公路隧道作为整个公路网特殊组成部分,事故发生率居高不下,这与驾驶人驾驶过程中的视觉舒适性有直接联系。为此,本文从驾驶人视觉舒适性需求出发,以隧道视觉场景数据为研究对象,研究驾驶人隧道视觉时序亮度变化规律,并在此基础上建立基于时空内容保持的视觉亮度补偿模型,该方法不同于以往只利用空间补偿的方式,它可以提供更好的视觉亮度时序信息,实现隧道出入口视觉感知上的平缓过渡,为隧道照明、过渡区以及限速设计提供新思路,为隧道安全行驶提供理论基础。首先,通过分析隧道交通环境特性、事故特性以及驾驶人视觉特性,研究隧道客观环境、驾驶人视觉舒适性以及隧道行车安全之间的关系,针对本文隧道视觉场景数据,提出了两种基于视觉时序亮度变化的驾驶人视觉舒适性表征方法,视觉最小可觉差表征法和时空方向能量表征法。其次,为了改善人眼视觉舒适性,建立了基于时空内容保持的隧道出入口视频视觉亮度补偿模型,此模型的视觉亮度补偿过程包括三个环节,视频帧匹配、视频帧对齐变换和视频帧融合,本文主要对视频帧对齐变换环节进行了深入研究,从对齐精度和形状保持两个方面考虑,在分析GH变换、APAP变换及SPHP变换基础上,最终得出了集APAP变换和SPHP变换两者优点于一体的APAP+SPHP变换,形成了分别以这四种变换为核心的视觉亮度补偿方法。最后,利用时空方向能量曲线和人眼未感知像素对数曲线确定非舒适帧和亮度补偿帧,接着用本文构建的视觉亮度补偿模型处理路况保持帧、非舒适帧和亮度补偿帧,获得符合人眼视觉舒适性的视频帧。本文进行了大量视觉亮度补偿实验,从视觉时序亮度的整体舒适性、视频帧客观质量及视觉质量三个方面比较了4种时空视觉亮度补偿法和3种传统空间亮度补偿法的算法性能。结果表明,本文方法在保证视频帧客观质量的情况下,得到的视觉时序亮度更稳定更舒适,明显优于其他方法。本文模型对于改善隧道出入口的“黑白洞”效应视觉感知,具有重要的应用价值。