CN110455497A - 一种基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：选择试验：选取不同的被试，同时观察两个LED灯珠，要求被试选择可以观察到幻影阵列效应的LED灯珠；步骤2：通过阶梯法，根据被试的选择，当前幻影阵列效应的可见性MD数值发生改变；步骤3：重复步骤1与步骤2，直到在阶梯法下变化的幻影阵列效应的可见性MD经过9次翻转；步骤4：计算每个被试对应幻影阵列效应的可见阈值VS；步骤5：首先将实验结果导入SPSS软件进行预处理，接着通过傅里叶变化与闵可夫斯基和式分析实验结果并推导出带有待定常数的可见模型，最后通过支持向量回归确立待定常数，建立幻影阵列效应的可见性模型。本发明的评测方法具有简便快速等优点；适合于任意频率与复杂波形条件下的幻影阵列效应的可见性评测。

Description

一种基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法

技术领域：

本发明涉及一种基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，属于LED照明技术领域。

背景技术：

近年来，LED作为一款新型半导体绿色能源产品，具有低功耗、寿命长、环保等优点。特别是在全球能源告急的环境下，LED已被广泛地应于于室内照明以及道路照明等各个领域。调节LED亮度有着众多不同的方法，目前脉冲宽度调制由于其结构简单、成本低、功耗小等优势被广泛采用。然而使用脉冲宽度调制的LED，会带来闪烁、频闪、幻影阵列等瞬态伪像。这对于照明应用造成了阻碍，同时也会对用户在使用LED的照片产品中产生危害。例如，夜间行车，若一驾驶员快速扫过前方车辆的尾灯，则会在视野中出现断断续续的点阵，这严重影响了交通安全。考虑到LED的广泛应用前景，为了保证LED照明的推广，需要合理有效地对瞬态伪像的产生进行规避。

针对该问题，国内外已有众多研究机构与学者开展了闪烁与频闪效应的研究，建立了闪烁与频闪效应的各种评价指标以及可见性模型。但对于幻影阵列效应，尚且缺乏相应的评估方法与预测手段。

发明内容：

技术问题：为解决现有技术的不足，实现幻影阵列效应的评估与预测，提供一种基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法。本发明的评测方法具有简便快速等优点；适合于任意频率与复杂波形条件下的幻影阵列效应的可见性评测。

技术方案：

一种基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，包括幻影阵列效应的可见性MD、幻影阵列效应的可见阈值VS，所述幻影阵列效应的可见性MD为当前使用的LED光波动的调制深度，所述幻影阵列效应的可见阈值VS为被试无法观察到幻影阵列现象时，LED光波动的调制深度值；及以下步骤，

步骤1：选择试验：选取不同的被试，其中一个由调制信号驱动，另一个由直流信号驱动，同时观察两个LED灯珠，被试经过短暂观察后，要求被试选择可以观察到幻影阵列效应的LED灯珠；

步骤2：通过阶梯法，根据被试的选择，当前幻影阵列效应的可见性MD数值发生改变；若选择正确，MD数值降低，若选择错误，MD数值升高；

步骤3：重复步骤1与步骤2，直到在阶梯法下变化的幻影阵列效应的可见性MD经过9次翻转，MD由上升趋势转为下降以及由下降趋势转为上升都视作一次翻转；

步骤4：计算每个被试对应幻影阵列效应的可见阈值VS，数值上等于MD变化过程中最后四次翻转点的平均值；

步骤5：首先将实验结果导入SPSS软件进行预处理，接着通过傅里叶变化与闵可夫斯基和式分析实验结果并推导出带有待定常数的可见模型，最后通过支持向量回归确立待定常数，建立幻影阵列效应的可见性模型。

步骤1中，所述幻影阵列效应的可见性MD，为所使用光源的光波动的调制深度，其公式如下所示：

其中L_max，L_min分别代表光源亮度的最大值和最小值，MD的范围为0至100％。

步骤1中，所述选择实验的过程是：采用参考对比法，在暗室的黑色屏幕上垂直安置两只LED灯，间距为8cm，通过函数发生器，其中一只LED灯通直流信号，另一只LED灯通调制波信号，两信号同时分别随机输出到两只LED，被试在与屏幕水平距离1.5m处，且水平视线处于两LED中间位置，进行观察，被试通过上下按钮反馈观察结果，上按钮对应处于上方的LED，下按钮对应处于下方的LED。

步骤2与步骤3中，所述MD数值计算，采用阶梯收敛法，具体是：MD数值初始值在80％至90％间随机，初始变化步长为20％，上升下降的步长比为3:1，假设被试选择有幻影阵列效应的LED为正确，若被试选择正确，则MD数值降低，若被试选择错误，则MD数值提高，每当MD数值对应的阶梯图经过一次上升与下降的翻转后，步长改变一次，按照20％，10％，5％，3％，1％的数值序列依次取值。

步骤5中，所述使用SPSS软件对实验数据预处理，包括：查看各个频率、波形下，幻影阵列效应的可见阈值VS的箱图与误差条形图，分析分布情况；计算各个频率、波形下VS的平均值与误差值，用于数据库建立。

步骤5中，所述推导出带有待定常数的可见模型的具体计算过程如下，

闵可夫斯基和式如下：

其中Sc为目标刺激的敏感度，Si为组成目标刺激的各刺激分量的敏感度，n为刺激分量的序列号，m为闵可夫斯基求和指数；

所述预测模型如下所示：

其中GVM为用来进行可见性预测的数值结果，其中C_m为第m次傅里叶频率分量的振幅值，S_m为第m个傅里叶分量频率的正弦波的幻影阵列效应的可见阈值，n为待定常数；若GVM＝1，则表示在该条件下，幻影阵列效应处于可被观察到的临界状态；若GVM<1，则表示在该条件下，幻影阵列效应处于不可被观察到的状态；若GVM>1，则表示在该条件下，幻影阵列效应处于可被观察到的状态；

n的取值计算，采用支持向量回归的方法，从步骤5中所创建的数据库中选取合适的训练集后，经过模型学习得到n的大小为2.1。

有益效果：

本发明，通过主观实验以及后续使用SPSS软件分析，确定对幻影阵列效应的可见性有着显著影响的因素。

本发明通过信号傅里叶分解，从信号能量角度解析其可见性，量化幻影阵列的可见性后根据实验测量结果建立预测模型。在之后对于不同频率与波形条件下的幻影阵列效应的可见性，可以通过该模型进行快捷有效的预测。

附图说明：

图1是进行幻影阵列可见性测量的实验设置示意图；

图2是步骤2与步骤3阶梯法的示意图。

图3是实验测量中所使用的LED灯珠的光谱曲线图。

具体实施方式：

以下通过具体实施方式对本发明技术方案作进一步解释说明，但本发明的应用范围并不局限于下面的实施例，下面的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，应包括权利要求书中的全部内容；而且本领域技术人员从以下的一个实施例即可实现权利要求书中的全部内容，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明的宗旨和权利要求保护的范围情况下，还可以做出许多形式，这些均属于本发明的保护之内。

一种基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，包括幻影阵列效应的可见性MD、幻影阵列效应的可见阈值VS，所述幻影阵列效应的可见性MD为当前使用的LED光波动的调制深度，所述幻影阵列效应的可见阈值VS为被试无法观察到幻影阵列现象时，LED光波动的调制深度值；及以下步骤，

步骤1：选取不同的被试，其中一个由调制信号驱动，另一个由直流信号驱动，同时观察两个LED灯珠，(由调制信号驱动的LED灯珠可以观察到幻影阵列现象，由直流信号驱动的LED灯珠无法观察到幻影阵列现象)。被试经过短暂观察后，要求被试选择可以观察到幻影阵列效应的LED灯珠；

步骤2：通过阶梯法，根据被试的选择，当前幻影阵列效应的可见性MD数值发生改变；若选择正确，MD数值降低，若选择错误，MD数值升高；

步骤3：重复步骤1与步骤2，直到在阶梯法下变化的幻影阵列效应的可见性MD经过9次翻转(MD由上升趋势转为下降以及由下降趋势转为上升都视作一次翻转)；

步骤4：计算每个被试对应幻影阵列效应的可见阈值VS，数值上等于MD变化过程中最后四次翻折点的平均值；

步骤5：首先将实验结果导入SPSS进行预处理，接着通过傅里叶变化与闵可夫斯基和式分析实验结果并推导出带有待定常数的可见模型，最后通过支持向量回归确立待定常数，建立幻影阵列效应的可见性模型。

由于使用主观实验测量幻影阵列效应的可见阈值需要大量的被试参与以及反复进行实验步骤，实现起来比较耗费人力与时间。更重要的是，在观察幻影阵列效应的过程本身也会给被试带来视觉疲劳，反复长时间进行有可能对身体健康造成危害。所以本发明采用一种预测的方法，首先确定幻影阵列效应的可见性的评估标准，接着通过实验测量以及线性回归模型建立幻影阵列效应可见阈值与频率关系的数据库，最后建立幻影阵列效应的可见性的预测模型。只需要测量待评估的LED光源的光波动的频率与调制深度，根据建立的数据库找到预测模型所需的各项数值计算即可确认该LED光源的幻影阵列效应是否可见。

步骤1中，所述幻影阵列效应的可见性MD，为所使用光源的光波动的调制深度，其公式如下所示：

其中L_max，L_min分别代表光源亮度的最大值和最小值，MD的范围为0至100％。数值越高，代表幻影阵列效应的可见性越高；数值越低，代表幻影阵列效应的可见性越低。

步骤1中，所述实验过程，采用参考对比法，在暗室的黑色屏幕上垂直安置两只LED灯，间距为8cm。通过函数发生器，其中一只LED灯通直流信号，另一只LED灯通调制波信号。两信号同时分别随机输出到两只LED。被试在与屏幕水平距离1.5m处，且水平视线处于两LED中间位置，进行观察。被试通过上下按钮反馈观察结果，上按钮对应处于上方的LED，下按钮对应处于下方的LED。

步骤2与步骤3中，所述实验过程中的MD计算，采用阶梯收敛法。MD初始值在80％至90％间随机，初始变化步长为20％，上升下降的步长比为3:1。假设被试选择有幻影阵列效应的LED为正确。若被试选择正确，则MD数值降低，若被试选择错误，则MD数值提高。每当MD对应的阶梯图经过一次上升与下降的翻转后，步长改变一次，按照20％，10％，5％，3％，1％的数值序列依次取值。

步骤5中，所述使用SPSS对实验数据预处理，主要包括：查看各个频率、波形下，幻影阵列效应的可见阈值VS的箱图与误差条形图，分析分布情况。除此以外，计算各个频率、波形下VS的平均值与误差值，用于数据库建立。

步骤5中，所述模型推导与待定常数计算过程具体如下，

闵可夫斯基和式如下：

其中Sc为目标刺激的敏感度，Si为组成目标刺激的各刺激分量的敏感度，n为刺激分量的序列号，m为闵可夫斯基求和指数。

在正弦波与方波分别作为调制信号的实验结果对比中，发现在方波的傅里叶分量中，对VS产生影响不仅仅是基波，三次谐波与五次谐波等谐波分量均存在影响。由此可以推测，人眼较敏感的某些高次谐波分量对调制信号的VS有着重要的影响。综上所述，某一给定波形信号的VS会受到该波形的所有傅里叶分量的影响。

因此结合上述两者内容，得到所述预测模型如下所示：

其中GVM为用来进行可见性预测的数值结果，其中C_m为第m次傅里叶频率分量的振幅值，S_m为第m个傅里叶分量频率的正弦波的幻影阵列效应的可见阈值，n为待定常数。若GVM＝1，则表示在该条件下，幻影阵列效应处于可被观察到的临界状态；若GVM<1，则表示在该条件下，幻影阵列效应处于不可被观察到的状态；若GVM>1，则表示在该条件下，幻影阵列效应处于可被观察到的状态。

n的取值计算，采用支持向量回归的方法，从步骤5中所创建的数据库中选取合适的训练集后，经过模型学习得到n的大小为2.1。

具体实施例：在多次测量某一LED光源后，确定其波形为方波，频率为100Hz，其波形方程式如下：

其中10次测量结果的可见阈值如下表1所示

表1 100Hz方波驱动的LED光源10次测量后的调制深度

序号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
											可见阈值	N1	N2	N3	N4	N5	N6	N7	N8	N9	N10

则该方波可通过傅里叶分解表示为如下：

由于六次傅里叶项后的正弦分量在本例中对于原方波影响很小，在此处将六次项后的分量舍去。本例中所用到的可见阈值如下表2所示。

表2 100Hz方波分解后各个正弦频率分量对应的可见阈值

正弦分量	100Hz	300Hz	500Hz	700Hz	900Hz
						可见阈值	57.74％	25.54％	26.00％	21.14％	24.59％

表2中所得数据为在以下实验设置条件下得到：使用亮度为1400cd/m²的5mm白光LED灯珠，被试距离LED灯珠的水平距离约为1.5m，该LED的光谱图如图3所示。

将表1与表2中的数据代入预测模型中，计算GVM的数值，以序号1为例，计算表达式如下所示：

最终将由表1代入表2计算所得的10个GVM值，与1做独立样本t检验，若表明无差异，则表示该光源处于幻影阵列效应可视的临界点。若有差异，则比较10个GVM值的均值与1的大小，若比1大，则表示该光源会产生幻影阵列效应，若比1小，则表示该光源不易产生幻影阵列效应。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，其特征在于：包括幻影阵列效应的可见性MD、幻影阵列效应的可见阈值VS，所述幻影阵列效应的可见性MD为当前使用的LED光波动的调制深度，所述幻影阵列效应的可见阈值VS为被试无法观察到幻影阵列现象时，LED光波动的调制深度值；及以下步骤，

步骤1：选择试验：选取不同的被试，其中一个由调制信号驱动，另一个由直流信号驱动，同时观察两个LED灯珠，被试经过短暂观察后，要求被试选择可以观察到幻影阵列效应的LED灯珠；

步骤2：通过阶梯法，根据被试的选择，当前幻影阵列效应的可见性MD数值发生改变；若选择正确，MD数值降低，若选择错误，MD数值升高；

步骤3：重复步骤1与步骤2，直到在阶梯法下变化的幻影阵列效应的可见性MD经过9次翻转，MD由上升趋势转为下降以及由下降趋势转为上升都视作一次翻转；

步骤4：计算每个被试对应幻影阵列效应的可见阈值VS，数值上等于MD变化过程中最后四次翻转点的平均值；

步骤5：首先将实验结果导入SPSS软件进行预处理，接着通过傅里叶变化与闵可夫斯基和式分析实验结果并推导出带有待定常数的可见模型，最后通过支持向量回归确立待定常数，建立幻影阵列效应的可见性模型。

2.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，其特征在于：步骤1中，所述幻影阵列效应的可见性MD，为所使用光源的光波动的调制深度，其公式如下所示：

其中L_max，L_min分别代表光源亮度的最大值和最小值，MD的范围为0至100％。

3.根据权利要求1或2所述的基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，其特征在于：步骤1中，所述选择实验的过程是：采用参考对比法，在暗室的黑色屏幕上垂直安置两只LED灯，间距为8cm，通过函数发生器，其中一只LED灯通直流信号，另一只LED灯通调制波信号，两信号同时分别随机输出到两只LED，被试在与屏幕水平距离1.5m处，且水平视线处于两LED中间位置，进行观察，被试通过上下按钮反馈观察结果，上按钮对应处于上方的LED，下按钮对应处于下方的LED。

4.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，其特征在于：步骤2与步骤3中，所述MD数值计算，采用阶梯收敛法，具体是：MD数值初始值在80％至90％间随机，初始变化步长为20％，上升下降的步长比为3:1，假设被试选择有幻影阵列效应的LED为正确，若被试选择正确，则MD数值降低，若被试选择错误，则MD数值提高，每当MD数值对应的阶梯图经过一次上升与下降的翻转后，步长改变一次，按照20％，10％，5％，3％，1％的数值序列依次取值。

5.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，其特征在于：步骤5中，所述使用SPSS软件对实验数据预处理，包括：查看各个频率、波形下，幻影阵列效应的可见阈值VS的箱图与误差条形图，分析分布情况；计算各个频率、波形下VS的平均值与误差值，用于数据库建立。

6.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的幻影阵列的可见性评测方法，其特征在于：步骤5中，所述推导出带有待定常数的可见模型的具体计算过程如下，

闵可夫斯基和式如下：

其中Sc为目标刺激的敏感度，Si为组成目标刺激的各刺激分量的敏感度，n为刺激分量的序列号，m为闵可夫斯基求和指数；

所述预测模型如下所示：

其中GVM为用来进行可见性预测的数值结果，其中C_m为第m次傅里叶频率分量的振幅值，S_m为第m个傅里叶分量频率的正弦波的幻影阵列效应的可见阈值，n为待定常数；若GVM＝1，则表示在该条件下，幻影阵列效应处于可被观察到的临界状态；若GVM<1，则表示在该条件下，幻影阵列效应处于不可被观察到的状态；若GVM>1，则表示在该条件下，幻影阵列效应处于可被观察到的状态；

n的取值计算，采用支持向量回归的方法，从步骤5中所创建的数据库中选取合适的训练集后，经过模型学习得到n的大小为2.1。