نهج حاسوبي مبتكر للكشف الدقيق عن عمى الألوان

الملخص

تم في هذا البحث تقديم طريقة حاسوبية بسيطة لاختبار عمى الألوان (قصور رؤية الألوان، CVD) لتعزيز دقة التشخيص وإمكانية الوصول. تُعد ألواح إيشي-هارا وفارنسورث D-15 اختبارات تقليدية تتطلب تفسيرًا يدويًا وقد تكون عرضة للخطأ البشري. يعتمد النظام المقترح على معالجة الصور القائمة على التباين، وتحليل تباين اللون، ونماذج التعلم الآلي (الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وآلات المتجهات الداعمة (SVM)) لتصنيف هذه الأنواع المختلفة من عمى الألوان بدقة 95.4%. يحول النظام الصورة إلى مساحات متعددة الألوان مثل HSV وCIE-LAB وYCbCr لتحسين التوحيد الإدراكي والوظائف على الشاشات الرقمية دون الحاجة إلى أجهزة خاصة. يتميز هذا النظام بتكيف فوري يغير معلمات الاختبار بناءً على استجابات المستخدم لزيادة التمييز بين الألوان. وعلى عكس التقنيات الحالية، فإن هذه الطريقة خفيفة الوزن وفعالة من حيث التكلفة لا تستهلك طاقة حسابية عالية أو أجهزة استشعار خارجية. في المستقبل، سيتم تطوير تصحيح الألوان في العالم الحقيقي باستخدام الواقع المعزز (AR) والتشخيص المستند إلى السحابة لتحقيق إمكانية الوصول على نطاق واسع كحل فعال وآلي ومنتشر لاختبار عمى الألوان.