高校多媒體教室光環境視覺清晰度和舒適度評價研究

賈世楨，王愛英

(1.中國農業大學園藝學院，北京 100193；2.天津大學建筑學院，天津 300072)

引言

隨著我國對教育和科研領域的不斷投入，高校多媒體教室和教室內多媒體設施的普及程度不斷提高。然而，多媒體設備的使用通常會改變教室室內光環境，又由于我國現行相關規范和標準要求中[1-3]，未對多媒體教室中的光環境做出細致要求，且早期的規范要求也滯后于多媒體教室的發展和學生健康的需求，暴露出很多與此相關的學生身心健康問題。

目前對多媒體教室的光環境的研究主要有兩大類：一類是從視覺方面出發進行研究[4-6]。李振霞等[7]對天津某高校多媒體教室的光環境進行了實測調查，討論了在多媒體教室多媒體設備使用時，屏幕亮度、環境亮度與桌面照度之間的相互影響，并指出多媒體教室決定投影屏幕清晰度的主要原因是室內環境亮度。劉琳等[8]將多目標優化理論與教室照明相結合，從照度等多種影響教室光環境的參數方面對教室光環境進行評價，并對教室光源分布提出了優化措施。楊彪等[9]將層次分析法進行改進后，結合Delphi法確定教室內各光環境指標的分配比例，并建立了教室光環境綜合評價指標體系和中小學教室光環境模糊綜合評價模型。游杰等[10]探討了多媒體教室光環境評價模型，建立了光源、桌面照明質量、黑板照明質量和投影性能等18項指標，但對于自然光、講臺、投影幕布亮度與環境亮度比值、圍合材料反射增量等未涉及。林丹丹[11]通過對學生的主觀評價、視覺工效的效果分析和醫學儀器檢測的方法檢測被試的視疲勞，并通過實驗，編制了與學生學習的照明作業環境相對應的光環境參數范圍。

第二類是從非視覺方面(主要是光生物效應)的角度進行研究并得到應用[12]。重慶大學嚴永紅教授對光生物效應對教室健康照明的影響進行了研究[13]，采用平行組實驗對學生進行了心理評價測試。證明出光照強度差異與學生腦波節律、視覺疲勞和學習效率之間有相互聯系。并從腦波節律的角度研究了色溫和照度對人體產生的光生物效應，建立了光譜/光強度—心理物理量—生理節律—學習效率的綜合模型。黃海靜等[14]研究了光生物效應下，不同光源色溫和不同照度條件對學生視覺工效、心理/生理健康和學習效率的影響。梁樹英等[15]從光譜、光照強度、時間和周期等方面對大學生季節性抑郁情緒和光照治療進行了研究，研究表明，健康照明除了要滿足個人光環境需求外還應該注意對社會節能環保方面的因素進行考慮。

有關視覺適宜性的評價國內外學者主要從視覺清晰度和視覺舒適度兩方面出發進行探索，雖然國內外對與教室光環境的研究方向和結論有很多，但仍存在不足之處：以評價主體接收到的亮度作為主要評價參數對多媒體教室光環境進行研究較少。并缺乏同時對于學生本體視覺清晰度和視覺舒適度主觀評價結合客觀實驗數據進行主觀感受定量化的研究。

本文從高校學生對多媒體教室光環境的主觀使用感受出發，運用高動態圖像(HDRI)技術并以亮度作為評價教室光環境質量的主要參數。對多媒體教室光環境對學生視覺清晰度和視覺舒適度的影響進行主觀評價和實驗數據收集，然后進行定量化分析研究。結合心理物理學閾限的操作定義，通過回歸分析得到符合多媒體教室光環境中的視覺清晰度和舒適度與亮度對應的函數關系，并計算出閾值和極值點數據。最終獲得了可以用于確定多媒體教室光環境的亮度范圍與視覺清晰度和視覺舒適度的閾值和影響趨勢，探討多媒體教室視覺清晰度和舒適度與環境亮度關系可為日后多媒體教室光環境設計與相關標準制定提供參考。

1 實驗設計

1.1 實驗參數的選取

以往專家學者對多媒體教室光環境的分析和研究多是以桌面、黑板等教學工作面照度，甚至眼部位置的表面照度作為衡量多媒體教室光環境的物理參數，很少以亮度作為衡量光環境的物理參數。由于亮度本身就是人對光的強度的感受，是一個更能直接反應人的主觀感受的量。國家相關規范僅對建筑室內光環境中的照度做出了相關規定，但并未對環境亮度及多媒體設施使用改變的教室室內光環境提出指導性建議。過去研究時，通常未使用亮度信息作為主要參考參數，其最為主要的原因是亮度信息的收集和提取是一個相對其他物理參數困難的方式，但目前測量技術和科學方法的進步，已經可以通過亮度參數的直接提取來反映建筑室內場所的光環境。

因此，本次實驗以亮度參數為參考依據，根據相關各點亮度信息如亮度最高值、亮度最低值、場所平均亮度、相關點的亮度作為主要參考參數。

1.2 亮度參數的提取方法

本文采用浮點值存儲的高動態范圍圖像(簡稱 HDRI，即 High-Dynamic Range image)技術作為實驗亮度參數提取的方法。本次實驗采用佳能5D Mark II，全畫幅CMOS感光元件數碼單反，配合50 mm標準鏡頭，提取普通視野范圍內亮度參數信息。首先對相同光環境場景下的測試目標進行分時、多次曝光拍攝，獲得曝光度不同的低動態數字圖像。然后利用專業的圖像合成軟件Photomatix 5.1及Photoshop cs6，將不同曝光程度的低動態范圍圖像合成高動態范圍圖像。合成高動態范圍圖像后，通過天津大學自主研發的軟件HDR viewer v1.4[16，17]將圖像中的亮度和亮度對比信息從畫面中精確地提取出來。

1.3 實驗環境和人員的選取

本次實驗研究前期調研和資料收集顯示，多媒體教室典型的建筑平面選型多為矩形，采用幕布投影多媒體設備，單向側窗采光或另一側高側窗采光。因此，本次實驗測試選取具備上述典型性的天津大學具有符合上述特征同時具有可主動控制天然采光和人工照明調節光環境設施的建筑館A100“建筑光學實驗室”教室作為實驗場所進行實驗模擬。隨機挑選了天津大學年齡范圍均在21～28歲之間31人，在校學生男女各半，且排除嚴重影響視力和判斷的因素如色盲、色弱等，確保參與測試的每名被測試者色彩和視覺正常。

測試點的選取根據《照明測量方法》(GB/T 5700—2008)，同時根據教室實際使用空間和視覺識別材料及國際視力評測表要求的評測方法，及多媒體教室座位實際使用位置排布。同時，結合投影屏幕的尺寸位置關系，分別選取了距離投影屏幕水平距離為3 m、5 m和7 m的三組九個不同測試點，測點距離地面垂直高度為1.2 m(照明測量方法中的規定坐高)。教室細節與測點布置如圖1和圖2所示。

圖1 教室剖面細節與測點布置圖Fig.1 Classroom section details and measuring point layout

圖2 教室平面細節與垂直方向測點布置圖Fig.2 Layout of classroom plane details and measuring points in vertical direction

2 研究方法

2.1 評價方法

目前國內外對被測者視覺清晰程度和視覺疲勞程度進行的測量，基本上都是測量與視覺清晰度和視覺疲勞度有關的指標，從而間接地對視覺清晰度有關的指標進行量化分析。針對本研究的實驗內容和被測試人員的特點，設計以下兩種方法：

1)視覺清晰度和視覺舒適度主觀評價及反饋評價，使用李克特量表下的語義差別量表基礎上設計的調查問卷。利用適當的視覺主觀評定方式，將疲勞特征例如困倦，眼部不舒適等描述出來。針對不同評定方式分別設計了調查甄別問卷、主觀評價問卷和回訪問卷。

2)視覺工效的測定。設計根據其完成作業的數量和出錯率斷視覺疲勞狀態的作業材料，選擇數字識別表、圖形辨識(蘭道環)等多種作業材料進行實驗[11,18,19]。

2.2 視覺識別對象

本次實驗測試采取了多種光氣候條件下教室的光環境，從黑夜到全陰天，再到晴天無云時的室內光環境亮度范圍，因此能從較大的范圍程度反應相應實驗結果。通過自然采光及教室遮光窗簾的遮擋情況，并結合照明燈具的開啟與否，輔助調節室內光環境，對于投影儀的屏幕亮度不做調整。

①視力測試表②文字③有豐富顏色和細節的圖片④用計算機課件制作軟件power point制作具有多種顏色和大小不一數字的文本文件，方便被測試者判斷各情景下的視覺清晰度，也可避免因色相等因素影響實驗結果。并采用拉丁方設計和循環法來抵消參與評價實驗的學生參與順序、投影播放順序和學生自身因素等帶來的結果誤差。

3 研究過程

3.1 預評價實驗

通過預實驗，發現問題調整具體實驗措施并提升實驗方案，并通過小批次的預評價實驗確定最后實驗流程。每組實驗設定在指定的時間和實驗場景中進行，選取了氣候情況為全陰天和晴天兩種天氣下，分別都做預實驗中的每個實驗環節。選取了8:00—12:00、13:30—18:30和19:00—21:00三個學生日常使用多媒體教室較為頻繁的時間段，進行多時間段實驗。預評價實驗屬于小樣本實驗，考慮到本次預實驗的實驗內容設置不同，根據每部分內實驗時長變化和實驗內容變化，將實驗分為3部分。根據拉丁方設計的要求，選擇6人進行實驗。對每名參與者進行了視覺測試，以確保參與測試的每名參與實驗者視覺都正常。

3.2 大批次評價實驗

通過預評價實驗篩除掉了較為極端的影響參數值，余下的參數量均有明顯差別，且參數范圍變小，亮度差值間距合適，進而再對預實驗參數數據篩選結果進行再次篩選和優化，在此基礎上進行了實驗。再通過大樣本容量的主觀評價實驗，獲得大量的實驗數據，通過計算獲得視覺清晰度和視覺舒適度及亮度對比的變化規律和閾值。

按照大批次主觀評價實驗的方式，共計獲得實驗數據1116項。視覺評價作業材料558份，評價問卷及反饋問卷及訪談問卷共1116份。將視覺清晰度和視覺舒適度按照預實驗的評分方式整理得分平均分，不同實驗參數下平均分統計結果見表1。

表1 大批次主觀實驗視覺清晰度與視覺舒適度平均分統計

本次實驗分別對預實驗和大批次評價實驗得到的數據均進行了如下分析：

1)信度分析

本文信度分析采用克朗巴哈系數(Cronbach)的內在信度分析，通過使用計算機SPSS軟件對各個評估項目基本描述統計、計算得到預評價實驗視覺舒適度和視覺清晰度的信度系數為，0.828和0.882，說明內部一致性較好。在大批次主觀評價實驗中的信度系數分別為0.805、0.811、0.832、0.795、0.821和0.756，均接近0.8及以上，說明一致性較高。

2)相關性分析

本次預實驗相關性分析，由SPSS分析結果可知，隨著視野范圍內亮度的改變，視覺清晰度和視覺舒適度的平均分的Pearson相關性均程規律性變化，且絕對值均在0.8之上。當二者亮度數值分別處于二者最高點即500 cd/m2和400 cd/m2之前均呈現很強的正相關，相關性分別為0.826和0.912，在其最高點后均呈現很強的負相關，相關性的絕對值分別為0.964和0.985。

得到大批次主觀評價實驗的相關性數據其中：①視覺清晰度，當亮度值在500 cd/m2時達到評價數值最高點，而在其前后數值均降低，分析結果呈現顯著相關，相關性數值的絕對值為0.92；②視覺舒適度，當亮度值在400 cd/m2時達到評價數值最高點，而在其前后數值均降低，分析結果顯著相關，相關性數值的絕對值為0.865。

同時，亮度對比的改變量與視覺清晰度和視覺舒適度的平均分的Pearson相關性也均程規律性變化，且絕對值均在0.7之上。當亮度對比在接近10∶1時，視覺清晰度最高，且視覺清晰度隨對比度數值變化，往兩側依次遞減；當亮度對比在接近5∶1時，視覺舒適度最高，同樣視覺舒適度隨其兩側數值依次遞減。

4 研究結果及分析

4.1 閾值計算

本實驗的得出閾值的目的主要包括兩個方面：一是找到多媒體教室環境亮度變化與視覺清晰度和視覺舒適度主觀感受的變化趨勢。二是找出引起學生視覺主觀感受的變量值。根據心理物理學中用于表示心理量與物理量之間數量關系的韋伯-費希納定律顯示，人的身體與心理之間、刺激與感覺之間有相互依存的關系，且這種關系可以通過實驗用數學公式加以表示。故本研究使用心理物理學中的“感覺閾限”中的“絕對閾值”(absolute threshold)對實驗數據進行分析和處理[20]，并利用百分比最接近50%的判斷次數的兩個參數值根據數學上的等比關系，使用直線內插法(linear interpolation)進行計算[21]。

以視覺舒適度為例(同理可用于視覺清晰度)，本文擬定主觀評價分數大于等于4時求得的50%閾限值，為多媒體教室光環境亮度參數視覺舒適度較高標準值；而主觀評價分數≤2時，求得的50%閾限值為開始引起視覺不舒適的值。

大批次主觀評價實驗分數≥4時求得的50%閾限值的計算見表2。

表2 大批次主觀評價實驗分數≥4時求得的50%閾限值統計表

視覺清晰度亮度變化數據閾限值計算如下：

采用直線內插法求絕對閾限值，將50%比例數的刺激數值對應的絕對閾限設定為X：

同理可求出分數≤2時求得的50%視覺清晰度閾限值：

由上述直線內插法求絕對閾限值的計算結果可知，實驗分數≥4時求得的50%亮度閾限值分別是370.83 cd/m2和575.65 cd/m2；分數≤2時求得的50%視覺清晰度閾限值分別是296.44 cd/m2和651.01 cd/m2。

視覺舒適度亮度變化數據閾限值計算原理同上，結果為實驗分數≥4時求得的50%亮度閾限值分別是290.8 cd/m2和558.47 cd/m2；分數≤2時求得的50%視覺清晰度閾限值分別是722.42 cd/m2。在此需說明的是由于本次實驗亮度參數范圍具有局限性，分數≤2時從實驗結果來看，尚未表現出兩個閾值。根據閾值的定義和上述計算結果規律可分析出：

1)視覺清晰度。當實驗分數≥4時求得的50%亮度閾限值分別是370.83 cd/m2和575.65 cd/m2，即當亮度范圍在370.83 cd/m2≤X≤575.65 cd/m2時具有較好的視覺清晰度；而分數≤2時求得的50%視覺清晰度閾限值為296.44 cd/m2和651.01 cd/m2，即當亮度范圍在X≤296.44 cd/m2和X≥651.01 cd/m2時，視覺清晰度較差，如圖3所示。

圖3 視覺清晰度與亮度變化趨勢圖Fig.3 Variation trend of visual clarity and brightness

2)視覺舒適度。當亮度范圍在290.8 cd/m2≤X≤558.47 cd/m2時具有較好的視覺舒適度；當亮度范圍在722.42 cd/m2≤X時，視覺清晰度較差，如圖4所示。

3)區間重合部分。從上述實驗數據可以分析出閾值區間重合部分，即視覺清晰度和視覺舒適度較好和較差的區間。視覺清晰度和視覺舒適度實驗分數≥4時求得的50%亮度閾限值重合時，即當亮度范圍在370.83 cd/m2≤X≤558.47 cd/m2時，同時具有較好的視覺清晰度和較好的視覺舒適度。實驗分數≤2時求得的50%視覺清晰度閾限值，即當722.42 cd/m2≤X時，此教室光環境同時具有較差的視覺清晰度和較差的視覺舒適度，如圖4所示。同時，由實驗結果可知，當亮度對比度在接近10∶1時即當亮度范圍處于300 cd/m2≤X≤500 cd/m2時，視覺清晰度最高，且視覺清晰度隨對比度數值變化，往兩側依次遞減；當亮度對比度在接近5:1時即亮度接近400 cd/m2時，視覺舒適度最高，同樣視覺舒適度隨其兩側數值依次遞減，如圖5所示。

圖4 視覺舒適度與亮度變化趨勢圖Fig.4 Variation Trend of visual comfort and brightness

圖5 亮度與視覺清晰度和視覺舒適度關系圖Fig.5 Relationship between brightness, visual clarity and visual comfort

4.2 回歸分析

首先，初步判斷曲線類型。初步觀測自變量與因變量之間的關系，判定因變量與自變量的散點比較接近于一條曲線，因此可繼續做回歸分析。

然后，執行曲線回歸分析。在完成了曲線回歸分析的計算機處理后，根據計算機的輸出結果，同時參考判定系數R2值，選擇最恰當的曲線回歸類型。最后根據擬合的曲線回歸類型和各系數值，得出函數式。

根據散點圖的變化趨勢，初步判斷曲線的形式，選擇二次函數和三次函數進行擬合。根據自變量和因變量的定義，確定多媒體教室亮度數值為自變量，視覺清晰度或視覺舒適度評價評分為因變量。如圖6和圖7所示。

圖6 視覺清晰度二次和三次函數曲線方程的擬合圖Fig.6 Fitting diagram of quadratic and cubic function curve equation of visual clarity

圖7 視覺舒適度二次和三次函數曲線方程的擬合圖Fig.7 Fitting diagram of quadratic and cubic function curve equation of visual comfort

最后，擬合曲線方程。根據視覺清晰度與亮度實際數據進行曲線擬合，從SPSS軟件模型和參數評估的數據可以發現，二次曲線模型和三次曲線模型的決定系數R2值分別為0.788和0.962，說明兩個回歸模型的質量和模型擬合效果比較良好。

擬合的視覺清晰度與亮度的二次函數方程為：

y=-2.566×10-5x2+0.026x-2.546

擬合的視覺清晰度與亮度的三次函數方程為：

y=1.121×10-7x3+0.122x-18.087

根據實際情況并回顧實驗情況和實驗數值走勢趨勢，在亮度達到800 cd/m2后應該隨著亮度的增加，視覺清晰度的趨勢為減少，故結合上圖及函數式排除三次函數。同時由于實驗范圍界定，自變量和因變量均有實際范圍區域，理論上y∈[1，5]。在此區域內，若按照二次函數方程可以計算出達到視覺清晰度最高點的亮度值約為506.25 cd/m2。

同理，根據視覺舒適度與亮度實際數據進行曲線擬合，二次曲線模型和三次曲線模型的決定系數R2值分別為0.771和0.979，說明兩個回歸模型的質量和模型擬合效果比較良好。

擬合的視覺舒適度與亮度的二次函數方程為：

y=-1.42×10-5x2+0.012x+1.675

擬合的視覺清晰度與亮度的三次函數方程為：

y=1.205×10-7x3+0.115x-15.022

根據實際情況并回顧實驗情況和實驗數值走勢趨勢，在亮度達到800 cd/m2后應該隨著亮度的增加，視覺清晰度的趨勢為減少，故結合上圖及函數式排除三次函數。同時由于實驗范圍界定，自變量和因變量均有實際范圍區域，理論上y∈[1，5]。在此區域內，若按照二次函數方程可以計算出達到視覺舒適度最高點的亮度值約為422.54 cd/m2。

5 結論

1)本文以亮度作為主要參數對多媒體教室進行實驗，并將學生的主觀感受評價定量化研究，并通過曲線回歸方式，得到了亮度和亮度對比與學生視覺清晰度和視覺舒適度的回歸方程、閾值和變化趨勢。當亮度范圍在370.83 cd/m2≤X≤558.47 cd/m2時，教室光環境同時具有較差的視覺清晰度和較好的視覺舒適度。當X≥722.42 cd/m2時，此教室光環境同時具有較差的視覺清晰度和較差的視覺舒適度。將視覺清晰度與亮度數值所對應的關系進行曲線回歸得到二次函數方程為y=-2.566×10-5x2+0.026x-2.546，并計算出達到視覺清晰度最高時的亮度值為506.25 cd/m2。將視覺舒適度與亮度變化所對應的關系進行曲線回歸得到二次函數方程為：y=-1.42×10-5x2+0.012x+1.675，達到視覺舒適度最高點的亮度值為422.54 cd/m2。

2)本文提出了利用高動態范圍圖像提取多媒體教室光環境的方法，為測量光環境提出新的方法和思路。但目前采用的是多次曝光法獲取高動態范圍圖像，在測點停留的時間稍長，且對動態場景的信息獲取效果不佳。希望以后的研究可以改進獲取高動態范圍圖像的方法，或開發出更能直觀有效的提取更接近人眼視覺亮度的方法。

3)考慮健康照明和節能環保的因素，在多媒體教室的光環境的處理與選擇中，應該充分考慮利用自然采光，采用可調節自然光透過率的窗簾等方式，使進入教室的自然光的強度和方向隨需求調節，并將這些調節方式與光感裝置結合，自動調節室內進光量和照明光量。

4)本研究采用的白塑幕布屬于反射光源類型屏幕，并使用靜止的視覺識別對象，而實際教學使用環境中，還存在具有自發光且播放不同動態播放頻率的多媒體教學工具，如液晶顯示屏、電子白板等。這些設備的具體影響程度和影響規律還需要進一步研究。