处理模块被编程为：接收包括文本的电子文件；接收对用于显示文本的显示模式的选择，显示模式是从由彩色显示模式和对比度显示模式组成的组中选择的；使用所选择的显示模式来在显示器上显示文本的页面，其中：针对彩色显示模式，文本用文本颜色来显示并且背景用背景颜色来显示，其中，与白色背景上的黑色文本相比较，文本和背景颜色基于LMS近视降低标度具有至少30％、35％、40％、45％、50％、55％或60％近视降低，以及针对对比度显示模式，文本的页面的第一区域用文本与背景之间的第一对比度水平来显示并且文本的页面的第二区域用低于第一水平的第二对比度水平来显示。
[0130] 移动装置的实施例可包括其他方面的一个或多个特征。
[0131] 一般而言，在另一个方面中，本发明特征在于一种存储程序的非暂时性计算机可读介质，所述程序使移动装置执行步骤，包括：在移动装置上接收包括文本的电子文件；从由彩色显示模式和近视安全对比度显示模式组成的组中选择用于显示文本的显示模式；使用所选择的显示模式来在移动装置的平板显示器上显示文本的页面，其中：针对彩色显示模式，文本用文本颜色来显示并且背景用背景颜色来显示，其中，与白色背景上的黑色文本相比较，文本和背景颜色基于LMS近视降低标度具有至少60％近视降低，以及针对对比度显示模式，文本的页面的第一区域用文本与背景之间的第一对比度水平来显示，并且文本的页面的第二区域用低于第一水平的第二对比度水平来显示。
[0132] 一般而言，在又一个方面中，本发明特征在于一种方法，用于使用与白色背景上的黑色文本相比较具有降低的近视源性效应的用于文本和背景的颜色的组合来显示电子书，所述方法包括：向用户呈现被标识为具有降低的近视源性效应的用于文本和背景的颜色的一个或多个组合，其中，所呈现的组合当中均不包括黑色或白色文本或者黑色或白色背景，并且，当通过用户的视网膜观看时，与被观看为白色背景上的黑色文本的图像相比较，由按照所呈现的颜色组合中的任一个渲染的文本和背景构成的图像在用户的视网膜上提供降低的中心-周边对比度；从用户接收对颜色组合中的一个的选择；以及使用由用户选择的、用于文本和背景的颜色的组合来显示电子书文件。
[0133] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，当使用计算建模的视觉感受野的中心-周边对比度并且基于所计算的中心-周边对比度来向颜色组合指派分数的近视标度计算时，由于颜色组合而导致的降低的中心-周边对比度产生降低至少35％(例如，40％以上、50％以上、60％以上、80％以上，诸如多达90％)的近视源性效应。可基于视觉感受野中心的平均刺激与其周边的刺激之间的差异来计算中心-周边对比度。视觉感受野中心可对应于视锥并且周边对应于其最近邻居。可基于视觉感受野的视锥及其最近邻居的LMS刺激值来确定平均刺激。
[0134] 方法还可包括从用户接收关于期望的近视源性水平的信息，并且根据所接收的信息来呈现颜色的一个或多个组合，所呈现的颜色的组合具有与所期望的水平相对应的近视源性效应。关于所期望的近视源性水平的信息可以是：当使用基于建模的视觉感受野的中心和周边之间的差异刺激来计算对视网膜的影响的近视标度来计算时，近视潜
力的期望的百分比降低。所呈现的颜色的组合可具有在使用近视标度计算时，近视潜力的所期望的百分比降低的10％内(例如，在5％、3％、2％、1％内)的近视源性水平。近视标度可以是LMS近视标度。
[0135] 电子书可以是以下格式中的任一种的文件：Broadband eBooks(BBeB)、漫画书档案、编译HTML、DAISY、DjVu、DOC、DOCX、EPUB、eReader、FictionBook、方
正电子、HTML、iBook、IEC62448、INF、KF8、KPF、Microsoft LIT、MOBI、Mobipocket、多媒体电子书、Newton eBook、开放电子包、PDF、纯文本、Plucker、PostScript、RTF、SSReader、文本编码倡议、TomeRaider和Open XML Paper Specification。
[0136] 电子书可被显示在移动装置上，诸如智能电话、平板计算机或专用电子阅读器(例如，Kindle电子阅读器、Nook电子阅读器)。
[0137] 一般而言，在另一个方面中，本发明特征在于一种用于显示电子书的装置，包括：显示器；用于从用户接收输入的
接口；以及电子处理模块，所述电子处理模块被编程为使装置：(i)向用户呈现被标识为具有降低的近视源性效应的、用于文本和背景的颜色的一个或多个组合，其中，所呈现的组合均不包括黑色或白色文本或者黑色或白色背景，并且，当通过用户的视网膜观看时，与被观看为白色背景上的黑色文本的图像相比较，由按照所呈现的颜色组合中的任一个渲染的文本和背景组成的图像在用户的视网膜上提供降低的中心-周边对比度；(ii)经由接口从用户接收对颜色组合中的一个的选择；(iii)从
存储器中检索电子书；(iv)使用显示器，使用由用户选择的用于文本和背景的颜色的组合来显示电子书。
[0138] 装置的实施例可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。例如，当使用计算建模的视觉感受野的中心-周边对比度并且基于所计算的中心-周边对比度来向颜色组合指派分数的近视标度计算时，由于颜色组合而导致的降低的中心-周边对比度可产生降低至少35％(例如，40％以上、50％以上、60％以上、70％以上、80％以上、多达90％)的近视源性效应，所述近视标度计算。可基于视觉感受野的平均刺激和周边的刺激之间的差异来计算中心-周边对比度。视觉感受野可对应于视锥及其最近邻居。
[0139] 电子处理模块可被进一步编程为使装置从用户接收关于期望的近视源性水平的信息，并且根据所接收到的信息来呈现颜色的一个或多个组合，所呈现的颜色的组合具有与所期望的水平相对应的近视源性效应。关于所期望的近视源性水平的信息可以是：当使用基于建模的视觉感受野的中心和周边之间的差异刺激来计算对视网膜的影响的近视标度来计算时，近视潜力的期望的百分比降低。
[0141] 显示器可以是平板显示器。
[0142] 装置可以是智能电话、平板计算机或专用电子阅读器。
[0143] 一般而言，在另一方面中，本发明特征在于一种方法，用于使用与白色背景上的黑色文本相比较具有降低的近视源性效应的用于文本和背景的颜色的组合来显示电子书，所述方法包括：使用除黑色或白色以外的文本颜色来显示文本；以及使用除黑色或白色以外的背景颜色来显示文本的背景，其中，与黑色和白色的图像当通过用户的视网膜观看时，在所显示的背景颜色上使用所显示的文本颜色来显示的图像当被观看时，在用户的视网膜上提供降低的中心-周边对比度。
[0144] 方法的实施方式可包括以下特征中的一个或多个和/或其他方面的特征。文本颜色和背景颜色可产生在LMS近视标度上文本可读性分数与近视分数的比率大于0.60(例如，0.65以上、0.7以上、0.75以上)。
[0145] 与图像当被观看为白色背景上的黑色文本时相比较，当使用LMS近视标度计算时，近视潜力降低超过58％，并且文本可读性分数减小不超过65％(例如，60％以下、50％以下、40％以下)。除了其他优点之外，所公开的实施方式可降低电子显示器的近视源性效应。
附图说明
[0146] 图1A是示出人类视锥S、M和L类型的归一化响应性光谱的图。
[0147] 图1B示出视网膜上的视锥马赛克的示例。
[0148] 图1C是示出等能量发光点CIE-E、CIE-D65和CIE-C的CIE 1931色度图。
[0149] 图2示出包括用于降低电视机的近视源性效应的机顶盒的系统的实施例。
[0150] 图3示出包括用于降低电视机的近视源性效应的机顶盒的系统的另一实施例。
[0151] 图4A示出包括用于递送已经降低近视源性效应的内容的
服务器的局域网的实施例。
[0152] 图4B-4C分别示出近视眼和正常眼的侧截面。
[0153] 图5A示出由黑色和白色棋盘阵列构成的刺激源。
[0154] 图5B示出模拟视网膜中的L、M和S视锥的分布。
[0155] 图5C示出通过图5A中所示的刺激源对图5B中所示的模拟视网膜中的视锥的刺激的水平。
[0156] 图6A示出由红色像素的阵列构成的刺激源。
[0157] 图6B示出模拟视网膜中的L、M和S视锥的分布。
[0158] 图6C示出通过图6A中所示的刺激源对图6B中所示的模拟视网膜中的视锥的刺激的水平。
[0159] 图7示出用于产生修改
视频信号以便降低显示器的近视源性效应的算法的
流程图。
[0160] 图8A示出已经使用水彩效应来降低图像的近视源性效应的刺激源。
[0161] 图8B示出已经使用康士维(cornsweet)效应来降低图像的近视源性效应的刺激源。
[0162] 图9是示出用于确定模拟视网膜中的视锥刺激水平的算法的流程图。
[0163] 图10是示出用于量化刺激源的近视源性效应的算法的流程图。
[0164] 图11A和图11B示出模拟视网膜中的视锥的可能布置。
[0165] 图12A是示出观看距离与最大视网膜
分辨率下的视锥分离之间的关系的示意图。
[0166] 图12B是图示用于1080P 60”显示器的视锥到
像素映射的示意图。
[0167] 图13是随不同文本和背景颜色变化而计算的近视源性标度值的三维曲线图。
[0168] 图14A是列举针对不同文本和背景颜色组合的所计算的近视源性标度值和可读性值的表。
[0169] 图14B是列举针对不同文本和背景颜色组合的所计算的近视源性标度值和可读性值的另一表。
[0170] 图15A是列举针对两个文本和背景颜色组合的所计算的近视源性标度值和可读性值的另一表。
[0171] 图15B是示出来自在图15A中的表的第一行中指定的颜色组合的两个背景带之间的文本带的所计算的视锥刺激的曲线图。
[0172] 图15C是示出来自在图15A中的表的第二行中指定的颜色组合的两个背景带之间的文本带的所计算的视锥刺激的曲线图。
[0173] 图16A是列举针对两个附加文本和背景颜色组合的所计算的近视源性标度值和可读性值的另一表。
[0174] 图16B是示出来自在图16A中的表的第一行中指定的颜色组合的两个背景带之间的文本带的计算出的视锥刺激的曲线图。
[0175] 图16C是示出针对在图16A中的表的第二行中指定的颜色组合的来自两个背景带之间的文本带的计算出的视锥刺激的曲线图。
[0176] 图17是示出按与白色背景上的黑色文本相比较具有降低的近视源性效应的用于文本和背景的颜色的组合来显示电子书的算法的流程图；
[0177] 图18是电子处理模块的示意图。
[0178] 在各个附图中相似的附图标记和名称指示相似的元件。
具体实施方式
[0179] 参考图2，用于降低电视(TV)机130的近视源性效应的机顶盒100连接在电缆盒120与电视机130之间。电缆125将电缆盒120的输出端口连接到机顶盒100的输入端口，并且另一电缆135将机顶盒100的输出端口连接到电视机130的输入端口。电缆125和135是能够承载视频信号的电缆，包括模拟视频电缆(例如，复合视频电缆、S视频电缆、分量视频电缆、SCART电缆、VGA电缆)和数字视频电缆(例如，串行数字接口(SDI)电缆、数字可视接口(DVI)电缆、HDMI电缆、DisplayPort电缆)。
[0180] 机顶盒100包括电子处理模块110和内部电源140。电子处理模块110包括一个或多个电子处理器，其被编程以从机顶盒100的输入端口接收输入视频信号并且向输出端口输出修改视频信号。一般而言，可使用各种电子处理器，诸如适当地编程的
专用集成电路(ASIC)或通用集成电路(例如，现场可编程
门阵列或FPGA)。电子处理模块110可以包括其他集成电路组件(例如，一个或多个存储器块)和/或电子组件。
[0181] 内部电源140连接到电源端口，电源电缆105连接到该电源端口。电源电缆105将机顶盒100连接到外部电源，诸如标准插头插座。电源140被配置成从外部电源接收电力并且将该电力转换为适于给电子处理模块110供电的电力(例如，在适合的
电流和电压电平下的AC至DC转换)。内部布线将电源140连接到电子处理模块110。
[0182] 电视机130可以包括任何适当的彩色显示器，包括例如发光二极管显示器(LED)、液晶显示器(LCD)、LED
背光LCD、有机发光二极管(OLED)显示器、彩色投影仪显示器、量子点显示器、阴极射线管(CRT)、或基于MEMS的显示器，诸如
数字微镜装置(DMD)。电视机130可以是直视显示器或投影显示器(例如，前或后投影显示器)。
[0183] 在操作期间，电缆盒120经由电缆122从源接收输入包括视频信号的信号。一般而言，电缆122可以是能够承载视频信号的各种电缆中的任一种，诸如以太网电缆、同轴电缆、DSL线路。
输入信号源可以是卫星天线、有线电视和/或宽带互联网提供商、或VHF或UHF天线。此外，输入信号可包括除了视频信号之外的内容，诸如
音频信号、互联网web页面、交互式视频游戏等。
[0184] 电缆盒120经由电缆125将输入RGB视频信号导向机顶盒100。输入视频信号包括图像帧的序列。每个帧由可能被布置为像素阵列的一系列像素行和列构成，并且输入视频信号包括关于每帧中的每个像素的颜色的信息。一般而言，对于每个帧中的每个像素，输入RGB视频信号包括用于红色的值ri和用于绿色的值gi及用于蓝色的值bi。通常，用于每种颜色的值越高，对像素颜色有贡献的原色的强度越高。用于每种颜色的值的范围取决于信号的位数或颜色深度。对于24位颜色，例如，每种分量颜色具有0～255的值，产生2563个可能的颜色组合。其他颜色深度为8位颜色、12位颜色、30位颜色、36位颜色和48位颜色。
[0185] 更一般地，可以使用用于在视频信号中颜色编码为RGB的替代形式(例如，Y’CbCr、Y’UV)，并且用于将RGB信号变换为其他颜色信号格式并返回的算法是已知的。
[0186] 电子处理模块110基于输入视频信号生成输出RGB视频信号，使得与观看使用输入视频信号产生的图像相比，使用TV 130显示的对应图像产生(i)观看者眼中的L视锥与M视锥之间的降低水平的差异刺激和/或(ii)邻近视锥之间的降低水平的差异刺激。电子处理模块通过基于至少用于输入视频信号中的对应帧中的对应像素的相应值ri、gi和bi输出视频信号来实现这个目标，对于每个帧中的每个像素，该视频信号包括具有用于红色的值rm、用于绿色的值gm和用于蓝色的值bm。为了在所显示的图像中提供降低的近视源性，对于某些像素，rm≠ri、gm≠gi和/或bm≠bi。一般而言，视频信号修改可取决于包括下述的因素而变化：例如关于TV 130的设定、正在观看的内容、观看时间、观看者的视网膜组成、观看者的年龄，观看者的种族或民族、观看者的色觉状态等。用于视频信号修改的示例性算法如下所述。
[0187] 虽然机顶盒100包括内部电源140，但是其他配置也是可能的。例如，在一些实施例中，使用外部电源。可替选地或附加地，机顶盒100可从
电池汲取电力或者经由电缆125或连接两个部件的单独的电缆从电缆盒120汲取电力。机顶盒100可包括附加组件，诸如用于在处理输入信号之前缓冲它们，或者在处理它们之后将它们发送到电视机130之前缓冲修改信号的存储器
缓冲器。存储器缓冲器可以减少操作期间的等待时间。
[0188] 此外，虽然图2中描绘的组件经由物理电缆彼此连接，但是一般而言，一个或多个连接可以是无线连接(例如，Wi-Fi连接或蓝牙)。
[0189] 参考图3，在一些实施例中，用于降低近视源性效应的电子处理模块被收容在电视机它本身中，而不是作为如先前描述的单独的机顶盒。这里，电视机200除了包括显示面板230和显示
驱动器220之外还包括电子处理模块210。电缆205将电缆盒120连接到电视机
200。
[0190] 电子处理模块210以与上述的电子处理模块110类似的方式操作，在于其从电缆盒120接收输入视频信号并且输出用于降低近视源性的修改视频信号。电子处理模块210将修改视频信号导向显示驱动器220，该显示驱动器220进而将驱动信号导向显示面板230以显示修改图像。
[0191] 此外，虽然图2和图3中描述的前述示例从电缆盒接收数字视频信号，但是视频信号可以来自其他源。例如，可以从代替电缆盒(或除了电缆盒之外)的视频游戏控制台或电视机顶盒供应视频信号。例如，可以修改来自商业上可买到的机顶盒(诸如Roku、Apple TV、Amazon Fire等)或数字视频记录(DVR)装置(诸如TiVO或类似物)、视频游戏控制台(诸如X-box控制台)(来自华盛顿州雷德蒙德的微软公司)、PlayStation控制台(来自纽约州纽约市的索尼公司)、或Wii
游戏机(来自华盛顿州雷德蒙德的Nintendo)的视频信号。
[0192] 其他实施方式也是可能的。例如，参考图4，在一些实施例中，修改的视频信号由联网服务器320经由WAN 310(例如，互联网)提供给一个或多个终端用户340-344并且最终用户无需附加硬件。原始(未修改)视频信号可以由联网服务器330从联网提供商330或者经由来自广播公司350的
广播信号(例如，VHF、UHF或
卫星信号)接收。
[0193] 虽然前述示例涉及修改电视机中的颜色，但是本文中所公开的构思可以被一般地应用于包含彩色显示器的其他装置。例如，可以在计算机监视器、数字标牌显示器、移动装置(例如，智能电话、平板计算机、电子阅读器)和/或可穿戴显示器(例如，诸如
虚拟现实和
增强现实头戴式
耳机、谷歌眼镜、和智能
手表的
头戴式显示器)中实现这些构思。
[0194] 此外，虽然前述示例利用专用电子处理模块来修改显示信号，但是其他实施方式也是可能的。例如，在一些实施例中，可单独经由
软件解决方案应用视频信号修改。换句话说，可使用安装在现有硬件上的软件解决方案(例如，使用显示器的视频卡或计算机的或移动装置的处理器)来修改视频信号。
[0195] 在一些实施例中，视频信号使
用例如从互联网下载的app来修改。例如，在移动装置(例如，运行谷歌的Android
操作系统或苹果的iOS操作系统)上可以使用下载的app来实现信号修改。
[0196] 更一般地，系统的版本可用软件、用
中间件、用
固件、用数字
电子电路、或者用计算机硬件、或者用它们的组合加以实现。系统可包括有形地具体实现在机器可读存储装置中以便由可编程处理器执行的
计算机程序产品，并且可通过可编程处理器执行指令的程序来执行方法步骤以通过对输入数据进行操作并生成输出来执行功能。可在一个或多个计算机程序中实现系统，该一个或多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行，该至少一个可编程处理器被耦合成从数据存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且向数据存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置发送数据和指令。每个计算机程序可用高级过程或面向对象编程语言加以实现，或者视需要用汇编语言或机器语言加以实现；并且在任何情况下，语言可以是编译或解释语言。作为示例，适合的处理器包括通用
微处理器和专用微处理器两者。一般地，处理器将从
只读存储器和/或
随机存取存储器接收指令和数据。一般地，计算机将包括用于存储数据文件的一个或多个
大容量存储装置；此类装置包括磁盘，诸如内部
硬盘和可移动盘；磁光盘；以及光盘。适合于有形地具体实现计算机程序指令和数据的存储装置包括所有形式的
非易失性存储器，作为示例包括半导体存储器装置，诸如EPROM、EEPROM和闪速存储器装置；诸如内部硬盘和可移动盘的磁盘；磁光盘；以及CD-ROM盘。上述中的任一项可由ASIC(专用集成电路)补充，或者并入在ASIC(专用集成电路)中。
[0197] 近视源性效应
[0198] 在讨论用于修改视频信号的算法之前，考虑电子显示器的近视源性效应的原因是有益的。近视(myopia)—或近视眼(nearsightedness)—是眼的屈光效应，其中进入眼的光在视网膜前面(图4B中针对近视眼所示)而不是在视网膜它本身上(图4C中针对正常眼所示)产生图像焦点。在不希望受理论束缚的情况下，人们认为电视、阅读、室内照明、视频游戏和计算机监视器都会引起近视的发展，特别是在儿童中，因为那些显示器产生引起L和M视锥的不均匀激励(例如L视锥比M视锥受更多刺激)和/或视网膜中的邻近视锥的不均匀激励的刺激源。在儿童(大约8岁)、青春期(18岁之前)和青年期(直到25岁或30岁为止)期间，差异刺激的这些因素导致眼的异常伸长，这因此防止图像被聚焦在视网膜上。
[0199] 在图像中存在可在视觉系统中导致高度的视网膜视锥对比度和高中心-周边对比度的两个因素：一个为空间并且一个为色度。空间因素指代图像包含高空间频率、高对比度特征的程度。精细的对比度或细节(诸如白色页面上的黑色文字)在视网膜视锥马赛克上形成高对比度刺激图案。色度因素指代高度饱和的颜色的均匀块如何不对称地刺激视锥类型，并且因此在视网膜上形成高对比度图案。例如，红色使L视锥比M视锥受更多刺激，然而绿色光使M视锥比L视锥受更多刺激。较短波长光(诸如蓝色)使S视锥比L或M视锥受更多刺激。颜色度可指代该颜色的像素数及其饱和度水平或两者。这里，例如，红色像素可以被识别为r比g和/或b大
阈值量或百分比量的像素。可替选地或附加地，红色像素可以被识别为在1931或1976CIE颜色空间中具有红色色调的像素。类似地，绿色像素能被识别为g比r和/或b大阈值或百分比量的像素；或者绿色像素可以被识别为在1931或1976CIE颜色空间中具有绿色色调的像素。类似地，蓝色像素能被识别为b比r或g大阈值量或百分比量的像素；或者蓝色像素能被识别为在1931和1976CIE颜色空间中具有蓝色色调的像素。
[0200] 参考图5A-5C和图6A-6C，空间和色度效应可被解释如下。每个图示出与视网膜上的视锥的空间马赛克相对应的六边形马赛克。视锥的布置被描绘在图5B和6B中，其中L视锥是红色的，M视锥是绿色的，并且S视锥是蓝色的。图5A和图6A示出视网膜处的两种不同类型的刺激源，并且图5C和图6C描绘由于相应刺激源而导致的视锥响应。
[0201] 图5A中的刺激源对应于越过视网膜的白色和黑色的高频、高对比度棋盘图案。如本文中所使用的，黑色指代处于其最暗状态的像素而白色指代处于其最亮状态的像素。对于RGB颜色系统中的8位颜色，例如，黑色通常通过值(0、0、0)来表示而白色通过(255、255、255)来表示。棋盘图案的空间频率是视锥的空间频率的一半，所以在逐行
基础上，每一交替视锥具有高响应(由于通过白色光的刺激)并且相邻视锥看不到响应(因为根本没有入射光)。此响应被描绘在图6C中并且结果是视锥马赛克中的高度的差异刺激，包括在L视锥中的至少一些与M视锥中的一些之间的高度的差异刺激。响应被示出在从0到1的标度上，其中
0是无刺激而1是最大刺激。提供了在此标度上示出灰度范围的图例。
[0202] 图6A中的刺激源对应于越过视网膜的均匀强度的单色红色光。如图6C中所描绘的，存在M和S视锥的低响应(通过马赛克中的黑色方块来描绘)和L视锥的某个响应(被描绘为灰色方块)。因此，红色刺激源导致视网膜内的视锥——特别是L视锥与M视锥相比——的差异刺激。
[0203] 解决显示器的近视源性效应的现有方法集中于L视锥与M视锥相比的过度刺激(参见例如WO 2012/145672A1)。换句话说，现有方法集中于降低图像中的红色像素的饱和度。L和M视锥上的聚焦也是可以理解的，因为它们一起组成人眼中的视锥的～95％。尤其对红色波长的聚焦由于下述两个原因也是可以理解的：(1)与绿色光(～1:1:5)或蓝色光(～1:1)相比，红色波长以高差异(～4.5:1)刺激L和M视锥；并且(2)与发现少量红光的室外世界相比，来自屏幕——例如来自视频游戏和动画的——人造光包含丰富的红色光。然而，本公开还认识到，高空间频率、高对比度图像可类似地导致类似的近视源性响应并且更全面的解决方案应该考量此类图像的效应。例如，如果在应用校正时仅考虑图像中的红色量，则红色图像(例如，其具有L>M)的近视源性效应是例如通过在图像周围引入绿色环并且/或者通过减小红色水平和/或增加绿色来降低红色图像的饱和度来降低的。然而，这种方法不会在邻近视锥对比度的基础上对图像应用任何改进。类似地，黑色和白色棋盘在现有方法下将不是可改进的，因为每个黑色和每个白色像素近似等能量发光点，并且因此不会经受改进的L/M比率。然而，这种黑色/白色棋盘将在本公开中经受改进，因为它产生高邻近视锥对比度；在本文中公开并描述了用于改进此类图像的方法。因此，公开了可单独或者与降低红色饱和度的算法相结合地使用的考量高空间频率效应的算法。
[0204] 用于近视降低的算法
[0205] 现在转向用于降低显示的图像的近视源性效应的算法，一般而言，可基于以下参数中的一个或多个来修改每个帧中的每个像素的颜色：(i)帧其自身中的像素的颜色；(ii)像素在帧中的位置，诸如像素与帧的边缘的接近度；(iii)帧中的诸如邻近像素的另一像素的颜色；(iv)诸如前一帧的另一帧中的该相同像素的颜色；和/或(v)不同帧中的不同像素的颜色。
[0206] 实施方式可以降低图像中的红色像素的饱和度，降低相邻像素之间的对比度，或者兼而有之。
[0207] 参考图7，提供包括一系列n个初始帧 的图像信息的初始视频信号410。每个帧由k个像素p1、p2、...、pk构成。每个像素由分别与用于红色、绿色和蓝色的值相对应的三个颜色分量值ri、gi和bi构成。
[0208] 在步骤420中，基于值ri、gi和bi为每个帧中的每个像素确定L视锥、M视锥和/或S视锥的相对刺激水平。例如，此步骤可以简单地涉及比较用于像素的ri的值与gi和/或bi的值相。可替选地或附加地，可以从RGB值计算出XYZ三色刺激值、LMS值或用于测量视锥刺激的其他方式。
[0209] 接下来，在步骤430中，基于通过每个像素的L、M和/或S视锥相对刺激水平识别用于颜色修改的一个或多个像素。例如，在一些实施例中，红色像素是通过比较RGB值或者基于每个像素的色调来识别的。在其他实施例中，像素是由于与其他邻近像素的颜色对比度的高水平而被选取的。在又一其他的实施例中，像素是由于邻近视锥之间的视锥刺激水平的高差异而被选取。
[0210] 在一些实施例中，像素是基于帧中的其他像素的颜色来识别的。例如，识别用于修改的相邻红色像素组(例如，与图像中的红色对象相对应)，但是仅红色像素保持不变。可替选地或附加地，可以基于其他帧中的相同像素的颜色来识别像素以进行颜色修改。例如，在一些实施例中，可以识别持续多于一个帧(例如，持续一秒或几秒或更长)的红色像素以进行颜色修改，但是仅存在一个或只几个帧(例如，<1秒、<0.1秒或者<0.01秒)的那些红色像素可以保持不变。
[0211] 在步骤440中，基于L视锥对M视锥的相对刺激水平或相邻视锥对比度的水平以及在一些情况下其他因素(例如，用户偏好和/或美学因素)生成修改图像数据。可以使用各种修改功能。一般而言，修改将降低像素的颜色中的红色饱和度的水平并且/或者降低相邻像素或像素的相邻组之间的对比度水平。
[0212] 在一些实施例中，对于被识别为用于颜色修改的那些像素，修改图像数据是通过例如按对应的标度因子α、β、γ缩放ri、gi和/或bi来生成的。
[0213] 换句话说：
[0214] rm＝αri，
[0215] gm＝βgi，和/或
[0216] bm＝γbi。
[0217] 一般而言，用于每个像素的标度因子α、β和/或γ可以取决于各种因素而变化，诸i i i i i i如例如用于该像素的r 、g 和/或b 、相同帧中的另一像素的r 、g 和/或b、不同帧中的相同像素的ri、gi和/或bi、不同帧中的不同像素的ri、gi和/或bi、和/或其他因素。
[0218] 例如，在一些实施例中，在像素中ri>gi并且ri>bi的情况下，该像素的ri可以减小某个量(即，0<α<1)并且/或者该像素的gi可以增加某个分数量(即1<β)。bi可以不变(即，γ＝1)，或者可被增加或者减小。在某些实施方式中，α和/或β是ri与gi之间的差的函数。例如，标度因子可被确立为使得ri与gi之间的差越大，修改信号中的红色值相对于初始信号被降低得越多并且/或者经修改信号中的绿色值被增加得越多。作为示例，用于这种类型的标度的一个简单数学公式是：
[0219] α＝kα(ri-gi)+cα，并且
[0220] 尸＝kβ(ri-gi)+cα。
[0221] 这里，kα和kβ是比例常数并且cα和cβ是常数偏移。kα是负的，使得ri与gi之间的较大差对于α导致较小值。相反地，kβ是正的，使得β与ri与gi之间的差成比例地增加。可以凭经验确定比例常数和常数偏移。
[0222] 一般地，在0<α<1并且β＝γ＝1的实施方式中，修改图像中的红色像素将似乎比在初始图像中更暗。在α＝γ＝1并且1<β的实施方式中，修改图像中的红色像素将似乎比在初始图像中更白更亮。在两种情况下，红色像素中的红色饱和度的程度将随着红色量相对于绿色量减小而减小。
[0223] 在又一个实施例中，可以使用产生线性变换的矩阵乘法器：
[0224]
[0225] 在一些实施方式中，用于rf、gf和bf的值是从它们对应的初始值和r与g之间的差的线性组合导出的。为了图示不意在束缚本发明的示例：
[0226] rf＝ri+α(ri-gi)
[0227] gf＝gi+β(ri-gi)
[0228] bf＝bi+γ(ri-gi)
[0229] 在一个实施例中，-1<α<0并且β和γ都是0与1之间的值。更具体地，在β＝γ＝-α/2的情况下，变换给出与初始像素等
亮度的最终像素。当(rf+gf+bf)＝(ri+gi+bi)时满足等亮度的条件。
[0230] 虽然上述的每个分量颜色的修改与输入分量颜色值成比例，但是非线性缩放也是可能的(例如，涉及多于一个标度因子以及输入分量颜色值中的一个或多个附加高阶项)。
[0231] 最后，输出修改的视频信号440，包含一系列n个修改的帧 的图像信息，每个修改的帧包含与初始帧相同数目的像素k。对于至少像素的子集，RGB值是从输入信号修改的。其他像素可以从输入信号不变。例如，可以修改所有红色像素的颜色，同时不是红色的像素的颜色保持不变。
[0232] 如先前指出的，在一些实施例中，基于相同帧中的不同像素的颜色修改像素的颜色。例如，算法可包括相邻红色像素(例如，图像中对应的红色对象)，并且将那些像素的ri-gi降低某个量，同时使隔离的红色像素保持不变或者将ri-gi降低不同的(例如，更少的)量。
[0233] 通过将像素的颜色修改基于相同帧中的不同像素的颜色，例如，使用诸如所谓的水彩效应或所谓的康士维效应的感知错觉，可以降低通过观看者在大脑中的视觉处理所感知到的颜色修改的效应。在水彩效应中，当对象的边缘比内部更饱和时，红色对象可能看起来比它实际上更饱和。当修改帧中的对象的颜色时，特别是当它们被在颜色空间中在相反方向上具有色度的像素或暗得多的像素周边时，可以使用水彩效应。参见例如http://www.scholarpedia.org/article/Watercolor_illusion。
[0234] 参考图8A，图示了红色圆相对于黑色背景的水彩效应。初始图像具有高度饱和的均匀红色圆。如所示，修改图像在圆的边界处维持高度饱和的红色像素(R＝255、G＝0、B＝0)，但是朝向圆的内部降低红色饱和度(R＝177、G＝57、B＝55)。朝向中心存在径向梯度，其中梯度出现在圆的外1/2至1/3上，从而避免圆形颜色的环形不连续性的出现。
[0235] 康士维效应是中心线或截面内的梯度产生图像的一侧事实上显得比它实际上更暗的
印象的光学错觉。可以利用此效应来降低与其他红色对象毗连的红色对象的亮度，例如，以允许降低近视源性对比度同时对观看者保持图像高度饱和的印象。
[0236] 图8B示出康士维效应的示例。这里，图的最左侧看起来比右手侧更亮。事实上，两侧具有相同的亮度。错觉是当从左向右观看时通过两侧之间的暗到亮梯度产生的。使用康士维效应可以能够通过在两个对象之间引入亮到暗梯度来以由观看者所感知到的最小变化降低与不太饱和的红色对象相邻的某些红色对象的饱和度。
[0237] 使用像水彩效应和康士维效应一样的错觉的实施方式可以包括附加的图像处理步骤，诸如识别图像中的对于效应来说可以为候选的红色对象。可基于诸如红色对象的大小和形状、对象的红色颜色的均匀性和/或边界颜色的性质的因素来针对这些效应确立对象的候选资格。
[0238] 在一些实施例中，可基于像素在帧中的位置来修改对红色像素的颜色的修改。例如，如果可以修改更靠近帧的边缘位于的像素，则
定位于更靠近帧的中间的相同颜色的像素不变或者在较小程度上修改。
[0239] 在其他实施例中，可基于像素表示的对象的类型来修改对红色像素的颜色的修改。某些对象可以被视为对保持在其原始颜色中很重要。一个示例可能是颜色非常容易辨认的公司徽标或品牌产品。使用
图像分析，那些对象能通过与图像
数据库相比较来识别，并且被标记以便在算法中区别处理。
[0240] 可替选地或附加地，可以基于另一帧中的该像素的颜色来修改一个帧中的像素的颜色。例如，可以修改存留在一系列帧之上的着色对象的颜色，使得对象中的红色的饱和度随着时间的推移而减小。颜色变化的时间标度和速率可以足以使得观看者不容易注意到效应，但是有效地降低颜色饱和度或整体视网膜对比度。
[0241] 在另一示例中，红色像素被修改的程度可以随着时间的推移而增加。因此，观看者在特定观看会话期间观看显示器的时间越长，红色像素的修改的程度越大。
[0242] 一般而言，算法可以实现一个或多个技术来改进计算效率并且避免例如当向显示器递送图像时的等待时间问题。例如，在一些实施例中，仅评估像素和/或帧的子集以进行修改。例如，出于计算效率的目的，不是每一帧都被评估(例如，仅每隔一帧或更少的帧被评估)。这种
采样可以改进算法在实时地执行时的等待时间。
[0243] 在一些实施例中，不在每一帧中都评估每一像素。例如，仅接近于帧的中心(例如，观看者更可能聚焦)的那些像素被评估。可替选地，仅观看者不太可能注意到变化的远离帧的中心的那些像素被评估。可替选地或附加地，可应用图像分析技术来识别帧的哪些部分在焦点上(并且因此很可能被观看者聚焦)并且仅对聚焦部分中的那些像素应用颜色修改。
[0244] 在一些实施方式中，算法周期性地对每个帧中的像素进行采样以便判定是否评估其他像素。例如，算法可检查每第二个或更少的像素(例如，每第三个像素或更少的像素、每第5个像素、每第10个像素或更少的像素、每第20个像素)的颜色。在此初始采样检测到作为用于修改的候选的像素的情况下，算法可对所识别的像素应用颜色修改。采样区域之间的像素可保持不变或者被进一步采样以确定它们是否是用于修改的候选。可替选地，能通过与初始采样像素相同的线性变换来修改它们，或者能使用采样像素中间的内插值来确定最终像素值。此类采样技术可以用于改进算法的速度，使得不必评估每一帧中的每一像素。
[0245] 用于对图像进行编码的压缩技术也可以用于改进效率。例如，在一些实施例中，可以使用色度子采样。色度子采样的示例包括4:2:2、4:2:1、4:1:1和4:2:0子采样。此子采样也可用于改进算法的速度，使得不必评估每一帧中的每一像素。使用这些技术，一般地降低了彩色像素的分辨率，使得颜色的像素渲染变得更容易，而不容易被观看者注意到。可替选地，能使分辨率保持与在初始图像中相同，并且将从基于采样像素的内插值或线性变换导出之间的像素。
[0246] 来自附加硬件组件的输入也可用于修改颜色修改算法。在一些实施例中，系统可包括眼跟踪模块以便跟随用户正在观看的显示器上的哪个位置。随后，颜色修改被应用于显示器上的仅正在观看的位置。可替选地，颜色修改被应用于仅显示器上不正在观看的位置。商业上可买到的眼跟踪解决方案可以被用于此目的。商业上可买到的解决方案的示例是可从Tobii AB(瑞典丹德吕德)买到的Tobii EyeX
控制器。
[0247] 在一些实施例中，算法修改图像的不是观看者聚焦的那些部分，但是使图像的被聚焦于的部分保持不变。以这种方式，降低了修改对观看体验的影响，因为经修改的像素在观看者的周边中。
[0248] 这种方法在渲染文本的应用中——诸如在电子阅读器和文字处理软件中——可能是特别有用的。文本常常以高对比度黑色和白色显示，由于先前讨论的原因，即使这些图像通常不包含红色像素，这也可引起特别严重的近视源性响应。在一些实施例中，可仅在图像的一部分(例如，观看气泡)内以高对比度渲染文本，并且可按降低的对比度和/或按模糊效应显示此区域外部的文本。在一些实施例中，在图像的
散焦/低对比度部分与观看气泡之间可以存在梯度。为了方便阅读，可以在文本之上移动气泡或者文本可移动通过静止气泡。可以根据用户的优选阅读速度(例如，每分钟20个字以上、每分钟50个字以上、每分钟80个字以上、每分钟100个字以上、每分钟150个字以上、每分钟200个字以上、每分钟250个字以上、每分钟300个字以上、每分钟350个字以上、每分钟400个字以上、每分钟450个字以上、每分钟500个字以上、每分钟最多大约800个字)来选择相对移动的速度。
[0249] 观看气泡的大小和形状也可视需要而变化。观看气泡可在水平和/或垂直观看方向上对应于用户的
视野中的大约20°以下的角度(例如，15°以下、10°以下、5°以下)。观看气泡可以是椭圆形、圆形或某个其他形状。在一些实施例中，用户可设定观看气泡的大小和/或形状。
[0250] 在一些实施例中，观看气泡可随着它越过文本的线追踪而跟踪用户的
手指。装置可以将
触摸屏用于手指跟踪。可替选地，可通过追踪触针、鼠标或其他注意力指示器来移动气泡。
[0251] 可取决于实施方式使用用于确立观看者的焦点的各种技术。例如，眼跟踪技术可用于跟随用户正在观看的显示器上的位置。算法可使用来自眼跟踪相机的信息来实时地识别用于修改的像素。远离被观看位置的像素被修改同时聚焦的区域未被修改(或者在较小程度上修改)。例如，眼跟踪在移动装置(例如，使用前置相机)、计算机监视器(例如，使用视频会议相机)中和/或在视频游戏控制台情况下可能是特别有用的。
[0252] 替代视锥刺激确定和近视标度
[0253] 不是简单地比较ri、gi和/或bi值以便评估像素是否将区别地刺激视网膜中的视锥(包括L和M视锥)，而是在一些实施例中算法计算通过图像的视锥刺激的其他可量化量度。例如，能够在人类视觉系统中通过直接地量化包含在图像中的空间和色度对比度的程度来对图像如何将区别地刺激中心-周边对比度进行建模。相对较高的中心-周边对比度预期导致高度的差异刺激并且因此与相对较低的中心-周边对比度相比导致较大的引起近视效应。对于视觉系统中的中心-周边感受野的讨论，参见例如可在http://www.cns.nyu.edu/～david/courses/perception/lecturenotes/ganglion/ganglion.html处获得的
D.Heeger教授的“Perception Lecture Notes：Retinal Ganglion Cell”。
[0254] 在一些实施例中，算法量度仅包括L视锥和M视锥。在其他实施例中，也包括S视锥的贡献。在一些实施例中，计算视锥刺激首先涉及：将用于每个像素的RGB值转化到定量地将像素的光谱内容链接到人类视觉中的生理感知颜色的颜色空间。这种颜色空间的一个示例是先前讨论的CIE 1931XYZ颜色空间。此颜色空间类似于人眼的LMS视锥响应定义XYZ三色刺激值。因此，不是比较ri和gi以便评估哪些像素需要颜色修改，而是算法可比较X和Y(或者视需要，X、Y和Z)。例如，在一些情况下，颜色修改被应用于X>Y和Z的那些像素，而不用于X≤Y和/或Z的像素。
[0255] 可替选地或附加地，可从XYZ三色刺激值计算出LMS颜色空间中的视锥刺激值(参见例如https://en.wikipedia.org/wiki/LMS_color_space)。用于执行此类计算的算法是已知的(参见例如可在www.imageval.com/ISET-Manual-201506/iset/color/transforms/xyz2lms.html处获得的xyz2lms程序)。利用LMS值，可将颜色修改应用于候选像素，例如L值高于某个阈值的候选像素和/或L>M(例如，L>M和S)的那些像素。
[0256] 可替选地，可使用光的物理特性来直接地计算视锥刺激。可从诸如电视、计算机或平板的装置测量来自R、G和B中的每一个的光强度和波长。可计算通过眼并到达视网膜的每个波长的强度。例如通过使用Smith-Pokorny视锥基本原理(1992)或如由Stockman和Sharpe修改的视锥基本原理(2000)，然后可将这些值转
化成L、M和S视锥的刺激。一般而言，从基于LMS值确定视锥刺激的计算导出的标度被称为LMS近视标度。
[0257] 虽然前述技术可以用于修改显示的图像以降低它们的近视源性效应，但是这些技术仅基于图像信息而未说考量的视网膜或观看图像的条件之间的变化。
[0258] 也能够考量观看者眼中的不同视锥的变化比率和/或视锥的变化空间分布。这是重要的，因为不同的个体已知具有L视锥与M视锥的不同比例。此外，不同的群体平均具有L视锥与M视锥的不同比例。高加索人例如平均具有约63％L视锥，然而亚洲人平均具有相等数目的L到M视锥。因此，特定刺激源的近视源性效应可因不同的群体而不同。
[0259] 例如，可以基于视网膜模型(或“模拟视网膜”)计算刺激源对不同视网膜的影响。参考图9，用于确定由RGB格式化刺激源对模拟视网膜的视锥刺激水平的示例性算法900如下。算法900通过确立模拟视网膜(920)而开始(901)。一般地，这涉及确立相对数目的L、M和S视锥，并且确立它们的布置图案。图6B示出模拟视网膜的示例。这里，不同数目的L、M和S视锥是按六边形堆积(即，在砖墙
图案化网格上)随机地布置的。
[0260] 算法900以RGB格式接收刺激源图案(910)。如先前所讨论的，RGB刺激源图案对应于像素阵列的颜色。一般而言，例如，像素阵列可对应于单个图像帧或图像帧的一部分。一般地，在正在分析输入视频文件的情况下，每个帧将对应于单独的RGB刺激源图案。图6A示出刺激源图案的示例。
[0261] 在步骤930中，用于刺激源图案的每个元素的RGB值被转换成对应的一组XYZ三色刺激值。此类变换是众所周知的。参见例如可在http://www.poynton.com/PDFs/coloureq.pdf处获得的1998年8月11日Adrian Ford(ajoec1@wmin.ac.uk)和Alan Roberts(Alan.Roberts@rd.bbc.co.uk)的“Colour Space Conversions”。接下来，在步骤940中，使用例如xyz2lms来从XYZ三色刺激值中的每一个计算出LMS值。
[0262] 在步骤950中，刺激源图案然后被映射到模拟视网膜上。在此示例中，刺激源图案的元素与模拟视网膜的视锥1:1对应，并且映射导致取决于对应视网膜位置处的视锥分别是L视锥、M视锥还是S视锥而选择刺激源图案的每个元素处的L、M或S值。
[0263] 每个视锥处的刺激水平是根据映射确定的(步骤960)。在一些实施方式中，此确定简单地涉及基于映射向每个视锥指派L、M或S值。在某些情况下，LMS值被缩放以落在特定范围内或者LMS值被加权以由于光谱的某些部分或其他因素而增加或者减小贡献。
[0264] 算法在输出视锥刺激水平之后结束(999)。
[0265] 实施方式可以涉及算法900的变化。例如，虽然算法900涉及1:1像素至视锥映射，但是可以使用较高或较低的映射比率。例如，在一些情况下，可针对多于一个像素被成像到单个视锥的刺激源来计算视锥刺激。这可能例如在高分辨率显示器中或者从相对较远处观看显示器的情况下发生。在此类布置中，算法可包括下述附加步骤：计算像素组的颜色的平均值，以提供具有与模拟视网膜相同的分辨率和网格形状的刺激源图案。每个视锥的像素数可以变化。可以使用每视锥2个或更多个像素(例如，每视锥3个或更多个像素、每视锥4个或更多个像素、每视锥5个或更多个像素、每视锥6个或更多个像素、每视锥7个或更多个像素、每视锥8个或更多个像素、每视锥9个或更多个像素、或每视锥10个像素)。
[0266] 在一些情况下，算法可考量使少于一个像素被成像到每个视锥(例如，每像素2个或更多个视锥、每像素3个或更多个视锥、每像素4个或更多个视锥、每像素5个或更多个视锥、每像素6个或更多个视锥、每像素7个或更多个视锥、每像素8个或更多个视锥、每像素9个或更多个视锥、每像素高达10个视锥)。这是在较低分辨率显示器情况下或者当从更近距离观看显示器时的情况。在此类情况下，可将像素指派给具有与模拟视网膜相同的分辨率和网格形状的刺激源图案中的多于一个网格点。
[0267] 一些实施方式可包括针对具体显示器和/或用户来计算(即，考量)每视锥的像素数。例如，参考图12A和图12B，可以如下从用于显示器的像素密度计算每视锥的像素数。首先，假定1弧分的典型最大视网膜分辨率θ以及观看距离d，其通常是显示器的对角尺寸的≈2.5倍(即，从12.5’远处观看60”TV，并且从一英尺远从观看iPhone 6)。视需要，可以针对其他观看距离来调整计算。因此，知道屏幕的大小和分辨率(例如，对于1080p 60”电视机来说为1,920x 1,080，对于Apple iPhone 6来说为1,334x 750)，可比较屏幕的每平方面积的像素数和屏幕的每平方面积的视锥数。这些数目的比率给出每视锥的像素数(或倒数)。此针对60”1080P TV在图12B中图示，其中每视锥的屏幕面积等于0.24mm2。
[0268] 针对60”1080P TV和iPhone 6应用此计算，每视锥的像素分别是0.49和0.24。
[0269] 在一些实施例中，光的点扩散函数可用于将来自像素的光映射到视网膜中的视锥。如由本领域的技术人员所理解的，光的点扩散函数是由于人眼的不完美光学而导致的，并且影响入射光如何击中视网膜视锥马赛克。
[0270] 在一些实施例中，来自图1的等面积视锥基本原理用于计算L、M和S视锥的相对激励。使用视锥基本原理的其他表示的其他实施方式是可能的。这些包括基于量子的视锥基本原理、被校正为能量项的那些视锥基本原理以及已被归一化为峰值的那些视锥基本原理。能使用针对二度或十度观测器的视锥基本原理，或者可使用可获得视锥基本数据的任何其他观测器。此外，这些计算特定针对人的年龄、黄斑色素沉着、视锥马赛克组成和/或其他因素而调整和进行。
[0271] 在一些实施例中，等能量发光体D65被用于RGB、XYZ与LMS之间的转换。在其他实施例中，可使用其他发光体，诸如CIE-A(
白炽灯)、CIE-C或CIE-E。
[0272] 在一些实施例中，CIECAM02矩阵用于在XYZ值与LMS值之间转换。在其他实施例中，其他矩阵用于执行线性变换。可在这个方面使用任何可接受的变换矩阵(或者如果直接地使用XYZ值，则不使用任何变换矩阵)。
[0273] 通过计算用于通过刺激源图案的LMS视锥刺激的可量化值，能够量化给定刺激源将区别地刺激视锥——包括L视锥和M视锥——的程度。此量化允许对刺激源(例如，特定图像、视频文件)进行评分，这进而通过比较分数，允许客观地比较不同媒体的近视源性效应。
[0274] 参考图10，用于对数字视频文件进行评分的算法1000如下。此算法或类似的算法可以被应用于其他媒体，诸如图像文件。算法通过接收(或者生成)用于由数字视频文件的帧刺激的模拟视网膜的视锥刺激值(步骤1010)而开始(1001)。例如，可以使用图9中所示的算法900来确定视锥刺激值。
[0275] 对于每个视锥，算法针对该视锥(c)及其邻居中的每一个(ni)来计算LMS刺激值的平均值 在此类实施方式中，视锥c被认为是视觉感受野的中心并且最近邻居是周边。对于m个最近邻居， 被计算如下：
[0276]
[0277] 一般而言，邻居的数目将取决于受刺激视网膜中的视锥图案以及每个视锥包括有多少邻居。在一个实施例中，考虑仅最近邻居。例如，在网格图案中，视锥具有八个最近邻居。这种图案被图示在图11A中。利用六边形堆积，每个视锥如图11B中所示具有六个最近邻居。
[0278] 在步骤1030和1040中，邻居刺激值ni与平均值 之间的差被计算和求平方并且除以 这提供视锥c及其最近邻居中的每一个之间的刺激中的相对差异的量度。这些值被求和，以提供视锥c的邻居平方和(NSS)的值：
[0279]
[0280] 此值提供视锥c相对于其最近邻居的刺激的水平的定量量度。认为与较低的NSS值相比，相对较高的NSS值表示大的差异响应并且对应于来自视锥c的较大的近视源性响应。
[0281] 虽然在这种情况下使用平方和来计算相对视锥刺激的量度，但是其他方法是可能的。例如，可以使用ni与x之间的差的绝对值的和。可替选地，可以使用相对绝对值或总体范围|nmax-nmin|。其他替代方案包括计算值的方差或标准偏差。
[0282] 针对受刺激视网膜中的每个视锥计算NSS值(1060)并且然后可计算整个帧上NSS值的平均值(1070)。对于每个帧重复此过程(1080)并且然后计算所有帧上NSS值的平均值(1090)。
[0283] 最后，经帧平均的NSS值被缩放到期望范围(例如，百分比)并且/或者基于经帧平均的NSS值对媒体文件进行评分。
[0284] 下表1提供针对变化刺激源的这种计算的示例性结果。第一列“帧”列举用于每个实验的刺激源。使用100×100像素阵列(“像素计数”)，并且假定1:1视锥至像素映射。L至M至S视锥的百分比像列2-4中所指示的那样变化。每个计算的结果被提供在第6列(“原始标度”)中。分数是援引原始的，未归一化为任何特定值。
[0285] 其他中心-周边模型也是可能的。一般而言，此类模型可考量被认为影响中心-周边相互作用的各种因素，诸如相对中心和周边对比度、相对
相位/共线性、周边的宽度、相对定向、空间频率、以及速度、阈值对超阈值和个体差异，这些一般地不是相互排斥的。例如，用于中心-周边相互作用的另一模型例如由J.Xing和D.J.Heeger在视觉研究第41卷第5期(2001年3月)第571-583页中的“Measurement and modeling of center-surround suppression and enhancement”中描述。这里，模型基于下述四个分量的非线性相互作用：局部激励、局部抑制、周边激励、和周边抑制。
[0286]帧 ％L ％S ％M 像素计数 原始标度 注释
R＝G＝100 3 5 32 100x100 4.123
R＝100 63 5 32 100x100 10.08
R＝255 63 5 32 100x100 79.4
G＝255 63 5 32 100x100 61.39
R＝255 48 5 48 100x100 97.96 亚洲人比率
R＝100 48 5 48 100x100 12.61 亚洲人比率
R＝G＝B＝100 63 5 32 100x100 0.217
R＝G＝B＝75 63 5 32 100x100 0.12
R＝G＝B＝255 63 5 32 100x100 1.71
R＝G＝B＝0 63 5 32 100x100 0
R＝255 0 5 95 100x100 1.3215 红色盲者
R＝255 95 5 0 100x100 14.7700 绿色盲者
BW棋盘格 63 5 32 100x100 438.04
BW棋盘格 48 5 48 100x100 444.014
BW棋盘格 0 5 95 100x100 460.9 红色盲者
BW棋盘格 95 5 0 100x100 425.4 绿色盲者
[0287] 表1：示例性近视源性标度分数
[0288] 一般而言，近视源性值可被归一化化为标度或者指派指示内容近视源性效应的某个其他标识符。例如，值可被表示为范围(例如，从1到10)中的值，被表示为百分比，或者通过某个其他字母数字标识符(例如，作为字母等级)、色标、或描述来表示。
[0289] 可以以许多方式使用用于内容的近视源性标度(诸如上述的标度)。例如，标度允许关于其对观看者的近视源性效应对内容(例如，电影或其他视频文件)进行评价。
[0290] 标度也提供用于测量修改图像——包括改变图像的颜色——的算法的客观方式。它们可用于对被设计来增加或者减小邻近视锥对比度的算法的效果进行评价。它们也可用于对被设计来增加或者减小近视源性的算法的效果进行评价。例如，可通过比较公共视频文件在使用相应算法来修改它之后的分数来比较算法。在一些实施方式中，可使用标度来比较对具有不同计算效率的算法的近视源性降低的影响。例如，可评估修改视频文件中的每一帧的算法与修改更少的帧(例如，每隔一帧、每三帧等)的算法之间的权衡。类似地，可评估评估每一像素的算法与对帧内的像素进行采样之间的权衡。
[0291] 虽然本文示例描述电子图像和视频，但是本领域的技术人员应了解的是，这种标度在非数字世界中可能是有用的，例如以对印刷媒体——包括书籍、报纸、棋盘游戏等——的邻近视锥对比度或近视源性进行评价。能测量从这种物理媒体反射的光并且能以上面阐述的方式计算视网膜刺激。
[0292] 使用近视源性标度设计的电子阅读器和文字处理器
[0293] 除了评估媒体之外，还可以在产品的设计中使用定量近视源性标度。例如，近视源性标度可用于评估某些类型的显示器中的颜色的组合，并且识别在近视源性标度上有利地评价的那些颜色组合。
[0294] 此类颜色组合在显示特别是通常以显示器所允许的最大对比度在白色背景上使用黑色文本来显示的文本时是有用的。然而，认为文本与背景之间的高对比度水平在观看者的视网膜处产生高对比度水平，这进而导致近视。因此，认为可以通过选择提供相对较低的总体视锥对比度的颜色组合来降低阅读的近视源性效应。这在按照各种设定显示文本时可能是有用的，各种设定包括但不限于电子书硬件、电子书软件、文字处理软件等。
[0295] 因此，近视源性标度——诸如上述的近视源性标度可以用于选择用于显示文本的颜色组合。这可通过使用标度来评估用于文本和背景的颜色的不同组合来完成。
[0296] 作为示例，对于使用具有变化对比度边缘的候选文本和背景颜色的100×100棋盘来建模的一系列颜色组合执行示例性评估。此图案向刺激源提供50％文本颜色和50％背景颜色。可使用提供文本和背景颜色之间的不同比率的其他图案，其更能代表某些字体、间距和边距(例如，约5％文本颜色、约10％文本颜色、约15％文本颜色、约20％文本颜色、约25％文本颜色、约30％文本颜色、约35％文本颜色、约40％文本颜色、或约45％文本颜色)。
[0297] 使用在线性行和列网格中具有100×100视锥图案的模拟视网膜，并且使用像素与视锥的1:1比率。
[0298] 出于示例的目的，假定了8位颜色。因此，选择具有每个RGB的从0到255的值的每个颜色。可用的颜色空间使用每一颜色以50的步长来采样(对于每个文本和背景来说为63个值)，从而一共产生总共66或46,656个组合。
[0299] 参考图13，三维曲线图示出实验的结果。垂直标度给出未缩放的近视源性分数。水平轴给出相应的文本颜色和背景颜色。注意的是，水平标度上的值用十六进制加以表达，其中0-255RGB值被转换为十六进制并且颜色被报告为RRGGBB。
[0300] 结果范围从近视源性分数0(白色背景上的白色文本和黑色背景上的黑色文本)到419.34(白色背景上的黑色文本)变动。因此，在显示文本时可以选择与白色背景上的黑色文本相比较提供降低的近视源性分数的颜色组合(例如，青色上的浅绿色，具有155的分数)。
[0301] 显然，最低分数(白色上白色、黑色上黑色)是不切实际的，因为它们在文本与背景之间不提供对比并且不能被读取。然而，一般地，可选择具有低但非零分数的颜色组合。在一些情况下，由于文本与背景之间的低颜色对比度而在文本的可读性方面存在权衡。因此，可以在选择电子阅读器颜色组合时考虑附加准则。例如，可以考虑用于可读性的客观指标。预期当颜色系统可在文本和背景颜色之间最佳地区分时(例如，当L和M值在文本与背景之间差异最大时)发生最高可读性。这与假定当相邻视锥具有最高差异刺激时发生最高近视源性效应的近视源性标度不同。换句话说，近视源性效应来自文本与背景之间的差异(这改进可读性但增加近视)，也来自文本和背景内(这不改进可读性但增加近视)两者。
[0302] 作为示例，可以通过调查受访者来对可读性(R)进行评分。可替选地，可使用LMS系统或其他颜色系统来基于文本与背景之间的颜色对比度对它进行评分。可以使用如下公式来量化此类差异：
[0303]
[0304] 这里，L、M和S是上述值，其中下标1指代文本颜色并且下标2指代背景颜色。αR、βR和γR是用于对视锥系统的相对贡献进行加权的加权因子。可凭经验确定这些因子。在此示例中，等面积函数被用于L、M和S，并且针对四个观看者(三名三色女性和一名男性红色盲者)的群体来确定αR＝0.17、βR＝0.84、γR＝0.01的值，以使用示例。使用此方法来评分的可读性在本文中被称为“文本可读性”分数。
[0305] 也可以其他方式(例如CIELAB空间中的两种颜色之间的距离ΔE*ab)对可读性进行评分。颜色差异的量度由Brainard和Stockman(Vision and Vision Optics,2009,“Chapter 10:Colorimetry”)描述：
[0306]
[0307] 参考图14A和图14B，来自实验的若干颜色组合的结果被制成表。在每个表中，列1、2和3是用于背景颜色的RGB值(各自从0到255)，列4-6是所对应的X、Y、Z三色刺激值，并且列7-9是所对应的LMS值。列10、11和12是用于文本颜色的RGB值(各自从0到255)，列13-15是所对应的X、Y、Z三色刺激值，并且列16-18是所对应的LMS值。在列19中给出了基于具有50％文本/50％背景的100x100棋盘网格的所计算的近视源性标度分数，并且在列20中给出了相对于白色背景上的黑色文本的分数(行1)中的百分比降低。颜色方案的示例被示出在列21中。接下来四列(22-25)给出与可读性分数有关的值。特别地，列22给出分别用于 和
的值。列25给出可读性分数R，其中使用值αR＝0.17、βR＝0.84、γR＝0.01。列26提供由可读性/近视分数比率组成的复合分数。
[0308] 考虑某些示例来图示在识别用于文本渲染的文本/背景颜色组合时考虑可读性的重要性是有益的。例如，考虑分别具有用于背景的(200、150、150)和用于文本的(100、150、200)的RGB值的第一颜色组合，以及分别具有用于背景的(250、150、100)和用于文本的(250、150、150)的RGB值的第二颜色组合。图15A示出表，其中列1、2和3是用于背景颜色的RGB值、列4-6是所对应的X、Y、Z三色刺激值，并且列7-9是所对应的LMS值。列10、11和12是用于文本颜色的RGB值，列13-15是所对应的X、Y、Z三色刺激值，并且列16-18是所对应的LMS值。列19示出近视源性标度分数并且列20示来自白色背景上的黑色文本的百分比降低(表示为小数)；列21示出使用颜色组合渲染的文本的示例。列22-24给出与图14中的列22-24相同的参数，并且列25给出可读性分数。因此，使用上述的标度，第一组合和第二组合的近视分数是类似的(均为～18)。如从列21中的示例文本中明显的(至少有趣的是)，第一颜色组合比第二颜色组合更易于阅读。这通过分别为约2.0和0.1的其相对可读性分数来证实。
[0309] 这还被图示在图15B和15C中分别示出的曲线图中，所述曲线图模拟针对跨越各自具有33个视锥的三行的两个背景带之间的文本带的视锥刺激。图15B示出针对第一颜色组合的模拟视锥刺激。一般而言，文本和视锥具有不同的刺激水平，其中文本刺激水平大致在从32到40的范围内变化。除了高刺激的几个峰值(在此示例中，由模拟S视锥产生)，背景刺激水平在大致从22到30的较低、基本上不重叠的范围内变化。
[0310] 图15C示出针对第二颜色组合的视锥刺激水平。这里，文本和背景内的差异类似于文本与背景之间的差异。与第一颜色组合相比文本和背景两者具有较大的差异(范围从约35到55变动，除了几个视锥由于背景而具有较低刺激值，在此示例中来自模拟S视锥)。文本的视锥刺激与背景的视锥刺激重叠。
[0311] 图16A-16C图示针对两个另外的颜色组合示例的相同原理。参考图16A，第一颜色组合具有用于背景的RGB值(150、150、150)和用于文本的RGB值(150、50、50)。第二颜色组合具有用于背景的RGB值(250、100、250)和用于文本的RGB值(150、150、200)。此外，有趣的是，第一种颜色组合比第二种颜色组合显著地更具可读性。列1-26示出与图15A中的列1-26相同的参数。
[0312] 图16B示出针对第一颜色组合的两个背景带之间的文本带的视锥刺激的曲线图。与文本和背景水平之间的差异相比，文本和背景具有显著地不同的刺激水平并且在文本内和在背景内的差异小。
[0313] 图16C示出针对第二颜色组合的两个背景带之间的文本带的视锥刺激的曲线图。文本和背景内的差异类似于文本与背景之间的差异。与第一颜色组合相比，文本和背景两者具有较大的差异并且文本的视锥刺激与背景的视锥刺激重叠。
[0314] 虽然商业上可买到的电子阅读器包括按照与白色背景上的黑色文本相比较可以具有降低的近视源性效应的除黑色和白色以外的颜色组合显示文本的操作模式，但是认为所公开的实施方式提供给与基本上较大降低的颜色组合。例如，NookColor除了提供“白天”(基本对照白色背景的黑色文本)之外还提供诸如“夜间”、“灰色”、“奶油色”、“深咖啡色”和“棕褐色”的“彩色文本模式”(参见例如http://www.dummies.com/how-to/content/nook-tablet-text-and-brightness-tools.html)。特别地，“夜间”被描述为“对照黑色或灰色背景的白色类型”。“灰色”是“浅灰色背景上的黑色文本”。“奶油色”使用“对照浅黄色页面的暗棕色文本”。“深咖啡色”是“对照浅棕色背景的白色文本”，并且“棕褐色”是“对照黄棕色页面上的黑色文本”。使用上述的LMS近视模型来基于与这些描述相对应的估计RGB值(8位)计算这些模式的近视分数是有益的。这些估值和对应分数以及可读性值R被概括在下表2中。
[0315]
[0316] 表2：估计NookColor模式的近视和可读性分数
[0317] 因此，认为此类模式提供大约133的最低近视分数(如使用上述的对于白色(255、255、255)背景上的黑色(0、0、0)文本产生大约438的分数的标度所计算出的)以及从大约
0.47到0.60的范围中的可读性/近视分数比率。
[0318] 如从图14A和图14B中所示的表中明显的，具有使用小于大约130(例如，大约120以下、大约110以下、大约100以下、大约90以下、大约80以下、大约70以下、大约60以下、大约50以下、大约40以下、大约30以下，诸如从大约20到大约30)的LMS近视标度的近视分数的颜色组合是可能的。与黑白文本相比，此类颜色可提供大约65％以上(例如，大约70％以上、大约75％以上、大约80％以上、大约85％以上、大约90％以上、大约95％以上)的近视降低的改进。具有0.80或更高的复合可读性/近视分数的颜色组合是可能的(例如，0.85以上、0.90以上、0.95以上、1.00以上、1.05以上、1.10以上、1.15以上、1.20以上、1.25以上、1.30以上、
1.35以上、1.40以上，诸如1.45)。
[0319] 一般而言，可以以各种方式实现基于上述的电子阅读器或字处理解决方案。例如，在移动装置上具有彩色显示器或电子阅读器应用的电子阅读器中，具有有利的近视源性分数和可读性分数的颜色组合可以由用户选择为选项。例如，在设置期间或者经由设定菜单，电子阅读器可向用户呈现用户可从中选择期望选择的各种颜色组合选项。这是有利的，因为优选的颜色组合预期从用户到用户变化，并且提供对选项的选择将允许每个用户使用对他们最期望的颜色组合。通过类比，能以类似的方式确定字处理解决方案。
[0320] 另一方面，可以使用单色电子阅读器，诸如使用
电泳显示器的那些电子阅读器，从而具有颜色组合已经基于诸如上述的那些的标度具有降低的近视源性分数和相对较好的可读性。在单色电子阅读器的一些实施方式中，每个像素由包含具有相反电荷的两种类型的着色粒子的一个或多个“微胶囊”组成。当对特定像素施加电荷时，具有相似电荷的粒子被从像素的一侧排斥到另一侧，并且具有相反电荷的粒子被吸引。因此，通过反转像素上的电荷，像素可取决于电荷被施加多久而呈现一种颜料或另一种颜料的颜色，或两者的各种组合。因此，在实施方式中，可(单独或者与黑色和/或白色颜料相结合地)选择颜料以对应于相对于黑色和白色颜料具有降低的近视源性分数的颜色组合。当被显示时，此类颜料组合可降低视网膜的相邻神经元之间的对比度并且/或者降低中心-周边对立。
[0321] 在一些实施例中，用户可输入近视降低的期望水平并且电子阅读器返回对应于期望水平的颜色组合的选择。例如，图17示出用户可选择具有近视降低的期望水平的文本-背景颜色组合的算法1700。这里，作为电子阅读器设置的一部分或者在作为电子阅读器的操作系统的一部分的选项的菜单内，电子阅读器向用户呈现界面，诸如输入框、滑块、下拉框、单选按钮或其他输入工具，其中用户可输入近视降低的期望水平。期望水平可以是近视降低的最小量、近视降低值的范围或指示期望水平的单个值。水平可以被表达为百分比(例如，在近视源性组合对应于0％降低并且最多近视降低组合是100％的情况下)或者在某个其他标度上(例如，从0到10或某个其他字母数字标度)。
[0322] 在接收到用户的输入时(步骤1710)，算法1700检索与由用户指定的水平相对应的颜色组合并且向用户呈现一个或多个组合(步骤1720)。颜色组合可使用诸如通过算法的近视标度来计算，或者可以被预先计算并存储在由算法访问的数据库(例如，在本地或远程的)中。
[0323] 呈现给用户的颜色组合的数目可变化。例如，算法可仅呈现和用户的期望水平最接近地匹配的组合的子集(例如，10个以下、8个以下、5个以下)。在一些实施方式中，算法可呈现在某个范围内(例如，在期望水平的10％内、在5％内、在2％内、在1％内)和用户的期望近视降低水平匹配的那些颜色组合。
[0324] 在观看所呈现的颜色组合时，用户选择所期望的组合。在接收到选择(步骤1730)时，算法使用所选择的颜色组合来显示文本(步骤1740)。
[0325] 在一些实施例中，算法可基于除近视降低的期望水平之外的一个或多个准则向用户呈现颜色组合。例如，可基于除近视降低的水平之外的可读性分数(参见上文)向用户呈现颜色组合。可替选地，可基于从其他用户收集的偏好或由特定用户先前表达的和/或通过特定用户或用户组的先前行为导出的偏好来向用户呈现颜色组合。
[0326] 在一些实施例中，算法包括基于电子书中的内容的性质提供对降低近视颜色组合的选择的推荐引擎。例如，推荐可取决于电子书主要是文本(例如，小说或非小说类书籍)、包含文本和图两者(例如，教科书、杂志或报纸)还是主要是图(例如，图画小说或漫画)而变化。用于不同的电子书内容的推荐颜色组合可基于近视源性标度(例如，上述的LMS标度)，其用于评估不同类型的内容的近视源性效应。可替选地或附加地，推荐可基于关于可能为优选的或者适合于电子阅读不同类型的内容的用户偏好而收集和观看到的数据(例如，此时在屏幕前面的个体用户、关于随着时间的推移从许多用户累积的宽泛的用户数据集、或两者)。
[0327] 在某些实施方式中，电子阅读器可包括用于用户的模式：使用传统颜色方案来显示电子书的常规模式、以及使用与常规模式相比较具有降低的近视源性效应的颜色组合来显示电子书的近视
安全模式。换句话说，不同的颜色组合可与装置上的不同帐户相关联。例如，电子阅读器可特征为允许父母为具有不同的近视降低水平的孩子(例如，一个或多个孩子)以及他们自身创建设定的用户体验。换句话说，小孩可能无法当在他们的帐户下操作电子阅读器时选择颜色组合(或者至少具有降低的改变显示颜色的能力)。因此，在某些实施方式中，管理员(例如，成人账户)可使颜色组合与当使用某些用户账户(例如，孩子的账户)来访问电子书时然后将由电子阅读器使用的近视降低模式相关联。
[0328] 此外，在某些实施例中，用于呈现文本和背景的颜色组合可随着时间的推移而变化(自动地或在提示时)。例如，在一些实施例中，近视降低模式可使用具有近视降低的第一水平的颜色组合来开始阅读会话，并且随着阅读会话进行而改变颜色组合。例如，可随着阅读会话进行而使用具有增加的近视降低的颜色(例如，如在阅读内容时按时间或进展而测量的)。颜色变化可自动地发生。可替选地，可随着阅读会话进行而提示用户改变颜色组合。在一些实施例中，电子阅读器可随着阅读会话进行而在具有类似的近视分数的颜色组合之间改变，例如，简单地向用户呈现变化。可以各种方式在电子阅读器中实现近视降低的颜色组合。例如，近视降低的颜色组合可像上面所讨论的那样作为电子阅读器的操作系统的一部分被包括。可替选地，近视降低的颜色组合可经由软件作为现有电子阅读器程序的附件或者作为独立电子阅读器应用被实现，该独立电子阅读器应用可被安装在电子阅读器、其他移动装置、或用于阅读电子书的任何其他装置上。
[0329] 一般而言，可使用与黑白相比具有降低的近视潜力的颜色的组合来显示任何格式电子书，包括(而不限于)Broadband eBooks(BBeB)(例如，使用扩展名.lrf、.lrx的电子书文件)、漫画书档案文件(例如，使用文件扩展名.cbr(RAR)、.cbz(ZIP)、.cb7(7z)、.cbt(TAR)、.cba(ACE)的电子书文件)、编译HTML(例如，使用扩展名.chm的电子书文件)、DAISY-ANSI/NISO Z39.86、DjVu(例如，使用扩展名.djvu的电子书文件)、DOC(例如，使用扩展名.DOC的电子书文件)、DOCX(例如，使用扩展名.DOCX的电子书文件)、EPUB(例如，使用扩展名.epub的电子书文件)、eReader(例如，使用扩展名.pdb的电子书文件)、FictionBook(例如，使用扩展名.fb2的电子书文件)、APABI(例如，使用扩展名.xeb、.ceb的电子书文件)、超文本
标记语言(例如，使用扩展名.htm、.html以及通常为辅助图像、js和css的电子书文件)、iBook(例如，使用扩展名.ibooks的电子书文件)、IEC 62448、INF(例如，使用扩展名.inf的电子书文件)、KF8(Amazon Kindle)(例如，使用扩展名.azw3、.azw、.kf8的电子书文件)、Microsoft LIT(例如，使用扩展名.lit的电子书文件)、MOBI或Mobipocket(例如，使用扩展名.prc、.mobi的电子书文件)、多媒体电子书(例如，使用扩展名.exe或.html的电子书文件)、Newton eBook(例如，使用扩展名.pkg的电子书文件)、开放电子包(例如，使用扩展名.opf的电子书文件)、可移植文档格式(例如，使用扩展名.pdf的电子书文件)、纯文本文件(例如，使用扩展名.txt的电子书文件)、Plucker(例如，使用扩展名.pdb的电子书文件)、PostScript(例如，使用扩展名.ps的电子书文件)、富文本格式(例如，使用扩展名.rtf的电子书文件)、SSReader(例如，使用扩展名.pdg的电子书文件)、文本编码倡议(例如，使用扩展名.xml的电子书文件)、TomeRaider(例如，使用扩展名.tr2、.tr3的电子书文件)、和Open XML Paper Specification(例如，使用扩展名.oxps、.xps的电子书文件)。
[0330] 这里描述的系统和方法的各方面可用数字电子电路或者用计算机软件、固件或硬件——包括本
说明书中公开的结构及其结构等同物、或者用它们中的一个或多个的组合加以实现。例如，在一些实施方式中，上面公开的电子处理模块可使用数字电子电路来实现，或者用计算机软件、固件或硬件或者用它们中的一个或多个的组合加以实现。
[0331] 术语“电子处理模块”包含用于处理数据和/或
控制信号生成的所有类型的设备、装置和机器，作为示例包括可编程处理器、计算机、片上系统或多个可编程处理器、计算机、片上系统或前述的组合。模块可包括
专用逻辑电路，例如FPGA(
现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。模块除了包括硬件之外，还可以包括为计算机程序创建
执行环境的代码，例如，构成处理器固件、协议栈、
数据库管理系统、操作系统、跨平台运行时环境、
虚拟机、或它们中的一个或多个的组合的代码。模块和执行环境可实现各种不同的计算模型基础设施，诸如web服务、分布式计算和网格计算基础设施。
[0332] 计算机程序(也被称为程序、软件、软件应用、脚本或代码)可用任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言、
声明或过程语言。计算机程序可以但不必对应于文件系统中的文件。可在保持其他程序或数据(例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)的文件的一部分中、在专用于所述程序的单个文件中、或者在多个协调文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码的部分的文件)中存储程序。计算机程序可被部署成在一个计算机上或位于一个
站点处或者跨越多个站点分布并且通过通信网络互连的多个计算机上执行。
[0333] 上述的一些过程可通过一个或多个可编程处理器执行一个或多个计算机程序以通过对输入数据进行操作并且生成输出来执行动作而被执行。过程和逻辑流程也可由专用
逻辑电路执行，并且设备也可作为专用逻辑电路被实现，所述专用逻辑电路例如为FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。
[0334] 作为示例，适合于执行计算机程序的处理器包括通用微处理器和专用微处理器两者，以及任何种类的数字计算机的处理器。一般地，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或两者接收指令和数据。计算机包括用于依照指令执行动作的处理器以及用于存储指令和数据的一个或多个存储器装置。计算机也可以包括或者操作地耦合以从用于存储数据的一个或多个大容量存储装置接收数据、或者将数据转移到用于存储数据的一个或多个大容量存储装置，例如磁盘、磁光盘或光盘。然而，计算机不必须具有此类装置。适合于存储计算机程序指令和数据的装置包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储器装置，作为示例包括半导体存储器装置(例如，EPROM、EEPROM、闪速存储器装置等)、磁盘(例如，内部硬盘、可移动盘等)、磁光盘以及CD ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器可由专用逻辑电路补充，或者并入专用逻辑电路。
[0335] 为了提供与用户的交互，可在计算机上实现操作，该计算机具有用于向用户显示信息的显示装置(例如，平板显示器或另一类型的显示装置)以及用户可用来向该计算机提供输入的键盘和指点装置(例如，鼠标、
轨迹球、平板、触敏屏幕或另一类型的指点装置)。其他种类的装置也可用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的感觉反馈，例如
视觉反馈、听觉反馈或
触觉反馈；并且可以任何形式接收来自用户的输入，包括声、语音或触觉输入。此外，计算机可通过向由用户使用的装置发送文档并且从由用户使用的装置接收文档来与用户交互；例如，通过响应于从web浏览器接收到的
请求而向用户的客户端装置上的web浏览器发送web页面。
[0336] 计算系统可以包括单个计算装置或者在彼此附近或一般地彼此远离地操作并且通常通过通信网络来交互的多个计算机。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)和广域网(“WAN”)、互联网络(例如，互联网)、包括卫星链路的网络、和
对等网络(例如，自组织对等网络)。客户端和服务器的关系可以借助于在相应计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序而产生。
[0337] 图18示出示例电子处理模块800，包括处理器810、存储器820、存储装置830、和输入/输出装置840。组件810、820、830和840中的每一个可以例如通过
系统总线850来互连。处理器810能够处理在系统800内执行的指令。在一些实施方式中，处理器810是单线程处理器、多线程处理器、或其他类型的处理器。处理器810能够处理存储在存储器820中或在存储装置830上的指令。存储器820和存储装置830可存储模块800内的信息。
[0338] 输入/输出装置840为模块800提供输入/输出操作。在一些实施方式中，输入/输出装置840可包括网络接口装置中的一个或多个，例如，以太网卡、串行通信装置——例如，RS-232端口、和/或无线接口装置——例如802.11卡、3G无线
调制解调器、4G无线调制解调器等。在一些实施方式中，输入/输出装置可包括被配置成接收输入数据并且向其他输入/输出装置——例如，键盘、
打印机和显示装置860——发送输出数据的驱动器装置。在一些实施方式中，可使用移动计算设备、诸如智能电话或平板计算机的移动通信装置、和其他装置。
