CN111210406B - 一种驾驶舱眩光源位置计算方法 - Google Patents

一种驾驶舱眩光源位置计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于座舱照明人机功效范畴，提供一种驾驶舱眩光源位置计算方法，包括：根据眩光点在图像坐标系中的坐标、相机参数以及水平像差解算眩光源的空间坐标，根据眩光点空间坐标，光源坐标、反光面信息判断眩光源位置，最终得到眩光评估结果。通过本专利中的评估方法，可实现座舱中眩光的快速评估。该评估方法模拟人眼视角，并借助图像处理技术，解算眩光坐标、判断眩光源位置，提高评估的效率，提升评估结果的准确性，评估效率高，可给出客观、量化的评估结果，可提升座舱光环境评估的效率和精度。

Description

一种驾驶舱眩光源位置计算方法
技术领域
本发明属于座舱照明人机功效范畴，涉及一种对飞行器座舱眩光进行评估的方法。
背景技术
飞行器座舱中由于照明灯或外部光线在座舱风挡玻璃或显示器玻璃屏幕上发生反射进入人眼将产生眩光，影响飞行员对显示器上信息和舱外情况的判断。因此，需要对眩光进行评估，计算眩光位置、判断眩光源。目前通常采用软件仿真或者人为评估的方法对眩光位置以及眩光源进行评估，采用软件仿真的方法建模及分析过程耗时长、工作量大，与实际可能存在偏差，采用人为评估的方法费时费力，存在主观性，并对眩光位置、眩光源缺乏量化评估。
为克服上述困难进而实现座舱眩光位置的快速计算，以及眩光源的判断，需要一种能够实现对飞行器座舱眩光环境进行量化评估的方法。
发明内容
本发明的目的是：提供一种驾驶舱眩光源位置计算方法，针对现有的采用软件仿真以及人为评价对座舱眩光进行评估的方法费时费力、工作强度大等问题进行改善，实现对眩光进行高效、科学评估的目标。通过建立光源信息库、采集人眼视角的图像信息，并借助图像处理技术，解算眩光坐标、判断眩光源位置，提高评估的效率，提升评估结果的准确性。
本发明的技术方案是：
一种驾驶舱眩光源位置计算方法，包括：
根据眩光点在图像坐标系中的坐标、相机参数以及水平像差解算眩光源的空间坐标，根据眩光点空间坐标，光源坐标、反光面信息判断眩光源位置，最终得到眩光评估结果。
包括：
步骤一：采集飞行员左眼、右眼眼位处光环境图像信息。
步骤二：建立座舱照明光源、显示器信息库。
步骤三：将光环境图像进行灰度处理。
步骤四：提取眩光点在光环境图像上的平面坐标。
步骤五：解算眩光点空间坐标集GlareCor＝{(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)…(xn，yn，zn)}。
步骤六：判断眩光源。
步骤一具体为：
在左、右眼位点处设置像机，相机焦距F，保持垂直相差为零，光轴间距等于标准瞳距DisE，采集座舱光环境图像。
步骤二具体为：
建立光源及显示器反光面数据库。已知驾驶舱中发光灯具数目为NL，光源的空间坐标集表示为LampCor＝{(Xlamp1，Ylamp1，Zlamp1)，(Xlamp2，Ylamp2，Zlamp2)…(XlampNL，YlampNL，ZlampNL)}，已知驾驶舱中显示器发光平面数目为NP，反光平面集表示为DisplayPlane＝{(A1，B1，C1)，(A2，B2，C2)…(ANP，BNP，CNP)}；
其中，(Xlamp1，Ylamp1，Zlamp1)表示第一个光源的空间坐标，依此类推，(XlampNL，YlampNL，ZlampNL)表示第NL个光源的空间坐标，(A1，B1，C1)表示第一个显示器反光平面的平面坐标参数，对应第一个显示器反光平面的平面方程A1x+B1y+C1z＝1，依此类推，(ANP，BNP，CNP)表示第NP个显示器反光平面的平面坐标参数，对应第NP个显示器反光平面的平面方程ANPx+BNPy+CNPz＝1，
步骤三具体为：
将左眼、右眼图像转换成灰度图像，图像矩阵分别标记为PicL、PicR。
步骤四具体为：
设左眼、右眼图像中眩光点数目分别为ML、MR，通过对图像矩阵元素顺序历遍以及阈值比较的方法，求解眩光点平面坐标；
计算过程包括：设置最佳截取阈值Threshold，对图像矩阵PicL、PicR进行二值化处理，得到眩光矩阵PicLg、PicRg，对PicLg、PicRg进行顺序历遍，按历遍顺序得到眩光点中心坐标点集PicLcor＝{(Xleft1，Yleft1)，(Xleft2，Yleft2)…(XleftML，YleftML)}，PicRcor＝{(Xright1，Yright1)，(Xright2，Yright2)…(XrightMR，YrightMR)}；
其中，(Xleft1，Yleft1)表示左眼图像中第1个眩光点的平面坐标，依此类推，(XleftML，YleftML)表示左眼图像中第ML个眩光点的平面坐标，类似地，(Xright1，Yright1)表示左眼图像中第1个眩光点的平面坐标，依此类推，(XrightMR，YrightMR)表示左眼图像中第MR个眩光点的平面坐标。
步骤五具体为：
利用左眼、右眼图像中某眩光点平面坐标，计算该眩光点在显示器反光面上的空间坐标；
以第i个眩光点空间坐标的计算为例，设第i个眩光点空间坐标为(xi，yi，zi)，坐标可用如下公式计算：
xi＝DisE·Xlefti/D
yi＝DisE·Ylefti/D
zi＝DisE·F/D
D＝Xlefti-Xrighti
其中，DisE表示双目标准瞳距，F表示相机焦距，Xlefti、Ylefti分别表示第i个眩光点在左眼图像中的平面坐标，Xrighti、Yrighti分别表示第i个眩光点在右眼图像中的平面坐标，由于垂直相差为零，因此Ylefti与Yrighti相等，D表示眩光点在左、右眼图像中的平面横坐标的差值。
步骤六具体为：
通过顺序历遍光源及显示器反光面数据库，寻找满足判据的光源坐标，即为该显示器上某一眩光点的眩光源；
依然以第i个眩光点的眩光源坐标求解为例，计算过程包括：
首先，计算第i个眩光点对应的像平面坐标，设第i个眩光点空间坐标GlareCor(i)＝(Xi，Yi，Zi)，在左像平面上的平面坐标为PicLcor(i)＝(Xlefti，Ylefti)，对应的灰度等级为GrayL，在右像平面上的平面坐标为PicRcor(i)＝(Xrighti，Yrighti)，对应的灰度等级为GrayR，通过如下公式比较GrayL与GrayR得到Piccor(i):
Piccor(i)＝(GrayL>GrayR)？PicLcor(i):PicRcor(i)
记Piccor(i)＝(Xpi，Ypi)；
然后，计算第i个眩光点所在的显示器平面坐标。设Piccor(i)所在显示器平面参数为DisplayPlane(j)＝(Aj，Bj，Cj),表示该眩光点所在反光平面坐标为Ajx+Bjy+Cjz＝1，将眩光点空间坐标代入反光平面坐标，满足等式，则该眩光点在此反光平面上，判据可表示为GlareCor(i)与DisplayPlane(j)内积为1：
最后，计算第i个眩光点对应的眩光源坐标。眩光源、显示器上的眩光点以及像平面上的眩光点构成反射路径平面，设光源j空间坐标为LampCor(j)＝(Xlampj，Ylampj，Zlampj)，设反射路径平面参数为RefLinePlane＝(P1，P2，P3)，其平面方程P1x+P2y+P3z＝1；
其中，
P2＝(a-Xpic)/(Ypia–Xpib)
P1＝(1-P2Ypi)/Xpi
P3＝((Xi-Xlampj)-P2(Xi Ylampj-Zi Xlampj))/(Xi Zlampj-Zi Xlampj)
a＝Xlampj Zi–Xi Zlampj
b＝Ylampj Zi–Yi Zlampj
c＝Zi–Zlampj
对光源信息库进行历遍，通过如下判据，满足则光源j为眩光点i的眩光源：
RefLinePlane·DisplayPlane(i)＝0。
本发明的优点是：通过本专利中的评估方法，可实现座舱中眩光的快速评估。该评估方法模拟人眼视角，并借助图像处理技术，解算眩光坐标、判断眩光源位置，提高评估的效率，提升评估结果的准确性，评估效率高，可给出客观、量化的评估结果，可提升座舱光环境评估的效率和精度。
附图说明
图1是本发明对眩光源空间坐标进行识别的流程。
具体实施方式
如图1所示，下面分别以某型飞机座舱中眩光、眩光源的位置识别为例，作进一步详细说明。
一种驾驶舱眩光源位置计算方法，包括：
根据眩光点在图像坐标系中的坐标、相机参数以及水平像差解算眩光源的空间坐标，根据眩光点空间坐标，光源坐标、反光面信息判断眩光源位置，最终得到眩光评估结果。
步骤包括：
步骤一：采集飞行员左眼、右眼眼位处光环境图像信息。
在左、右眼位点处设置像机，相机焦距F，保持垂直相差为零，光轴间距等于标准瞳距DisE，采集座舱光环境图像。
步骤二：建立座舱照明光源、显示器信息库。
建立光源及显示器反光面数据库。已知驾驶舱中发光灯具数目为NL，光源的空间坐标集表示为LampCor＝{(Xlamp1，Ylamp1，Zlamp1)，(Xlamp2，Ylamp2，Zlamp2)…(XlampNL，YlampNL，ZlampNL)}，已知驾驶舱中显示器发光平面数目为NP，反光平面集表示为DisplayPlane＝{(A1，B1，C1)，(A2，B2，C2)…(ANP，BNP，CNP)}；
其中，(Xlamp1，Ylamp1，Zlamp1)表示第一个光源的空间坐标，依此类推，(XlampNL，YlampNL，ZlampNL)表示第NL个光源的空间坐标，(A1，B1，C1)表示第一个显示器反光平面的平面坐标参数，对应第一个显示器反光平面的平面方程A1x+B1y+C1z＝1，依此类推，(ANP，BNP，CNP)表示第NP个显示器反光平面的平面坐标参数，对应第NP个显示器反光平面的平面方程ANPx+BNPy+CNPz＝1，
步骤三：将光环境图像进行灰度处理。
将左眼、右眼图像转换成灰度图像，图像矩阵分别标记为PicL、PicR。
步骤四：提取眩光点在光环境图像上的平面坐标。
设左眼、右眼图像中眩光点数目分别为ML、MR，通过对图像矩阵元素顺序历遍以及阈值比较的方法，求解眩光点平面坐标。
计算过程包括：设置最佳截取阈值Threshold，对图像矩阵PicL、PicR进行二值化处理，得到眩光矩阵PicLg、PicRg，对PicLg、PicRg进行顺序历遍，按历遍顺序得到眩光点中心坐标点集PicLcor＝{(Xleft1，Yleft1)，(Xleft2，Yleft2)…(XleftML，YleftML)}，PicRcor＝{(Xright1，Yright1)，(Xright2，Yright2)…(XrightMR，YrightMR)}。
其中，(Xleft1，Yleft1)表示左眼图像中第1个眩光点的平面坐标，依此类推，(XleftML，YleftML)表示左眼图像中第ML个眩光点的平面坐标，类似地，(Xright1，Yright1)表示左眼图像中第1个眩光点的平面坐标，依此类推，(XrightMR，YrightMR)表示左眼图像中第MR个眩光点的平面坐标。
步骤五：解算眩光点空间坐标集GlareCor＝{(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)…(xn，yn，zn)}。
利用左眼、右眼图像中某眩光点平面坐标，计算该眩光点在显示器反光面上的空间坐标。
以第i个眩光点空间坐标的计算为例，设第i个眩光点空间坐标为(xi，yi，zi)，坐标可用如下公式计算：
xi＝DisE·Xlefti/D
yi＝DisE·Ylefti/D
zi＝DisE·F/D
D＝Xlefti-Xrighti
其中，DisE表示双目标准瞳距，F表示相机焦距，Xlefti、Ylefti分别表示第i个眩光点在左眼图像中的平面坐标，Xrighti、Yrighti分别表示第i个眩光点在右眼图像中的平面坐标，由于垂直相差为零，因此Ylefti与Yrighti相等，D表示眩光点在左、右眼图像中的平面横坐标的差值。
步骤六：判断眩光源。
通过顺序历遍光源及显示器反光面数据库，寻找满足判据的光源坐标，即为该显示器上某一眩光点的眩光源。
依然以第i个眩光点的眩光源坐标求解为例，计算过程包括：
首先，计算第i个眩光点对应的像平面坐标，设第i个眩光点空间坐标GlareCor(i)＝(Xi，Yi，Zi)，在左像平面上的平面坐标为PicLcor(i)＝(Xlefti，Ylefti)，对应的灰度等级为GrayL，在右像平面上的平面坐标为PicRcor(i)＝(Xrighti，Yrighti)，对应的灰度等级为GrayR，通过如下公式比较GrayL与GrayR得到Piccor(i):
Piccor(i)＝(GrayL>GrayR)？PicLcor(i):PicRcor(i)
记Piccor(i)＝(Xpi，Ypi)。
然后，计算第i个眩光点所在的显示器平面坐标。设Piccor(i)所在显示器平面参数为DisplayPlane(j)＝(Aj，Bj，Cj),表示该眩光点所在反光平面坐标为Ajx+Bjy+Cjz＝1，将眩光点空间坐标代入反光平面坐标，满足等式，则该眩光点在此反光平面上，判据可表示为GlareCor(i)与DisplayPlane(j)内积为1：
最后，计算第i个眩光点对应的眩光源坐标。眩光源、显示器上的眩光点以及像平面上的眩光点构成反射路径平面，设光源j空间坐标为LampCor(j)＝(Xlampj，Ylampj，Zlampj)，设反射路径平面参数为RefLinePlane＝(P1，P2，P3)，其平面方程P1x+P2y+P3z＝1。
其中，
P2＝(a-Xpic)/(Ypia–Xpib)
P1＝(1-P2Ypi)/Xpi
P3＝((Xi-Xlampj)-P2(Xi Ylampj-Zi Xlampj))/(Xi Zlampj-Zi Xlampj)
a＝Xlampj Zi–Xi Zlampj
b＝Ylampj Zi–Yi Zlampj
c＝Zi–Zlampj
对光源信息库进行历遍，通过如下判据，光源j是否为眩光点i的眩光源：RefLinePlane·DisplayPlane(i)＝0。

Claims (4)

1.一种驾驶舱眩光源位置计算方法，其特征在于，包括：
根据眩光点在图像坐标系中的坐标、相机参数以及水平像差解算眩光源的空间坐标，根据眩光点空间坐标，光源坐标、反光面信息判断眩光源位置，最终得到眩光评估结果；包括：
步骤一：采集飞行员左眼、右眼眼位处光环境图像信息；步骤一具体为：在左、右眼位点处设置像机，相机焦距F，保持垂直相差为零，光轴间距等于标准瞳距DisE，采集座舱光环境图像；
步骤二：建立座舱照明光源、显示器信息库；步骤二具体为：建立光源及显示器反光面数据库；已知驾驶舱中发光灯具数目为NL，光源的空间坐标集表示为LampCor＝{(Xlamp1，Ylamp1，Zlamp1)，(Xlamp2，Ylamp2，Zlamp2)…(XlampNL，YlampNL，ZlampNL)}，已知驾驶舱中显示器发光平面数目为NP，反光平面集表示为DisplayPlane＝{(A1，B1，C1)，(A2，B2，C2)…(ANP，BNP，CNP)}；其中，(Xlamp1，Ylamp1，Zlamp1)表示第一个光源的空间坐标，依此类推，(XlampNL，YlampNL，ZlampNL)表示第NL个光源的空间坐标，(A1，B1，C1)表示第一个显示器反光平面的平面坐标参数，对应第一个显示器反光平面的平面方程A1x+B1y+C1z＝1，依此类推，(ANP，BNP，CNP)表示第NP个显示器反光平面的平面坐标参数，对应第NP个显示器反光平面的平面方程ANPx+BNPy+CNPz＝1；
步骤三：将光环境图像进行灰度处理；步骤三具体为：将左眼、右眼图像转换成灰度图像，图像矩阵分别标记为PicL、PicR；
步骤四：提取眩光点在光环境图像上的平面坐标；步骤四具体为：设左眼、右眼图像中眩光点数目分别为ML、MR，通过对图像矩阵元素顺序历遍以及阈值比较的方法，求解眩光点平面坐标；
步骤五：解算眩光点空间坐标集GlareCor＝{(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)…(xn，yn，zn)}；步骤五具体为：利用左眼、右眼图像中某眩光点平面坐标，计算该眩光点在显示器反光面上的空间坐标；
步骤六：判断眩光源；步骤六具体为：通过顺序历遍光源及显示器反光面数据库，寻找满足判据的光源坐标，即为该显示器上某一眩光点的眩光源。
2.如权利要求1所述的一种驾驶舱眩光源位置计算方法，其特征在于，
步骤四中，
计算过程包括：设置最佳截取阈值Threshold，对图像矩阵PicL、PicR进行二值化处理，得到眩光矩阵PicLg、PicRg，对PicLg、PicRg进行顺序历遍，按历遍顺序得到眩光点中心坐标点集PicLcor＝{(Xleft1，Y left1)，(Xleft2，Y left2)…(XleftML，YleftML)}，PicRcor＝{(Xright1，Y right1)，(Xright2，Yright2)…(XrightMR，YrightMR)}；
其中，(Xleft1，Y left1)表示左眼图像中第1个眩光点的平面坐标，依此类推，(XleftML，YleftML)表示左眼图像中第ML个眩光点的平面坐标，类似地，(Xright1，Yright1)表示左眼图像中第1个眩光点的平面坐标，依此类推，(XrightMR，YrightMR)表示左眼图像中第MR个眩光点的平面坐标。
3.如权利要求1所述的一种驾驶舱眩光源位置计算方法，其特征在于，
步骤五中，以第i个眩光点空间坐标的计算为例，设第i个眩光点空间坐标为(xi，yi，zi)，坐标可用如下公式计算：
xi＝DisE·Xlefti/D
yi＝DisE·Ylefti/D
zi＝DisE·F/D
D＝Xlefti－Xrighti
其中，DisE表示双目标准瞳距，F表示相机焦距，Xlefti、Ylefti分别表示第i个眩光点在左眼图像中的平面坐标，Xrighti、Yrighti分别表示第i个眩光点在右眼图像中的平面坐标，由于垂直相差为零，因此Ylefti与Yrighti相等，D表示眩光点在左、右眼图像中的平面横坐标的差值。
4.如权利要求1所述的一种驾驶舱眩光源位置计算方法，其特征在于，
步骤六中，
依然以第i个眩光点的眩光源坐标求解为例，计算过程包括：
首先，计算第i个眩光点对应的像平面坐标，设第i个眩光点空间坐标GlareCor(i)＝(Xi，Yi，Zi)，在左像平面上的平面坐标为PicLcor(i)＝(Xlefti，Ylefti)，对应的灰度等级为GrayL，在右像平面上的平面坐标为PicRcor(i)＝(Xrighti，Yrighti)，对应的灰度等级为GrayR，通过如下公式比较GrayL与GrayR得到Piccor(i)：
Piccor(i)＝(GrayL＞GrayR)？PicLcor(i)：PicRcor(i)
记Piccor(i)＝(Xpi，Ypi)；
然后，计算第i个眩光点所在的显示器平面坐标，设Piccor(i)所在显示器平面参数为DisplayPlane(j)＝(Aj，Bj，Cj)，表示该眩光点所在反光平面坐标为Ajx+Bjy+Cjz＝1，将眩光点空间坐标代入反光平面坐标，满足等式，则该眩光点在此反光平面上，判据可表示为GlareCor(i)与DisplayPlane(j)内积为1：
最后，计算第i个眩光点对应的眩光源坐标，眩光源、显示器上的眩光点以及像平面上的眩光点构成反射路径平面，设光源j空间坐标为LampCor(j)＝(Xlampj，Ylampj，Zlampj)，设反射路径平面参数为RefLinePlane＝(P1，P2，P3)，其平面方程P1x+P2y+P3z＝1；
其中，
P2＝(a－Xpic)/(Ypia–Xpib)
P1＝(1－P2Ypi)/Xpi
P3＝((Xi－Xlampj)－P2(Xi Ylampj－Zi Xlampj))/(Xi Zlampj－Zi Xlampj)
a＝Xlampj Zi–Xi Zlampj
b＝Ylampj Zi–Yi Zlampj
c＝Zi–Zlampj
对光源信息库进行历遍，通过如下判据，满足则光源j为眩光点i的眩光源：
RefLinePlane·DisplayPlane(i)＝0。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7651220B1 (en) * 2005-11-07 2010-01-26 Ram Pattikonda Selective system for blocking glare in a specific location of a user's field of vision
CN108010071A (zh) * 2017-12-01 2018-05-08 中国人民解放军后勤工程学院 一种利用3d深度测量的亮度分布测量系统及方法
CN108256378A (zh) * 2016-12-29 2018-07-06 广州映博智能科技有限公司 基于眼球动作识别的驾驶员疲劳检测方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5479276A (en) * 1994-07-19 1995-12-26 Northrop Grumman Corporation Sunlight enhanced backlight system for cockpit display
JP4687150B2 (ja) * 2005-03-08 2011-05-25 日産自動車株式会社 直射光検出装置
CN101367350A (zh) * 2008-09-24 2009-02-18 上海大学 一种汽车主动防眩光装置和方法
CN202965902U (zh) * 2012-10-24 2013-06-05 长安大学 一种汽车防炫目装置
CN103985334B (zh) * 2014-05-04 2017-08-29 京东方科技集团股份有限公司 透明显示系统以及设置有该透明显示系统的设备
KR101683509B1 (ko) * 2015-05-20 2016-12-07 현대자동차 주식회사 헤드램프 눈부심 방지 장치 및 이를 이용한 눈부심 방지 방법
CN106080524A (zh) * 2016-06-24 2016-11-09 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种飞机风挡玻璃除雨装置
CN107977509A (zh) * 2017-11-29 2018-05-01 中国直升机设计研究所 一种夜间直升机驾驶舱眩光量化评估方法
CN109587395B (zh) * 2018-11-23 2020-11-06 福建工程学院 一种基于图像处理和虚拟增强的防止眩光的系统及其实现方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7651220B1 (en) * 2005-11-07 2010-01-26 Ram Pattikonda Selective system for blocking glare in a specific location of a user's field of vision
CN108256378A (zh) * 2016-12-29 2018-07-06 广州映博智能科技有限公司 基于眼球动作识别的驾驶员疲劳检测方法
CN108010071A (zh) * 2017-12-01 2018-05-08 中国人民解放军后勤工程学院 一种利用3d深度测量的亮度分布测量系统及方法

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