人类的色觉（也称为正常三色视觉）依赖于视网膜中的三种类型的锥形光感受器，即L型、M型和S型锥细胞，它们分别对可见光谱中的长波长、中波长和短波长敏感[1]。锥形光感受器产生的信号决定了颜色刺激的色度[2]、[3]。与正常三色视觉相比，构成锥形光敏色素的视蛋白的自然变异可能会破坏一种类型锥细胞的功能[4]、[5]。这导致了异常三色视觉或二色视觉的情况。异常三色视觉包括原色异常、绿色异常和蓝色异常，主要涉及L型、M型或S型锥细胞通路的改变。在原色异常和绿色异常中，色觉敏感度的降低主要归因于L型锥细胞和M型锥细胞光敏色素之间的光谱偏移。而对于蓝色异常，S型锥细胞向中间波长的光谱偏移并不明显。根据Baraas等人的研究[60]，蓝色异常可能是由于S型锥细胞功能的逐渐丧失。
类似地，原色盲、绿色盲和蓝色盲统称为二色视觉。
色觉缺陷（CVD）影响大约8%的男性和0.4%的女性[6]，全球有超过2亿人受到影响。患有CVD的人在颜色感知方面往往表现较差，例如，他们在与显示设备交互时往往无法完全捕捉到图像中的颜色信息[7]。研究人员提出了各种CVD色觉模拟模型[8]、[9]、[10]、[11]以及为显示应用设计的色觉增强技术[13]、[14]、[15]，旨在改善CDOs的感知能力。然而，准确诊断CVD的类型和严重程度对于这些技术的有效实施至关重要。
评估方法可以分为三类：一般测试、基因测试和计算机化测试。一般测试包括传统的伪等色板（PIP）测试[49]、[50]、颜色匹配测试[43]、[52]和色调排列测试[17]、[18]、[29]、[41]、[42]、[54]。PIP测试是最常用的检测色觉缺陷的方法，但在客观评估严重程度方面存在局限性。HMC异常镜作为颜色匹配测试的代表工具，被视为黄金标准。然而，其高昂的成本和复杂的操作限制了其广泛应用。相比之下，色调排列测试操作更简单、成本更低，因此更受欢迎。在这种方法中，观察者只需根据色调变化将色帽按正确顺序排列。使用圆形结果图来确定类型，并通过量化分数来评估严重程度[16]。主要方法包括Farnsworth Munsell 100色调测试（FM100）、FM D15和L D15[41]、[42]、[29]。为了便于临床评估并提高对轻微和后天性色觉缺陷的敏感性，Lanthony提出了新颜色测试[47]。从这些面板测试中，还开发了其他变体，如Adams脱饱和D15和H-16面板测试[17]、[18]。在临床实践中，通常结合使用色调排列测试以提高筛查效率和支持严重程度分级；例如，在FM D15测试失败后，可能会进行更饱和的面板测试，如Paulson H16测试[51]。这些测试在数量和颜色坐标上有所不同。FM D15和L D15包含的颜色帽比FM100少，从而提高了测试效率。FM D15和L D15之间的区别在于L D15的颜色帽具有更低的色度和更高的亮度，这提高了其区分轻度CDOs和CNOs的能力[28]、[43]。相比之下，Adams脱饱和D15降低了色度，同时保持了与FM D15大致相同的亮度。FM D15最初是为了识别在日常生活中可能遇到颜色相关判断困难的严重缺陷个体而提出的。而L D15最初设计为更敏感地揭示后天性色觉缺陷，但由于颜色差异较小，它也被用于检测轻度至中度的先天性缺陷。然而，由于主导波长的变化，类型分类往往不准确，导致颜色不再沿着经典的双色混淆线分布。量化结果是一个指数，而不是具有生理意义的参数，因此不能直接与个性化技术联系起来。此外，在筛查性能方面，FM D15和L D15也可能混淆CNOs和CDOs之间的区别，增加误诊的风险[26]、[27]。
基因测试通过分析DNA序列，被认为是最精确和客观的方法[56]。在人类中，L型和M型锥细胞的光敏色素特性由相关基因中的六个外显子序列决定。其中，第一个和第六个外显子序列始终不变，而其他四个外显子的变化决定了光谱敏感度的波长偏移量[19]。测试结果通常被认为是高度权威的，但该过程需要高成本的设备支持和专业的DNA分析知识。
计算机化测试得益于计算机科学和显示技术的进步而得到发展[21]、[22]、[23]、[24]、[40]。一个典型的例子是Cambridge颜色测试（CCT），由Regan等人在1994年引入[40]。该测试使用Landolt C刺激物，要求个体识别其中的差异。通过阶梯式程序，刺激物和背景颜色的变化沿着CVD混淆线变化，从而评估色觉敏感度、类型和严重程度。Dolores等人提出了基于iPad的便携式测试Optopad[21]，实现了对移动设备的适应。近年来，Waggoner开发了一种计算机化色觉测试（WC-D15）[23]，被认为是FM D15测试的计算机化版本[24]。这些计算机化测试在显示设备上实现，大大提高了色觉筛查的可访问性和普及性，符合当前色觉检测技术的趋势。但是，严重程度的评估结果仍然粗糙，缺乏客观和准确的指标。
为了推进个性化图像增强技术，获得光谱敏感度的物理参数将非常有价值。波长偏移是最常用的参数，它可以客观描述缺陷程度。2022年，Xu等人开发了一种色调排列测试，并根据CVD色觉模拟模型将测试结果映射到波长偏移[25]。最近，Truk?a等人（2023年）使用FM D15色帽颜色对红色-绿色异常三色视觉者的表现进行了建模，并将包括C指数在内的定量结果与X染色体视蛋白锥细胞的波长差异相关联[28]。这些发现为将色调排列测试的C指数与物理参数相关联提供了直接基础。然而，这些基于模拟的相关性本质上依赖于模拟模型的准确性，而得到的波长偏移是模型的输入参数，而不是与生理测量结果相关联。
在这项研究中，我们提出了一种新方法，该方法直接将改进后的色调排列测试结果与生理波长偏移相关联，而不依赖于CVD色觉模拟模型。基于Davidoff等人的工作[20]，可以使用强制选择测试来评估CDOs的生理波长偏移。随后，可以建立参与者测试分数与其相应波长偏移之间的映射关系。为了提高映射精度并减少严重程度估计的误差，我们实现了基于显示的计算机化版本的FM D15和L D15测试作为基准参考，并通过多维重新设计开发了一种改进测试。具体来说，重新设计包括：（i）优化程序以平衡色帽的亮度并提高色调均匀性；（ii）基于人类因素的筛选过程，系统地比较了不同的亮度（J’）和彩度（M’）设置组合。最后，我们系统地研究了彩度和亮度对测试难度的影响，并根据实验结果确定了推荐的难度范围，为未来的研究提供了实际指导。
