照明的视觉特性决定于物体在照明环境中的出现方式，而物体在照明场景中的外观明显取决于场景内的亮度分布或三基色法值的分布，因此从场景的亮度图像或三基色法值图像中可获取高质量的照明需求信息。东京工业大学的Yoshiki Nakamura教授基于图象方面做了很多研究，他表示眩光的成像基础和之前转换的体制是基本相似的。“也许大家都知道统一的眩光评级工作室，这里要对UGR进行评级。在这种情况下，我们计算对比效果的时候，可以使用UGR的方法。我们进行了五个不同的级别，这是计算对比效果具体的方法，总共有五个层次。”
在未来设计照明的时候必须要考虑到人眼对人造光和自然光不同光水平的适应程度。对于亮度的图象包括了各种成分。Nakamura教授进行了刺激因素的分析，所采用的方法非常简单，有一个衡量的尺度，对亮度估算。“基于这些数据之后，我们就可以在对比度和适应性方面都产生共存，我们可以进行分析、进行调整。比如说我们可以从亮度的图景转换成为其他的图景，从照度到亮度进行调整。它的频率是不同的，这是基于多个频率的通道，之后还有光度方面的成效。”Nakamura教授表示。
在实际的场景当中，有关亮度的成像非常重要，Nakamura教授以实际图举例，“在这幅图当中有两个不同的场景，我们有一个手提电脑，可以看到具体的尺寸大小，但是这部分有照明的，比如说在上面亮度更高，下面亮度要小一些，有了这样的照明，我们就可以得到整个亮度非常均匀，大家也可以看到对于这样的手提电脑整个照明状况是不一样的，在这个场景当中基本是9，稍微亮一些，但是在这个场景当中是11到12，是非常额明朗。”
akamura教授总结道，为了进一步促进节能的照明，需要开发出一种新型设计程序。在新设计程序当中应该充分考虑到如何适应整个场景以及有关照度的成像问题，同时应该进一步考虑到有关亮度的成像以及评估的成像。
