CN108088658A - 一种眩光测量方法及其测量系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种眩光测量方法及其测量系统。其中，该测量方法包括：获取眩光源图像并合成高动态范围的眩光源图像；将高动态范围图像转换为亮度分布图像；从亮度分布图像中获取所述眩光源相关参数，计算眩光源的眩光值；在计算所述眩光源相关参数时，使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的位置指数和立体角大小。通过使用与鱼眼镜头相匹配的投影计算方法，很好的降低了图像采集硬件和软件处理算法不匹配导致的眩光值计算误差，尤其是针对距离光轴较远的眩光源。
Description
技术领域
本发明涉及光照测量技术领域，尤其涉及一种眩光测量方法及其测量系统。
背景技术
随着LED灯具的广泛应用，LED灯具带来的眩光及光污染问题越来越受到重视。在中小学教室照明、地铁照明、体育场馆照明及道路照明都需要进行眩光等级的测量，以满足使用标准，避免眩光带来的各种问题。眩光的评估值有室内统一眩光值，室外眩光值，道路照明阈值增量等。
在此，以统一眩光值的测试为例，详细介绍眩光测量的现有技术。依据CIE117-1997的要求，室内统一眩光值计算公式如下：
其中：Lb是背景亮度，单位cd/m2；L是灯具在观察者方向的亮度，单位cd/m2；ω是灯具对人眼所张的立体角，单位sr；P是灯具的位置指数，可以由图1和图2所示的图和表格确定。
UGR的值在10～30之间，越大眩光越强。而CQC强制标准规定在教室里，UGR<17。
在上述测量方法中，由于标准要求UGR测量的视场角需大于144°×126°，只有鱼眼镜头能达到。因此，在采集图像时均采用鱼眼镜头进行。但鱼眼镜头的成像与普通镜头的成像存在着明显的区别，鱼眼镜头的畸变会影响采集图像中眩光源的位置和大小。然而在设备计算过程中，仅用普通镜头成像算法计算和生成眩光值，而没有考虑到鱼眼镜头带来的畸变带来的误差。
亦即现有的眩光和光污染测量方法都是硬件采用鱼眼镜头、软件算法却基于近轴普通镜头成像算法，在计算眩光源位置和大小时误差非常大，尤其是离光轴较远的眩光源，大小误差可达60％。
此外，眩光源和背景亮度比值可达几十万，而相机传感器的动态范围只有14bit(16384：1)，普通图像的动态范围只有8bit(256：1)，远远达不到眩光测量的要求。
因此，现有技术还有待发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种眩光测量方法及其测量系统，旨在解决现有眩光测量误差较大的问题。
为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：
一种眩光测量方法，其中，包括：
获取眩光源图像并进行高动态范围合成；
将合成后的图像转换为亮度分布图像；
从亮度分布图像中获取所述眩光源相关参数，计算眩光源的眩光值；在计算所述眩光源相关参数时，使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的位置指数和立体角。
所述的眩光测量方法，其中，所述眩光源相关参数包括：眩光源的发光表面平均亮度、眩光源的立体角、背景亮度以及眩光源的位置指数。
所述的眩光测量方法，其中，所述计算眩光源的位置指数具体包括：
计算获取眩光源的几何中心像素坐标；
使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的横向和纵向偏移量；
根据所述横向和纵向偏移量，计算T/R值以及H/R值；
查询guth表中与所述T/R值以及H/R值相对应的位置指数。
所述的眩光测量方法，其中，所述鱼眼镜头投影计算方法具体由如下算式定义：y＝2f·sin(θ/2)；其中，y为像高偏移量，f为镜头焦距。
所述的眩光测量方法，其中，所述方法还包括：采集多张眩光源的图像；将上述采集的多张图像进行高动态范围合成处理；预处理所述高动态范围图像为亮度分布图像；根据预定的阈值算法识别所述亮度分布图像中的眩光源。
一种眩光测量系统，其中，包括：参数获取模块，用于获取眩光源相关参数以及眩光分析模块，用于根据所述眩光源相关参数，计算眩光源的眩光值；在计算所眩光源相关参数时，使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的位置指数和立体角。
所述的眩光测量系统，其中，所述眩光源相关参数包括：眩光源的发光表面平均亮度、眩光源的立体角、背景亮度以及眩光源的位置指数。
所述的眩光测量系统，其中，所述眩光分析模块具体用于：计算获取眩光源的几何中心像素坐标；使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的横向偏移量；根据所述横向和纵向偏移量，计算T/R值以及H/R值；以及查询guth表中与所述T/R值以及H/R值相对应的位置指数；计算眩光源的立体角。
所述的眩光测量系统，其中，所述鱼眼镜头投影计算方法具体由如下算式定义：y＝2f·sin(θ/2)；其中，y为像对中心点的偏移量，f为镜头焦距。
所述的眩光测量系统，其中，所述系统还包括：图像采集模块，用于采集多张包含至少一个眩光源的待测量图像；高动态范围合成模块，用于采集的所述待测量图像合成为高动态范围图像；校正模块，用于预处理所述待测量图像为亮度分布图像；所述眩光分析模块还用于根据预定的阈值算法识别所述亮度分布图像中的眩光源。
有益效果：本发明提供的一种眩光测量方法及其测量系统，通过使用与鱼眼镜头相匹配的投影计算方法，很好的降低了图像采集硬件和软件处理算法不匹配导致的眩光值计算误差，尤其是针对距离光轴较远的眩光源。另外，本发明所述的测量系统可以简单的通过数码相机和电脑完成，整个系统构成较为简单，便于携带和进行测量。
附图说明
图1为现有技术中位置指数的计算示意图。
图2为现有技术中guth表的示例。
图3为本发明实施例提供的眩光测量方法的方法流程图。
图4为本发明实施例提供的眩光测量方法步骤103的方法流程图。
图5为本发明实施例提供的眩光测量系统的结构框图。
图6为本发明实施例提供的不同镜头的投影方式曲线图。
图7为本发明实施例提供的眩光测量系统的执行流程图。
具体实施方式
本发明提供一种眩光测量方法及其测量系统。为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图3所示，为本发明实施例提供的一种眩光测量方法。该眩光测量方法包括：
101：获取包含眩光源的图像并进行高动态范围合成。
103：将合成后的图像转换为亮度分布图像。在获取该相关参数前，需要首先进行高动态范围合成以获得与采样图像相对应的亮度分布图像。
105：从所述亮度分布图像中获取所述眩光源相关参数。
具体的，在使用背景技术所描述的眩光值计算方法时，该眩光源相关参数可以包括：眩光源的发光表面平均亮度、眩光源的尺寸立体角、背景亮度以及眩光源的位置指数。
107：计算眩光源的位置指数和立体角。其中，在计算所述位置指数和立体角时，使用鱼眼镜头投影计算方法计算。
如图6所示，为多种不同类型的鱼眼镜头和普通镜头的投影方式。其中编号为1、2、4、5的曲线为鱼眼镜头的投影方式，编号为3的直线为普通镜头的投影方式。如图6所示，在采用不同类型的镜头进行图像采集时，会因投影关系的变化导致眩光源位置指数和立体角计算的误差。
具体的，所述鱼眼镜头投影计算方法具体为：y＝2f·sin(θ/2)；其中，y为像高偏移量，f为镜头焦距。
具体的，如图4所示，所述计算眩光源的位置指数的步骤107具体包括：
1071：计算获取眩光源的几何中心像素坐标。
1073：使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的横向和纵向偏移量。
1075：根据所述横向和纵向偏移量，计算T/R值以及H/R值、立体角。
1077：查询guth表(图2所示)中与所述T/R值以及H/R值相对应的位置指数。
在进行眩光值计算前，还可以通过如下方式采集图像，并对眩光源的眩光值进行分析。
首先，采集多张包含至少一个眩光源的待测量图像。然后，将所述多张图像合成为高动态范围图像。然后，将所述高动态范围转换为亮度分布图像并根据预定的阈值算法识别所述亮度分布图像中的眩光源。
在识别眩光源完毕后，可以执行图3中的步骤对眩光源的眩光值进行分析。该眩光源可以是各种不同类型的LED光源，例如灯管或者灯泡。
本发明实施例还提供一种眩光测量系统。如图5所示，该测量系统包括：参数获取模块100用于获取眩光源相关参数以及眩光分析模块200用于根据所述眩光源相关参数，计算眩光源的位置指数和立体角。在计算所述位置指数和立体角时，使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的的位置指数和立体角。
具体的，所述眩光源相关参数包括：眩光源的发光表面平均亮度、眩光源的立体角、背景亮度以及眩光源的位置指数。
更具体的，所述眩光分析模块200具体用于：计算获取眩光源的几何中心像素坐标；使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的像高偏移量；根据所述横向和纵向偏移量，计算T/R值以及H/R值、立体角；以及查询guth表中与所述T/R值以及H/R值相对应的位置指数。
具体的，所述鱼眼镜头投影计算方法为：y＝2f·sin(θ/2)；其中，y为像高偏移量，f为镜头焦距。
较佳的是，所述系统还包括：图像采集模块300，用于采集包含至少一个眩光源的待测量图像。高动态范围合成模块400，用于将多张眩光源图像合成为一张高动态范围图像。校正模块500，用于预处理所述待测量图像为亮度分布图像；所述眩光分析模块200还用于，根据预定的阈值算法识别所述亮度分布图像中的眩光源并计算眩光值。
以下以采用焦距为8mm的鱼眼镜头的数码相机采集图像并对于眩光源进行位置指数计算为例进行阐述。
其中，在本实施例中，CCD传感器尺寸为7.4×7.4um，分辨率为3000×2000；镜头为4.5mm镜头，等立体角投影，即y＝2f·sin(θ/2)。图像中眩光源中心位置为(800，600)。
采用普通镜头的投影方式的计算过程为：
普通镜头的投影换算公式为：y＝f·tanθ
即此灯像高偏移yx＝f·tanθx
yx＝(2727-3296/2)*5.5/1000＝5.9345mm，f＝4.5mm
求得T/R＝tanθx＝1.15
同理求得H/R＝tanθy＝(2472/2-130)*5.5/1000/8＝0.66
查表得到此灯位置指数为P＝5.5。
采用改进后鱼眼镜头的投影方式的计算过程为：
投影换算公式为：y＝2f·sin(θ/2)
求解T/R＝tanθx＝tan(2arcsin(yx/2f))
代入数据，求得T/R＝2.78，H/R＝0.79
查表得到位置指数为P＝8.45。
在立体角的计算过程中，采用普通镜头的投影方式的立体角计算方程为：
ω＝ω0·cos3θ；其中，ω0＝s0/f2，是CMOS传感器中心像素的立体角；θ＝arctg((yx2+yy2)1/2/f)，是眩光源的像与镜头中心的夹角；s0是中心像素面积；f为镜头焦距，yx,yy分别是眩光源的横向偏移量和纵向偏移量，代入数据可以求得ω＝5.9E-07。
而采用鱼眼镜头的等立体角算法计算过程如下：
对等立体角鱼眼镜头有ω＝ω0·cosθ；其中θ＝2arcsin(y/2f)；y是眩光源偏移量，y＝(yx2+yy2)1/2，在代入相应的数据可以求得最终的结果为ω＝3.27E-07。
从上述两种投影方式的计算方式可以看到，现有技术中采用普通镜头投影的方式测量误差较大，接近60％。而本发明采用鱼眼镜头实际的投影公式，大大提高了眩光源位置和立体角大小计算的精度。实践证明，采用该技术后，眩光源的位置精度高达99％。
如图7所示，为本发明实施例中，该眩光测量系统的具体操作流程可以包括：导入多张数码相机拍摄的无损格式文件，对其进行高动态范围合成处理后，再进行线性度校准和均匀度校准(令数码相机转变为便携式测光相机)，结合预设的测光相机文件，输出最终的结果并打印相对应的报告。
本发明针对测量眩光和光污染时，仪器笨重不便携带、测量时间长、眩光源位置和大小计算不准确等问题，结合鱼眼镜头的投影公式和实际视场角测试进行计算，避免了上述误差的出现。实践证明，该算法测量眩光源位置和大小误差非常小，不到1％，而且整体设备可以通过数码相机来实现，便于携带。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及本发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种眩光测量方法，其特征在于，包括：
获取眩光源图像并进行高动态范围合成；
将合成后的图像转换为亮度分布图像；
从亮度分布图像中获取所述眩光源相关参数，计算眩光源的眩光值；在计算所述眩光源相关参数时，使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的位置指数和立体角。
2.根据权利要求1所述的眩光测量方法，其特征在于，所述眩光源相关参数包括：眩光源的发光表面平均亮度、眩光源的立体角、背景亮度以及眩光源的位置指数。
3.根据权利要求1所述的眩光测量方法，其特征在于，所述计算眩光源的位置指数具体包括：
计算获取眩光源的几何中心像素坐标；
使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的横向偏移量和纵向偏移量；
根据所述横向和纵向偏移量，计算T/R值以及H/R值；
查询guth表中与所述T/R值以及H/R值相对应的位置指数。
4.根据权利要求1所述的眩光测量方法，其特征在于，所述鱼眼镜头投影计算方法具体由如下算式定义：
y＝2f·sin(θ/2)；
其中，y为横向偏移量，f为镜头焦距。
5.根据权利要求1所述的眩光测量方法，其特征在于，所述方法还包括：
采集包含至少一个眩光源的待测量图像；
将多张眩光源的待测量图像合成为高动态范围的待测量图像；
预处理所述合成后的待测量图像为亮度分布图像；
根据预定的阈值算法识别所述亮度分布图像中的眩光源。
6.一种眩光测量系统，其特征在于，包括：
参数获取模块，用于获取眩光源相关参数；在计算所述参数时，使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的位置指数和立体角。
眩光分析模块，用于根据所述眩光源相关参数，计算眩光源的眩光值。
7.根据权利要求6所述的眩光测量系统，其特征在于，所述眩光源相关参数包括：眩光源的发光表面平均亮度、眩光源的立体角、背景亮度以及眩光源的位置指数。
8.根据权利要求6所述的眩光测量系统，其特征在于，所述眩光分析模块具体用于：计算获取眩光源的几何中心像素坐标；使用鱼眼镜头投影计算方法计算眩光源的横向和纵向偏移量；根据所述横向和纵向偏移量，计算T/R值以及H/R值；以及查询guth表中与所述T/R值以及H/R值相对应的位置指数。
9.根据权利要求6所述的眩光测量系统，其特征在于，所述鱼眼镜头投影计算方法具体由如下算式定义：y＝2f·sin(θ/2)；其中，y为像高偏移量，f为镜头焦距。
10.根据权利要求6所述的眩光测量系统，其特征在于，所述系统还包括：
图像采集模块，用于采集包含至少一个眩光源的待测量图像；
高动态范围合成模块，用于将多张眩光源图像合成为一张高动态范围图像；
校正模块，用于预处理所述待测量图像为亮度分布图像；
所述眩光分析模块还用于，根据预定的阈值算法识别所述亮度分布图像中的眩光源并计算眩光值。
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