1.一种改变人类色彩感知和矫正色盲色弱视觉的人工智能透镜的设计方法，其特征在于：
1）测出使用者的色感与标准或完美色感的差异；
2）通过直接测定法来测量视锥体对不同的光波的色彩感知来精确测定色盲类别和轻重程度，或者用此法测试常人非完美的色觉感知;
3）根据使用者眼中有功用的视锥体的类别和数量来设计颜色匹配函数来体现其色彩感知度；
4）使用人工智能优化器来优化从标准颜色匹配函数到个体颜色匹配函数的映射T(λ)来对个体颜色匹配函数进行调节；
5）使用得到的优化的个体颜色匹配函数来设计针对使用者个体的光学装置以实现个体的色彩感知需求与设计指标。
2.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于：获得的个体的颜色匹配函数为:
,
,

其中，   -L视锥体的个体颜色匹配函数,
-M视锥体的个体颜色匹配函数，
-S视锥体的个体颜色匹配函数，
-色感转变函数，
-L视锥体的标准颜色匹配函数,
-M视锥体的标准颜色匹配函数，
-S视锥体的标准颜色匹配函数。
3.根据权利要求2所述的设计方法，其特征在于：步骤1）中，采用分类测定对色盲色弱者进行测试，具体是使用常规的色盲图或伪等色图对色盲色弱者进行测试，测试出色盲色弱者所属的类别和轻重程度，色盲类别包括两大类,三色视觉异常和二色色盲，色弱程度分为轻度、中度和重度三类；利用直接测量机器对正常人进行测试。
4.根据权利要求1-3任一项所述的设计方法，其特征在于： 为色感转变函数，其形式是正态分布或韦伯分布，可通过调节其中的峰值、形状和颜色匹配函数的数目来反映直接测定色感的数据。
5.根据权利要求1-4任一项所述的设计方法，其特征在于：步骤3）设计出的适合色盲色弱者的颜色匹配函数是L,M,S三色颜色匹配函数，或者是L,M,S其中任意两种颜色匹配函数，或者是L,M,S其中任意一种颜色匹配函数，颜色匹配函数中的一个或者多个函数是CIE标准的颜色匹配函数或者是个体的颜色匹配函数。
6.根据权利要求1-5任一项所述的设计方法，其特征在于：步骤4）中采用相对于波长的泰勒级数进行映射。
7.根据权利要求1-5任一项所述的设计方法，其特征在于：步骤4）中的映射通过标准颜色匹配函数按照个体对不同光波的敏感度通过抵消色感转变函数T(λ)对色感的影响进行的调整。
8.根据权利要求1-7所述的设计方法，其特征在于：步骤4）中，人工智能优化器自动检定最优映射的线性、非线性、凸性或非凸性类型，选择合适的优化法来实际优化目标。
9.根据权利要求8所述的设计方法，其特征在于：优化的类型检定包括计算与判断海森矩阵和关联的特征标量的值、运用一个快速的梯度下降法或梯度上升法来检定局部最优解的存在。
10.根据权利要求8或9所述的设计方法，其特征在于：步骤4）中采用的优化法包括但不局限于线性优化的单纯性法、凸性优化的内点法和次梯度法、和非凸优化的模拟退火、遗传算法、动态维数搜索、巨维退火。
11.根据权利要求1-10任一项所述的设计方法，其特征在于：步骤2）中视锥体对不同的光波的色彩感知即锥体敏感度是一个功能函数，为正态分布或韦伯分布，可通过调节其中的峰值、形状和颜色匹配函数的数目来反映直接测定的结果。
12.根据权利要求2-11所述的设计方法，其特征在于：步骤6）中，基于CIE标准颜色匹配函数，设计光学装置以增加整个色域、增加各颜色的色差、无针对个别颜色的色差，以普遍应用于常人或色盲色弱患者；或者，使用非CIE标准的颜色匹配函数，设计光学装置增加红绿色差，和/或同时增加整个色域，来普遍应用于红绿色盲色弱人群。
13.根据权利要求10-12任一项所述的设计方法，其特征在于：基于优化方法并设定T(λ)在每个波长有单一值，运用个体与标准颜色匹配函数通过权重函数{w}对T(λ)进行表达，

其中权重函数w是T(λ)在特定波长下对个体颜色匹配函数与标准颜色匹配函数的比例的加权平均， 
和 ；
或者，权重函数w是相等的,

或者，权重函数w是基于个体与标准颜色匹配函数的差距，

；
或者，权重函数w是基于个体与标准颜色匹配函数的差距乘积个体颜色匹配函数本身的值，

。
14.根据权利要求15所述的设计方法，其特征在于：设计直接抵消T(λ)的透射光谱Ψ(λ)，Ψ(λ) = C/T(λ),Ψ(λ) ≤ 1， C为常数，Ψ是纠正或提高色感的光学装置的透射光谱。
15.根据权利要求14或15所述的设计方法，其特征在于：将T(λ)应用于光谱能量分布 M(λ)，得到新的光谱能量分布Mnew(λ) = T(λ)Mold(λ)， 其中Mold(λ)为改变前的光谱能量分布，等于光体的入射光与光学装置的透射光谱与任何色彩光谱的乘积。
16.采用权利要求1-15任一项所述的设计方法设计的光学装置，其特征在于：光学装置基于着色剂对光的改变，其透射光谱及所有色感指标不会受到光线的入射角度的影响而改变。
17.根据权利要求16所述的光学装置，其特征在于：在优化色觉感知的参数的同时保持白点位置，以使使用者的色彩感知的白点不会因为使用该光学装置而改变；或者，在优化色觉感知的参数的同时将白点位置改变为任何所需的色彩，以使使用者的色彩感知的白点因为使用该光学装置而改变。
18.根据权利要求15-17所述的光学装置，其特征在于：设计在420-510nm相对中到高度吸收的透射光谱，以实现其改善色盲色弱使用者对不敏感色的区分能力，敏感色区的色感和优化常人使用者色觉感知的功能。
19.根据权利要求15-17所述的光学装置，其特征在于：设计在420-510nm内任意波段相对中到高度吸收的透射光谱，以实现其改善色盲色弱使用者对不敏感色的区分能力，敏感色区的色感和优化常人使用者色觉感知的功能。
20.根据权利要求15-17所述的光学装置，其特征在于：设计在525-625nm相对中到高度吸收的透射光谱，以实现其改善色盲色弱使用者对不敏感色的区分能力，敏感色区的色感和优化常人使用者色觉感知的功能。
21.根据权利要求15-17所述的光学装置，其特征在于：设计在525-625nm内任意波段相对中到高度吸收的透射光谱，以实现其改善色盲色弱使用者对不敏感色的区分能力，敏感色区的色感和优化常人使用者色觉感知的功能。
22.根据权利要求15-17所述的光学装置，其特征在于：通过包括了着色剂(染料,颜料,色素)及其浓度与组合方式的选择来实现设计的透射光谱，包括了420-510nm和525-625nm区域内光谱的改变（包括吸收，荧光，散光）。
23.根据权利要求15-17所述的光学装置，其特征在于：通过选择着色剂(染料,颜料,色素)及其浓度与组合方式，来实现设计的透射光谱，其包括了420-510nm和525-625nm区域外光谱的改变以实现其所需的色彩感知指标， 比如, 着色剂可以用来吸收626-780nm区域里的光谱以保持白点的位置指标。
24.根据权利要求15-23所述的光学装置，其特征在于：在380-780纳米范围内，其他光波长区域有平均中到高度的透射光谱。
25.一种光学装置的设计方法，其特征在于：
（1）选择着色剂以及其浓度；
（2）迭代调整光学装置基质的层次，层数和每层厚度；
（3）进行透射光谱设计，其中该步骤中采用上述的设计方法。
26.根据权利要求25所述的设计方法，其特征在于，步骤（1）具体包括：
（11）输入优化目标；
（12）从着色剂的电子数据库中筛选着色剂；
（13）指定约束指标；
（14）运用光学和色彩学模拟方法模拟以着色剂为有效成分的光学装置的光学透射以及使用者色彩感知的效果；
（15）在约束指标的要求范围内,优化所需的光学装置的各种参数使其尽可能的接近或实现所需的目标；
（16）对设计成果绘图与数据显示；
（17）储存设计成果。
27.根据权利要求26所述的设计方法, 其特征在于：步骤（14）中，通过本层基质的综合入射光、该层中着色剂的摩尔消光和密度以及基质厚度，根据朗伯 -比尔定律来进行着色剂在基质中的对光的吸收的光学模拟；通过着色剂的释放光谱特征、本层基质的综合入射光强度和量子产率、以及光学透射装置和人眼的物理、几何特征所产生的减免影响，进行每个着色剂在基质中所产生的荧光的光学模拟。
28.根据权利要求27所述的设计方法, 其特征在于：步骤（15）中进行优化包括如下步骤：
（151）根据光学装置的几何与人眼的相对位置、距离以及人眼瞳孔的几何确定着色剂荧光形状系数；
（152）输入一个单数光谱目标；
（153）定义设计光谱的优化成本函数；
（154）选择单个或综合性质的光学装置设计目标进行多目标优化。
29.根据权利要求26-28任一项所述的设计方法, 其特征在于：步骤（14）中采用的模拟方法给予光学装置在多方面的自由度，包含但不局限于：光学装置的有效结构由单基层或多基层组成，在每个基层中采用单着色剂或多种着色剂同时存在为有效光谱吸收成分，其中每个基质层的厚度可以自由调控，每个基质层中的着色剂种类、浓度也可以独立调控。
30.根据权利要求26-29任一项所述的设计方法, 其特征在于：光学装置中一层的最终透射光谱是由没被本层吸收的射入光和荧光组成的，光学装置中多层基质的综合光谱是依据入射光的入射路径所经过的基质层依次计算，整个光学透射装置的综合透射光谱为通过最后一层的综合透射光谱。
31.根据权利要求26-30任一项所述的设计方法, 其特征在于：步骤（11）中的优化目标包括但不局限于: 透射光谱目标，和/或着色剂数量，和/或光学装置基层层数、厚度，和/或各种所需的色感指标如色彩饱和度,色域,色差,色品,白点位置，和/或光学装置制作成本。
32.根据权利要求26-31任一项所述的设计方法, 其特征在于：着色剂的数据库中包括着色剂的可用参数，其中包含且不局限于所涉及着色剂的种类、吸收光谱特征、摩尔消光系数、荧光光谱特征、量子产率、激振、光学稳定性、化学稳定性、热力学稳定性、在不同基质中的溶解度与光学变化、与其他着色剂的化学作用、成本。
33.根据权利要求26-32任一项所述的设计方法, 其特征在于：步骤13）中的约束指标是步骤（11）中的任何一种或多种优化目标。
34.根据权利要求26-33任一项所述的设计方法, 其特征在于：对于步骤（15）中采用的优化方法，进行最佳优化方式的判定，判定优化与约束指标的性质是否线性、凸性或多目标性，基于此性质选取最佳优化方法进行光学装置各参数的优化。
35.根据权利要求26-33任一项所述的设计方法, 其特征在于：采用人工智能的方法对优化类别进行判定。
36.根据权利要求26-35任一项所述的设计方法, 其特征在于：优化目标和约束指标包括基层的数量、厚度和折射率，每基层中的着色剂的种类、数量、浓度和制造成本，整个光学装置的厚度、折射率，着色剂的总体数量和制造成本。
37.根据权利要求26-36任一项所述的设计方法, 其特征在于：步骤（15）中涉及的优化法包括但不局限于：线性优化的单纯性法、凸性优化的内点法和次梯度法、非凸优化的模拟退火、遗传算法、动态维数搜索。
38.根据权利要求28所述的设计方法, 其特征在于：着色剂荧光形状系数为绝对的形状系数或以光学装置透光的形状系数为基础的相对荧光形状系数。
39.根据权利要求27、28所述的设计方法, 其特征在于：基质的综合入射光为上一基层基质的综合透射光与本基层基质中所有着色剂产生荧光的矢量线性叠加得出，具体算法如下：

其中， 为第n层基质的综合入射光；
为第n-1层基质的综合透射光；
为第n层基质着色剂因为吸收第n层综合入射光所产生的荧光，其形状系数为
；
是第n-1层基质因为吸收了第n层基质的荧光而产生的荧光，其形状系
数为 ，其中i为着色剂的索引指数；
 是第n层基质中着色剂的总数。
40.根据权利要求30-39任一项所述的设计方法, 其特征在于：在每一基质层的综合透射光是根据本层基质中多个着色剂对本层综合入射光的改变，该改变是通过各个着色剂对光的吸收的对数叠加方法来进行计算的，对数叠加公式为：

其中， 为第n层基质的综合透射光，
 为第n层基质的所有着色剂的透射光谱。
41.根据权利要求27所述的设计方法, 其特征在于：所述光学模拟的函数为： 



n基层内在波长λ下的荧光可以表示为：


其中，
Ψi,n为可见光范围内（380到780纳米）的着色剂i产生的荧光综合值；
是着色剂i在波长λ下，标准化后的荧光光谱；
 为基层n中着色剂i在波长 下的独立荧光；
为从基层n放射与基层n+1的所有着色剂在波长 下的剩下荧光；
为波长 下，着色剂i产生的荧光与此荧光被基质层n中其他着色剂的吸收消
耗后的剩余荧光的比率参数；
为基质层n中的剩余荧光比率的第一阶中心矩（first moment arm）；
 是第n层基质中着色剂的总数；
 为第n层基质的所有着色剂的透射光谱；
为第n层到第n+1层基质的形状系数。
42.根据权利要求28所述的设计方法, 其特征在于：所述优化成本函数为：


其中



N是光学装置中基质层数；
TS是透射光谱的缩写；
TSTarget 和 TSDesign分别为目标与设计的透射光谱；
U是独特着色剂的总数量；
SR是两个相邻光谱区域的变化矢量；
J是SR光谱区域的数量；
j是SR区域的索引指数；
γ1 和 γ2为代价参数；
α 和 β为常数；
A 为着色剂使用数量限制；
B 为常数；
η 为SR光谱区域内1纳米单位光波的数量；
SP 是目标与设计的索引指数。
43.根据权利要求37所述的设计方法, 其特征在于：当非凸优化确定以后，当要优化大量的变数时，自动使用巨维退火的启发式算法。
44.根据权利要求43所述的设计方法, 其特征在于：所述巨维退火的启发式算法包括：
(111）、对于每个所需优化的变量，搜索邻域使用的概率函数，用以建设新的候选解；
(112）、检查候选解是否满足设计约束，如果不满足就重新选择候选解值以满足有关设计约束；
(113）、候选解包括没变的变数和改变了的变数，通过被评估来判定其对优化目标的改变并判定是否满足所有限制条件；
(114）、计算候选解的目标值加上任何超过限制条件的代价作为为总成本值，比较候选解和当前解的总成本值差距；
(115）、如果候选解的成本小于当前解，候选解就被接受为新的当前解并用于下一轮候选解与总成本计算；如果候选解的成本大于当前解，那么候选解有一个概率被接受为暂时当前解并用于下一轮计算。
45.根据权利要求44所述的设计方法, 其特征在于：循环求解的次数是一个预先设定的值，算法会在达到此循环求解次数时或成本变化小于一个阈值的时候终止。
46.根据权利要求37-45任一项所述的设计方法, 其特征在于：人工智能的最佳优化方式的判定即为判定优化与约束目标的性质，是否线性、凸性或多目标性，性质判定包括计算与判断海森矩阵和关联的特征标量的值，或者运用一个快速的梯度下降法或梯度上升法来鉴定局部最优解的存在。
47.根据权利要求37-45任一项所述的设计方法, 其特征在于：优化分为凸优化和非凸优化两大种类，人工智能的方法对优化类别的判断包括判别优化的海森矩阵是否是半正定矩阵，所述海森矩阵表达为：

其中，f 是优化目标或约束函数；
c是着色剂浓度；
为着色剂和其所在基质层中的浓度。
48.一种光学装置，其特征在于采用权利要求26-47所述的设计方法设计，在380-780纳米的光波范围内只有440-510纳米是低透射光波长区域，或者在380-780纳米的光波范围内只有530-610纳米是低透射光波长区域，或者在380-780纳米的光波范围内440-510纳米、
530-610纳米这两个区段同时是低透射光波长区域，在380-780纳米的光波范围内的其它光波长区域具有平均中到高度的透射光谱。