视觉诱发电位分为闪光视觉诱发电位和模式翻转视觉诱发电位，是大脑皮层对视觉刺激产生的电活动，它淹没在强大的背景脑电中，目前临床上都是采用叠加平均技术对其进行提取。由于叠加平均技术用于诱发电位提取的主要理论依据理论上有缺陷，因此大家都在寻求新的方法进行诱发电位的提取。本实验室结合诱发电位自身的特点，在分析现有提取技术的基础上，提出了自参考、自相关、自适应干扰对消技术，简称“3A”技术，用于诱发电位的提取。 在本实验室先前研究的基础上，本研究继续完善基于“3A”的理论和技术，给出了对消因子W的理论推导，自行编程实现了全视野PVEP刺激模式，建立了具有刺激和采样真正并行操作的更为完善的VEP单次提取系统。本系统不仅能够给出FVEP和全视野PVEP的叠加平均和单次提取结果，还能给出单次提取EP的均值和标准差，甚至还能给出单次提取的叠加平均结果。本系统除了可以进行EP提取外，还具有强大的分析功能，如功率谱分析、时域相干分析、基于我们提出的频率相干理论建立的频域相干分析、时域滤波、频域滤波等等。下面选择报道一些研究结果。 本研究将报告39个年轻人（年龄：23.23±4.08，其中男11人，女28人）和44个老年人（年龄：71.52±6.17，其中男21人，女23人）国家自然科学基金资助项目（编号：30670536）的PVEP统计结果。结果表明：年轻人PVEP的NIPmN2复合波的潜伏期正常值范围分别是99.77±13.44ms、132.85±15.06ms、164.96±16.06ms，老年人PVEP的NIPmN2复合波的潜伏期正常值分别为104.95±13.11ms、138.93±11.69ms、173.38±11.48ms，老年人的潜伏期要长于年轻人，差别其有统计学意义。 本研究还将报告35个年轻人（年龄：23.31±4.22，其中男9人，女26人）和45个老年人（年龄：70.53±6.77，其中男21人，女24人）的FVEP统计结果。结果表明：年轻人FVEP的N75、P100、N125的潜伏期正常值范围分别是87.47±19.13ms、124.24±19.73ms、170.14±22.03ms，老年人FVEP的N75、P100、N125的潜伏期正常值分别为90.28±11.77ms、126.28±16.56ms、173.95±20.08ms，虽然从均值上看，老年人的潜伏期要长于年轻人，但是其差别没有统计学意义。 本工作还利用我们提出的新的频域幅值相干函数进行了来自对称视区的单次提取PVEP和FVEP的频域相干性研究。发现PVEP和FVEP的同类幅值相干函数的相干谱线普遍高于异类幅值相干函数的谱线，表明在对称视区的单次提取PVEP和FVEP中，同一频率上的同名成分相干性要好些，说明有较强的同相性。 本研究的创新之处在于： （1）给出了对消因子W的理论推导，从而完善了诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消理论体系，实现了更为理想的背景脑电的对消，使单次提取的诱发电位更多地消除了背景脑电的影响。 （2）采用基于单片机的AD转换技术，实现了采样和刺激控制的局部并行处理，保证了诱发电位的短潜伏期成分的捕获。 （3）同时给出了VEP的传统叠加平均结果，和基于单次提取的叠加平均结果，比较指出，传统叠加平均结果含有更多的残余脑电成分。 （4）实现了对单次提取VEP的时、频域后滤波技术，可进一步去除诱发电位中的干扰。 （5）为测量各次刺激间的诱发电位的幅度，特别是潜伏期的变化提供了可能。 （6）为临床应用提供了新的参数：VEP的平均值和标准差，这是传统叠加平均技术不能提供的参数。 （7）用我们提出的频域幅值相干函数理论分析了从对称视区单次提取的VEP的按分量的相干性。 本工作研究与底层图像挖掘（lower layer image mining，LLIM）有关的人类视觉的心理物理基础，即从人类视觉同时对比度分辨率与背景灰度/色度的关系，到LLIM的理论、技术和应用。同时对比度分辨率（simultaneous contract resolution，SCR）又称为JND（just noticeable difference：恰可察知差异，简称“可察差”）或MRC（minimum resolvable contrast：最小可分辨对比度）或对比度分辨率限制（contrast resolution limitation，CRL）。Contrast有时又翻译为“反差”。 我们首先回顾了物理对比度的一些表示方法，然后设计了以计算机图像处理技术为工具的JND与背景灰度/色度的函数关系的测量方法，根据测量数据建立了数学模型。我们认为人类视觉对灰度/色度的JND是LLIM赖以存在的心理物理基础。 为了进行LLIM，我们首先建立了底层图像灰度/色度信息挖掘可视化的灰度/色度谱分级平坦化的非线性变换理论，为LLIM提供了可视化的灰度/色度信息。然后建立了能用于底层图像挖掘和隐藏及二值化的Zadeh-X变换理论，实现了底层图像挖掘和隐藏。该理论和技术可用于监控、反隐身和隐形以及微光夜视的后端技术改善它们的性能。最后我们将LLIM理论和技术用于流媒体的LLIM，初步取得了满意的结果。 本研究的创新之处在于： （1）设计了JND与背景灰度/色度的函数关系的以计算机图像处理技术为工具的测量方法，并根据测量数据建立了JND与背景灰度/色度函数关系的数学模型。 （2）提出了底层图像信息挖掘可视化的灰度/色度谱分级平坦化的非线性变换理论并完成了技术实现。 （3）建立了能用于底层图像挖掘和隐藏及二值化的Zadeh-X变换理论，实现了底层图像挖掘和隐藏。 （4）初步实现了将LLIM理论和技术用于流媒体的LLIM，为将LLIM的理论和技术用于监控、反隐身、反隐形和微光夜视的后端处理技术以改善它们的性能奠定了基础。