CN102937511B - 基于led景观灯现场视频图像的光效检验方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，通过预先建立LED景观灯现场的虚拟建筑光效模型，分析LED景观灯现场的现场视频图像，将分析结果映射到虚拟建筑光效模型上，并与设计光效进行比较给出结果的手段，解决了大型LED景观灯工程中现有技术无法有效对实际光效与设计光效的匹配程度进行数字量化以及高精度检验的问题。

Description

基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法

技术领域

本发明涉及一种LED景观灯领域的光效检验方法，特别是涉及一种基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法。

背景技术

随着人们思想意识，生活方式的不断改变，灯具、光源、材料、风格与设计方式都发生很大的变化。在选择适宜光源，除了经济因素外还要从整个光环境效果及材料的质感可靠性考虑，还注重自然环境与照明统一性。景观照明巧用LED光源就摆脱传统的设计。例如我国为举办2008年奥运会而重点建设的国家游泳馆(水立方)项目，该项目的LED景观设计不仅为人提供舒适的视觉条件，更是通过各类光色的协调体现景观照明风格，极大的增加了艺术美感。

而在LED景观灯的设计过程中常需要对光效在检验，在现有技术中通常的做法一般可以结合运用以下两种方式实现：第一、对单个灯具的光效测定；第二、在一个小区域内进行多点光效测定。这样便可以得出是否达到设计要求的结论。然而，在较大的景观灯建筑工程中，目前无法对整个场景进行光效测定，而只能通过人眼的观察，得出印象式的评价。但是，以上做法显然不能对实际光效与设计光效的匹配程度进行数字量化与及高精度检验，进而不利于提高设计的效果和工作效率。

由于目前计算机图像处理及计算机模拟现实水平已经达到了相当的高度，由二维图像到三维空间的重建技术也已经达到了商用的要求，同时也出现了很多以色差色温自动调整的技术，如广泛应用的照相机和摄像机的自动白平衡技术。但是，针对LED景观灯领域的光效检验还鲜有研究。因此，如何提出一种需要光效设计达到一定精度的LED景观灯系统的光效检验方法，实为本领域从业者亟待解决的问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，用以克服在大型LED景观灯工程中，现有技术无法有效对实际光效与设计光效的匹配程度进行数字量化以及高精度检验的缺陷。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，其特征在于，所述光效检验方法至少包括以下步骤：1)建立LED景观灯现场的虚拟建筑光效模型，对所述虚拟建筑光效模型进行单色检验，以生成该LED景观灯现场的理想光效值组以及对应该理想光效值组的理想光效曲线，并设定所述理想光效值组以及理想光效曲线的合理范围；2)采集该LED景观灯现场的现场视频图像，并在所述现场视频图像存在环境光干扰时计算出干扰值以及对应该干扰值的加权值；3)依次分析所述现场视频图像的每一帧数据，以得出各帧数据中的实际光效值组，将得出的各帧数据对应的实际光效值组依次映射到所述虚拟建筑光效模型上，并分别与所述理想光效值组进行匹配，针对每一次匹配结果生成一匹配文件。

本发明的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，于所述步骤1)中，所述虚拟建筑光效模型是依据所述LED景观灯现场的建筑布灯图纸在建筑模型上加入布灯信息并通过灯光混色算法建立的。所述LED景观灯现场的理想光效值组是根据建筑模型上的布灯信息及建筑模型的材质信息计算出的。所述步骤1)还包括一判断单色检验是否合格的步骤，若是，则生成该LED景观灯现场的理想光效值组以及对应该理想光效值组的理想光效曲线，若否，则更新所述虚拟建筑光效模型的空间及材质混色。

本发明的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法的步骤2)包括：2-1)采集该LED景观灯现场的现场视频图像；2-2)判断所采集的现场视频图像是否存在环境光干扰；若是，则进至步骤2-3)，若否，则结束；2-3)计算该现场视频图像中各布灯点的干扰值；2-4)判断所述干扰值是否在预设的触发范围之内，若是，则生成一加权值；若否，则结束。

本发明的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法的步骤3)包括：3-1)分析所述现场视频图像中的单帧数据；3-2)判断该帧数据是否为有效图像；若是，则进至步骤3-3)，若否，则进至步骤3-7)；3-3)分析该帧数据中的各布灯点信息及材质信息，以得出该帧数据中的实际光效值组；3-4)判断所述实际光效值组内是否存在干扰值，若是，则加入对应该干扰值的加权值；若否，则进至步骤3-5)；3-5)将所述实际光效值组映射到所述虚拟建筑光效模型上；3-6)判断所述实际光效值组与理想光效值组之间的偏差值是否落入所述理想光效值组的合理范围内，若是，则进至步骤3-7)，若否，则于所述虚拟建筑光效模型对应该帧数据的位置标注所述偏差值；3-7)针对该次匹配结果生成一匹配文件，并返回步骤3-1)分析所述现场视频图像中的下一帧数据。在具体的实施方式中，所述现场视频图像中单帧数据的帧数等于所述步骤3-1)至步骤3-7)的循环次数。

本发明的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，还包括步骤4)，包括以下步骤：4-1)播放所述LED景观灯现场的设计效果文件；4-2)生成对应各该设计效果文件的光效分析曲线；4-3)将一设计效果文件对应的光效分析曲线与所述理想光效曲线进行匹配；4-4)判断匹配出的曲线偏差是否落入所述理想光效曲线的合理范围，若是，则返回步骤4-3)进行下一次匹配，若否，则发出警报。

如上所述，基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，通过预先建立LED景观灯现场的虚拟建筑光效模型，分析LED景观灯现场的现场视频图像，将分析结果映射到虚拟建筑光效模型上，并与设计光效进行比较给出结果的技术手段，很好地解决了大型LED景观灯工程中现有技术无法有效对实际光效与设计光效的匹配程度进行数字量化以及高精度检验的问题，进而保障了设计效果趋向理想化，并大大地提高了设计的工作效率。

附图说明

图1显示为本发明的光效检验方法的流程图。

图2显示为本发明的光效检验方法中步骤S1的流程图。

图3显示为本发明的光效检验方法中步骤S2的流程图。

图4显示为本发明的光效检验方法中步骤S3的流程图。

图5显示为本发明的光效检验方法中步骤S4的流程图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。

请参阅图1至图5，需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本发明提供一种基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，如图1所示，本发明的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法至少包括以下步骤：

首先执行步骤S1，建立LED景观灯现场的虚拟建筑光效模型，对所述虚拟建筑光效模型进行单色检验，以生成该LED景观灯现场的理想光效值组以及对应该理想光效值组的理想光效曲线，并设定所述理想光效值组以及理想光效曲线的合理范围；请参阅图2，显示为本发明的光效检验方法中步骤S1的流程图。如图所示，于本实施例中，所述步骤S1包括以下步骤：

首先执行步骤S10，建立LED景观灯现场的虚拟建筑光效模型，具体地，所述虚拟建筑光效模型是依据所述LED景观灯现场的建筑布灯图纸在建筑模型上加入布灯信息并通过灯光混色算法建立的，所述的灯光混色算法能根据建筑模型上的布灯信息及建筑模型的材质信息计算出模型空间中某一点的光效信息，还能在指定材质的平面上产生一定的光效特性，所述的灯光混色算法自身有一定的校验机制，如通过单色光和标样色(R、G、B比例为：1∶1∶1的光)进行混色，算法对其反馈结果分析，达到算法自检验的效果。接着执行步骤S11。

在步骤S11中，对所述虚拟建筑光效模型进行单色检验；接着执行步骤S12。

在步骤S12中，判断单色检验是否合格，若是，则进至步骤S13，若否，则进至步骤S15；

在步骤S13中，生成该LED景观灯现场的理想光效值组以及对应该理想光效值组的理想光效曲线，接着执行步骤S14。

在步骤S14中，分别设定所述理想光效值组的合理范围以及理想光效曲线的合理范围；

在步骤S15中，更新所述虚拟建筑光效模型的空间及材质混色，以便重新修正所述虚拟建筑光效模型，以使其在单色检验时能够合格。接着执行步骤S2。

在步骤S2中，采集该LED景观灯现场的现场视频图像，并在所述现场视频图像存在环境光干扰时计算出干扰值以及对应该干扰值的加权值；请参阅图3，显示为本发明的光效检验方法中步骤S2的流程图。如图所示，于本实施例中，所述步骤S2包括以下步骤：

首先执行步骤S20，采集该LED景观灯现场的现场视频图像，具体地，所述的现场视频图像例如为现场的视频高清图像，但并不仅限于此。接着执行步骤S21。

在步骤S21中，判断所采集的现场视频图像是否存在环境光干扰，若是，则进至步骤S22，若否，则结束。所述环境光例如为阳光、月光、其他光源的放射光，或者位于该LED景观灯现场之外的其他灯光等。接着执行步骤S22。

在步骤S22中，计算该现场视频图像中各布灯点的干扰值，接着执行步骤S23。

在步骤S23中，判断所述干扰值是否在预设的触发范围之内，若是，则进至步骤S24；若否，则结束。

在步骤S24中，生成对应该干扰值的加权值，所述加权值为一加权系数。接着执行步骤S3。

在步骤S3中，依次分析所述现场视频图像的每一帧数据，以得出各帧数据中的实际光效值组，将得出的各帧数据对应的实际光效值组依次映射到所述虚拟建筑光效模型上，并分别与所述理想光效值组进行匹配，针对每一次匹配结果生成一匹配文件；请参阅图4，显示为本发明的光效检验方法中步骤S3的流程图。如图所示，于本实施例中，所述步骤S3包括以下步骤：

首先执行步骤S30，分析所述现场视频图像中的单帧数据，于本实施例中，所述的单帧数据为该现场视频图像中的某一帧图像。接着执行步骤S31。

在步骤S31中，判断该帧数据是否为有效图像；若是，则进至步骤S32，若否，则进至步骤S39。

在步骤S32中，分析该帧数据中的各布灯点信息及材质信息，以得出该帧数据中的实际光效值组，接着执行步骤S33。

在步骤S33中，判断所述实际光效值组内是否存在干扰值，若是，则进至步骤S34，若否，则进至步骤S35。

在步骤S34中，加入对应该干扰值的加权值，以平衡该帧数据中的实际光效值组中的干扰值，换言之，即平衡该帧图像的环境光干扰。于具体的实施方式中，将分析结果映射到所述虚拟建筑光效模型的过程中，由于建筑表面会受到LED景观灯光效之外的灯光及空气通透性的影响，因此，并不是直接将分析结果赋值到建筑光效模型上，而是，将其值需要乘上给定的加权系数后，再赋值到建筑光效模型上。

在步骤S35中，将所述实际光效值组映射到所述虚拟建筑光效模型上，具体地，是通过数字图像测量算法将视频帧的二维图像信息映射到虚拟建筑光效模型上，将视频帧图像的特征信息(如亮度、色调等)映射到布灯点上，应用光效混色算法，计算出多个灯点的亮度值及色相值。接着执行步骤S36。

在步骤S36中，判断所述实际光效值组与理想光效值组之间的偏差值是否落入所述理想光效值组的合理范围内，若是，则进至步骤37，若否，则进至步骤S39。

在步骤S37中，于所述虚拟建筑光效模型对应该帧数据的位置标注所述偏差值予以提示。接着执行步骤S38。

在步骤S38中，针对该次匹配结果生成一匹配文件，以记录匹配结果。接着执行步骤S39。

在步骤S39中，返回步骤30，以分析所述现场视频图像中的下一帧数据。需要说明的是，所述现场视频图像中单帧数据的帧数等于所述步骤S30至步骤S39的循环次数，以便将所述现场视频图像中的每一帧图像都做分析。

接着执行步骤S4。

在步骤S4中，播放各该设计效果文件，以生成对应各该设计效果文件的光效分析曲线，分别将各该光效分析曲线与所述理想光效曲线进行匹配，并在匹配出的曲线偏差超出所述理想光效曲线的合理范围时发出警报。请参阅图5，显示为本发明的光效检验方法中步骤S4的流程图。如图所示，于本实施例中，所述步骤S4包括以下步骤：

首先执行步骤S40，播放所述LED景观灯现场的设计效果文件，需要说明的是，在之前的LED景观灯现场的设计过程中，对应各LED景观的设计生成有多个设计效果文件，接着执行步骤S41。

在步骤S41中，生成对应各该设计效果文件的光效分析曲线，接着执行步骤S42。

在步骤S42中，分别将所述设计效果文件对应的光效分析曲线与所述理想光效曲线进行匹配，接着执行步骤S43。

在步骤S43中，判断匹配出的曲线偏差是否落入所述理想光效曲线的合理范围，若是，则返回步骤42进行下一个设计效果文件的匹配，若否，则进至步骤S44。

在步骤S44中，发出警报予以提醒。

综上所述，基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，通过预先建立LED景观灯现场的虚拟建筑光效模型，分析LED景观灯现场的现场视频图像，将分析结果映射到虚拟建筑光效模型上，并与设计光效进行比较给出结果的技术手段，很好地解决了大型LED景观灯工程中现有技术无法有效对实际光效与设计光效的匹配程度进行数字量化以及高精度检验的问题，进而保障了设计效果趋向理想化，并大大地提高了设计的工作效率。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (8)

1.一种基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，其特征在于，所述光效检验方法至少包括以下步骤：

1)建立LED景观灯现场的虚拟建筑光效模型，对所述虚拟建筑光效模型进行单色检验，以生成该LED景观灯现场的理想光效值组以及对应该理想光效值组的理想光效曲线，并设定所述理想光效值组以及理想光效曲线的合理范围；

2)采集该LED景观灯现场的现场视频图像，并在所述现场视频图像存在环境光干扰时计算出干扰值以及对应该干扰值的加权值；以及

3)依次分析所述现场视频图像的每一帧数据，以得出各帧数据中的实际光效值组，将得出的各帧数据对应的实际光效值组依次映射到所述虚拟建筑光效模型上，并分别与所述理想光效值组进行匹配，针对每一次匹配结果生成一匹配文件。

2.根据权利要求1所述的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，其特征在于：于所述步骤1)中，所述虚拟建筑光效模型是依据所述LED景观灯现场的建筑布灯图纸在建筑模型上加入布灯信息并通过灯光混色算法建立的。

3.根据权利要求2所述的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，其特征在于：于所述步骤1)中，所述LED景观灯现场的理想光效值组是根据建筑模型上的布灯信息及建筑模型的材质信息计算出的。

4.根据权利要求1所述的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，其特征在于：于所述步骤1)中，还包括一判断单色检验是否合格的步骤，若是，则生成该LED景观灯现场的理想光效值组以及对应该理想光效值组的理想光效曲线，若否，则更新所述虚拟建筑光效模型的空间及材质混色。

5.根据权利要求1所述的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，其特征在于：所述步骤2)包括：

2-1)采集该LED景观灯现场的现场视频图像；

2-2)判断所采集的现场视频图像是否存在环境光干扰；若是，则进至步骤2-3)，若否，则结束；

2-3)计算该现场视频图像中各布灯点的干扰值；以及

2-4)判断所述干扰值是否在预设的触发范围之内，若是，则生成一加权值；若否，

则结束。

6.根据权利要求5所述的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，其特征在于：所述步骤3)包括：

3-1)分析所述现场视频图像中的单帧数据；

3-2)判断该帧数据是否为有效图像；若是，则进至步骤3-3)，若否，则返回步骤3-1，即分析所述现场视频图像中的下一帧数据；

3-3)分析该帧数据中的各布灯点信息及材质信息，以得出该帧数据中的实际光效值组；

3-4)判断所述实际光效值组内是否存在干扰值，若是，则加入对应该干扰值的加权值，并进入步骤3-5；若否，则进至步骤3-5)；

3-5)将所述实际光效值组映射到所述虚拟建筑光效模型上；

3-6)判断所述实际光效值组与理想光效值组之间的偏差值是否落入所述理想光效值组的合理范围内，若否，则返回步骤3-1，即分析所述现场视频图像中的下一帧数据，若是，则于所述虚拟建筑光效模型对应该帧数据的位置标注所述偏差值；以及

3-7)针对该次匹配结果生成一匹配文件，并返回步骤3-1)分析所述现场视频图像中的下一帧数据。

7.根据权利要求6所述的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，其特征在于：所述现场视频图像中单帧数据的帧数等于所述步骤3-1)至步骤3-7)的循环次数。

8.根据权利要求1所述的基于LED景观灯现场视频图像的光效检验方法，其特征在于：还包括步骤4)，包括以下步骤：

4-1)播放所述LED景观灯现场的设计效果文件；

4-2)生成对应各该设计效果文件的光效分析曲线；

4-3)将一设计效果文件对应的光效分析曲线与所述理想光效曲线进行匹配；以及

4-4)判断匹配出的曲线偏差是否落入所述理想光效曲线的合理范围，若是，则返回步骤4-3)进行下一次匹配，若否，则发出警报。