道路照明的首要目的是在夜间为各种车辆的驾驶员和行人提供良好的可见度，达到安全地、舒适地、迅速地运行，以及美化环境的目的。本文以道路照明可见度为研究对象，分析了可见度的影响因素；开展了人眼阈限亮度对比实验，利用实验数据建议了适宜于观察者的可见度计算模型中的K值；分析了小目标可见度计算模型，并对其进行了简化；最后利用可见度计算程序，分析了亮度均匀度对可见度水平的影响，建议建立一个限定道路上可见度水平分布的方法。 本文分析了可见度的影响因素以及可见度设计的发展过程，指出了影响可见度水平的主要因素有目标物的亮度、紧邻的背景亮度、邻近环境的适应水平和失能眩光；另外，目标物呈现的时间长短、观察者年龄和负对比(目标物亮度小于背景亮度)修正对可见度也有一定的影响。而且，采用小目标可见度设计方法进行道路照明设计是直接的、也是有效的，并且它在节约能源和成本方面有很大的潜力，这为夜间交通安全和节约使用能源两方面提供了一个新颖的设计思路。 本文通过进行人眼阈限亮度对比实验，确定了可见度计算模型中的重要系数K。采用计算机程序模拟美国学者Blackwell的阈限对比实验，通过对实测数据进行回归分析，得到了在正、负对比条件下，不同识别几率，不同背景亮度以及不同视角的阈限亮度对比数据，并拟合出了识别几率与相对对比的关系式。通过对正、负对比条件下阈限对比数据进行分析可以发现：在相同条件下(相同的背景亮度和视角)，亮度对比C随识别几率的增加而增加；随视角的增加而减小；随背景亮度的增加而减小。在相同条件下(相同的背景亮度和视角)，负对比的亮度对比C明显小于正对比，说明人眼在亮背景上看暗物体的能力比在暗背景上看亮物体的能力要强。通过对识别几率与阈限相对对比关系式的运用，确定了可见度计算模型中重要的常数K的取值，根据这20名观察者的实验数据拟合的公式算得，在正、负对比条件下，当识别几率P=99.96％时，K≈2.33。 本文全面分析了可见度计算模型中的各个参数，在道路照明常用视角和亮度范围内对计算模型的参数进行了简化。根据4个城市道路照明实测的情况，对道路照明可见度设计进行了建议。 本文还利用小目标可见度计算程序，对在双侧对称布灯方式下，4种不同的路面类型以及表面反射系数为20％的目标物的道路照明可见度状况进行了分析；得到了对于反射系数为20％的目标物，就提供可见度水平来说的话，R1和R4类型的路面是最好的路面。研究了不同的道路照明光源在3种不同的照明布置方式下的可见度水平，总结出灯具类型和亮度均匀度影响可见度水平。分析了亮度均匀