随着时代的发展和生活水平的提高,人们对颜色质量提出了更高的要求,“色彩管理”这一词汇在日常生活中出现的频率越来越高,人们对色差的概念也日渐清晰。现有的色差预测模型都有特定的参考条件,如果要更加有效地表征和准确地评价物体表面颜色之间的差异,就需要研究分析在不同参数条件下的人眼视觉辨色特性和色差预测模型。本文的主要研究工作和创新点如下:(1)为了研究色样间隔和色差等级对视觉色差的影响,实验制作了围绕5个颜色中心(灰色、红色、黄色、绿色、蓝色)平均色差等级分别为1、2、4和8的有间隔印刷色样对,共460对;组织了15名观察者参与色差评价心理物理学实验。(2)为了研究大、中、小色差等级对视觉评估的影响,利用线性拟合、数理统计、色度椭圆拟合等方法对不同色差等级数据进行分析。分析结果表明,色差等级对视觉色差评价的影响较大,即色差越小,人眼视觉的色差评价的不确定性越大。(3)为了研究有/无间隔对视觉评估的影响,利用数理统计、色度椭圆拟合、Monte Carlo椭圆比较等方法对有间隔色样对和无间隔色样对的数据集进行比较。比较结果发现,间隔对视觉色差评价有影响,且随着色差等级的增大,影响逐渐减小。本文还利用了色度椭圆拟合、Monte Carlo椭圆比较等方法对实验数据集和以往收集到的数据集进行系统的分析。分析结果表明,样本无间隔比样本材质对视觉色差的影响更明显。(4)基于实验数据集评价了CIELAB、CIEDE2000、CIE94、CMC、CAM02-UCS、CAM16-UCS等6个经典色差公式的预测性能。评价结果表明,CAM16-UCS色差公式的表现更优。本文利用明度参数因子(k_L)和彩度参数因子(k_C)优化方法、明度参数因子(k_L)优化方法及功率函数优化方法对色差公式进行优化,还提出了三种不同形式的优化方案,有效地改善了色差公式的预测性能。