项目介绍：
随着汽车照明技术的快速发展，前后车灯的性能显得尤为重要。高性能车灯不仅提高了驾驶安全性，还增强了车辆的整体美感和品牌价值。然而，车灯设计的复杂性也在增加，涉及到光源、光学系统和电控系统的精密配合。这就要求车灯在不同环境下都能提供稳定、清晰和舒适的光线，以满足不同驾驶场景的需求。目前，华域视觉科技公司在这方面投入了大量资源，使用SPEOS等光学软件进行灯光性能模拟。然而，当前的模拟结果与实际人眼观察到的效果存在差异，这限制了车灯设计的优化。为解决这一问题，该项目旨在开发出能够模拟真实人类视觉的色彩呈现和亮度自适应算法，以提高车灯设计的精度和性能，带来更好的用户体验。这不仅能使模拟结果更贴近实际观察效果，还能帮助设计师优化车灯设计，使其更符合用户在不同环境光线下的实际使用情况。
由于一些RGB显示器无法完全覆盖人类视觉光谱，这会导致某些颜色可能超出人类的感知范围或丢失。此外，人眼会随时间适应不同的亮度水平，然而现有的模拟工具无法准确再现这一过程。因此，我们的项目分为两个部分——亮度调整以及色域裁剪，来更准确地模拟人眼所感知的视觉效果。在亮度调整的算法中，我们将图片由RGB转换成CIE-LAB颜色空间，在此基础上使用Gamma校正对不同亮度下的图片进行拟合，计算出最佳参数，以此来模拟人眼对不同亮度的适应过程，使其在不同环境光线下更接近人眼的实际感知。色域裁剪则使用了标准色域裁剪，保持亮度和色调，以及仅保持色调三种算法，并在HLS颜色空间内将显示器色域之外的像素点逐个移动至色域内，确保色彩能够适应不同显示器的色域，并在最大程度上接近人眼的实际感知。
该项目旨在开发一套模拟人类视觉的色彩呈现和亮度自适应算法，以提升车灯设计的精度和性能。我们的算法不仅可以帮助设计更符合人类视觉特点的车灯，提高驾驶安全性和舒适性，还具有广泛的应用潜力。在未来，该算法有望在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、摄影和电影制作、医疗影像等需要精确光学模拟的领域中得到广泛应用。通过与硬件制造商和软件开发商的合作，我们的算法可以被集成到各种设备中，提供更逼真和舒适的视觉体验。该项目不仅在技术上具有创新性和前瞻性，而且在商业应用上具有巨大的潜力，有望为多个行业带来显著的改进和突破。
