1.4.5 人眼视觉系统

许多人眼视觉系统（HVS）模型被提出，以试图抓住人类感知能力的主要特征，CSF曲线就被运用于各种不同的HVS模型。最简单的HVS包括一个视觉滤波器，它实现了1.4.4节提到的一个CSF。更好的方法是，在视觉滤波器前添加一个模块，用来说明类似Weber-Fecher定律的非线性特性。滤波后的信号合并为信息的一个单独信号“通道”，这个结构称为“单通道模型”。因为数字信号图像十分复杂，所以它需要所有失真类型的输入。鉴于图像的复杂性，发展了多通道方式以此来包含多种输入。该方法通过以系统的方式在非线性特性前加入一些滤波器，每个滤波器负责整个图像质量的某个方面，这个方法就是“多通道模型”。

半色调在办公环境中的应用，如复制、打印和传真，是在一个十分明亮的条件下来观察的，并且由于成像设备和材料的局限性，图像通常具有低对比度，这表明视觉响应很好地逼近一个线性移不变系统的MTF，可以通过运用逆对比灵敏度数据创建一个简便的可分离极坐标形式来描述这个MTF。许多研究者运用Mannos-Sakrison的光适应MTF模型来表示HVS的低对比度环境的特征。在此我们给出了由Sullivan、Ray、Miller和Pios使用的公式：

式中，常数a、b、c和d分别是由回归分析得出的，分别与水平和垂直阈值调制数据2.2、0.192、10114和1.1相匹配；f_max是CSF曲线中的峰值频率。需要注意的是，常数a和b的值与Mannos-Sakrison值不同。式（1-27）中的第二个表达式将带通CSF转变为低通CSF。

为解释人类视觉函数灵敏度的角度变化，Daley利用一个依赖于角度的比例函数，得到从实际径向空间频率中计算出的标准径向空间频率：

其中

且s（θ）由式（1-30）给出：

式中，ϕ是一个由实验得出的对称系数，且

这个角度的标准化在45°处产生了一个70%的带宽。为完善视觉模糊函数，依据图像频率，最后一步是从周期/级转化到周期/毫米：

式中，d_v是以毫米为单位的观察距离；f_i是周期以每毫米为单位的离散采样频率，如式（1-33）：

式中，τ_s是文件的采样间隔。根据256mm的观察距离，以及导出的a、b、c、d和ϕ的值，我们能得到对一个16 samples/mm的采样间距为32×32的离散视觉MTF。模糊函数的各向异性会引起二值输出的误差产生45°和135°的优先图，模糊函数的非零宽度会产生可见低频误差，这样做的代价是高频误差不可见。为了对一个特定的观察距离和点距利用这个MTF，利用式（1-32）中简单的几何关系得出，角频率值必须与空间频率值相关联。