CN111767623A - 基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法 - Google Patents

Abstract

在评估照明系统的性能时，照明均匀性是非常重要的指标。在先前研究中对照明图案均匀性的评估主要基于机器视觉下的感知。然而，照明系统通常用于人类视线并且当照明的平坦度均匀时必须考虑人眼的视觉效果。为了克服这个困难，本发明提出了一种借鉴人类视觉系统（HVS）的新测量方法来评估照明点的均匀性。根据人眼视觉的带宽特性，提出了一种评估人眼视觉均匀性的新方法。实验结果表明，所提出的均匀性测量与用于人类视觉的测量结果一致。本发明提出的措施同样适用于当缩放光斑和图案的尺寸时人眼所感知的均匀性。这为照明图案的均匀性开辟了一个新的研究领域。

Description

基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法

技术领域

本发明属于光学照明技术图像显示领域，具体涉及一种参考借鉴人类视觉系统(HVS)，根据人眼视觉的带宽特性，提出了一种评估人眼视觉均匀性的新方法。

背景技术

在评估照明系统的性能时，照明均匀性是非常重要的指标。在先前研究中对照明图案均匀性的评估主要基于机器视觉下的感知。然而，照明系统通常用于人类生活与工作，并且当照明的辐照度均匀时必须考虑人眼的视觉效果。为了克服这个困难，本发明参考借鉴人类视觉系统(HVS)，根据人眼视觉的带宽特性，提出了一种评估人眼视觉均匀性的新方法。

本发明首先研究照明图案均匀性变化的完整过程，并为不同的照明模式分配不同的均匀性水平。接下来提出了一种新的指标，考虑HVS并将CSF功能与人类视觉系统的带通特性相结合，以重新定义照明均匀性。我们发现在许多实际应用中，例如校准板，斑马线等，照明图案的均匀性可接近0％。另外，所提出的度量方法可用于计算在不同条件下光源的投射照明图案的均匀性，而不是被动地计算现有照明图案均匀性，这对于光源的生产和封装非常有用。这为照明斑点和图案的均匀性探讨开辟了一个新的研究领域。相应地，本发明的均匀性评估也可以应用于其他非照明图案例如颜色均匀性领域。

发明内容

本发明研究了照明图案均匀性变化的完整过程并为不同的照明模式分配不同的均匀性水平。提出一种新的指标，考虑HVS并将CSF功能与人类视觉系统的带通特性相结合以重新定义照明均匀性。本发明通过如下技术方案实现：

基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法，包括：

(1)、重新定义照明图案均匀度的整体变化趋势。

(2)、提出人眼照明图案的空间频率f的一个新算法。

(3)、对原有均匀度评价方法进行简单的改写并给出新的均匀度量方法。

(4)、结合人类视觉系统(HVS)的相关性以及对比敏感度函数(CSF)来量化不同照明图案的均匀性水平。可用函数表达的光源

一个基于人眼视觉的均匀性评价指标，包括：

光源，用于发出已知函数分散形式的光线。目标照明面，用于接收经光源发出的光线并在特定区域内形成光斑。评价函数，用于评价人眼视觉下不同光斑类型的均匀度。

本发明所述的基于人眼视觉的均匀性评价指标随照明图案从全黑变为全白过程，其均匀性水平的变化趋势是先增加然后减小，通过结合人类视觉系统(HVS)的相关性以及对比敏感度函数(CSF)，在特定的照明图案变化趋势上呈现一定的带通特行；

本发明中，新的评价函数对不同光源类型、不同阵列间距、不同观察距离下的特定目标面上形成不同照明图案给出基于人眼视觉下的新的照明均匀度评价等级。

所述均匀度评价方法通过如下步骤给定：

1、本发明首先重新定义了照明点均匀度的整体变化趋势。如图1所示，当照明图案全黑或全白时，其均匀性为100％。当照明图案从全黑变为全白时，其均匀性水平的变化趋势是先增加然后减小的过程。

所提出的方法涉及三个主要因素(基于HVS)。它们分别为照明图案本身的不均匀性(NU)，基于人类感知特性的图像空间频率(ω)和人眼对比敏感度函数(CFS)。然后我们将照明模式考虑如下：

如图2(a)所示，照明图案被均匀地分成多个栅格光栅，每个栅格的中心间距为d。使用相同数量的网格(N1×N2)，光图案的大小随d的大小而变化。如图2(b)所示，当发光图案的全黑和全白网格均匀间隔并且彼此不干涉时，图案的均匀性为0％。NU是照明图案内的有效照明区域的不均匀性。

在眼视光学领域中，人眼观察到的目标光栅通常被转换成矩形光栅，如图3(a)所示，人眼观察下空间频率f的相应计算方法如图3(b)所示。人眼照明图案的空间频率可表示为：

这里H和h是观察距离。θ和δ是方位角。X是人类视觉系统观察到的图案的平均人眼张角。w是照明图案的宽度。

2、为了区分图1中的阶段I和阶段II，本发明首先基于原有均匀度评价方法：所得照度分布与背景亮度进行比较，对该均匀度评价方法进行简单的改写，利用NU_RSD可以给出新的均匀度量，如：

这样改写的原因是保证式(2)的值的范围在-1和1之间。在新度量方法中，NU_RSD乘以一个因子来加权其与HVS的相关性。基于式(2)，本发明引入以下量度来量化不同照明图案的均匀性水平：

这里，

表示照度分布L(ω)的离散傅里叶变换(功率谱)的复数模量与对比灵敏度函数(CSF)之间的差。β(ω)是CSF的归一化幅值。r_p是照明图案的投影区域。s是NU_RSD采样区域。k(ω)可以表示为

其中k_l是

相反数的归一化幅值。r_s和r_m分别是照明图案的缩放区域和投影目标区域。通过用CSF加权分布L(ω₀)来计算NU_HVS。

常数C是一个非常小的数字，以确保NU_HVS有意义，当标准化因子接近于零时避免不稳定。人眼对比敏感度函数(CSF)，是区分人类视觉中均匀照明和非均匀照明的最重要标准, 使用正弦/余弦函数调制光栅的对比灵敏度(CS)作为评估指标。随着CSF在图像处理和感知中的应用，不同学者基于早期离散数据拟合不同的数学模型。本发明选择的评估照明均匀性最全面、最简单、最合适的方法之一是Barten模型，它用以下表达式表达:

校正因子通过下式给出

其中L是目标面的亮度，Ls是周围环境亮度。

3、通过改变LED阵列光源类型、阵列间距以及不同观察距离，对不同照明光斑进行均匀性评价。具体包括如下步骤：

1)、设置初始条件

选择LED阵列类型，投影距离h’，观察距离H，目标平面的面积r_p。采样面积s，单颗LED的NU；

2)、编程计算照明图案均匀性

过改变LED阵列光源类型、阵列间距以及不同观察距离基于数值方法，得到照明图案的均匀性随LED间距改变的离散变化趋势；

3)、拟合照明均匀性变化趋势曲线

对经计算求离散点的坐标数据进行拟合，得到不同光源类型、不同阵列间距、不同观察距离下照明光斑的均匀性指标。

本发明通过充分考虑人类视觉系统的带通特性，提出了一种评估照度均匀性的新方法。可以直接计算在不同条件下光源的投射照射图案的均匀性。将均匀度范围从100％调整为0，然后调整到-100％，并注意到只要等于1，照明图案并不一定达到最佳识别率。这是因为照明模式在绝对均匀度相同的情况下，人眼对图案的识别仍将随图像空间的频率而变化。本发明得出当绝对均匀度为0，并且人眼感知的空间频率约为5(周期/度)时，其人眼识别最高。这对于需要人眼识别图案的应用非常重要。

附图说明

图1照明图案均匀性的变化

图2照明图案预处理：(a)网格分离照明图案，(b)照明图案，均匀度为0％。

图3眼视光学系统：(a)矩形亮度光栅的示意图，(b)人眼观察透视计算方法的示意图。图4照明图案随LED间距变化的均匀性评价

图5对比敏感功能的功能图像

图6单颗LED投射照明图案的均匀性随着光栅中心间距d的变化而变化

图7照明图案以三种不同的尺寸显示

具体实施方式

结合附图对本发明的具体实施作详细叙述

基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法，包括以下三部分：功率为1w的朗伯体LED 光源阵列1，用于接收经光源发出的光线并在特定区域内形成光斑的目标照明面2，用于评价人眼视觉下不同光斑类型的均匀度的评价函数3，特定的目标面区域3。本发明所述的基于人眼视觉的均匀性评价指标，通过结合人类视觉系统(HVS)的相关性以及对比敏感度函数(CSF)，在特定的照明图案变化趋势上呈现一定的带通特行，符合人眼视觉习惯。所述均匀性评价新方法由如下方案给定：

为了区分图1中的阶段I和阶段II，本发明首先基于原有均匀度评价方法：所得照度分布与背景亮度进行比较，对该均匀度评价方法进行简单的改写，利用NU_RSD可以给出新的均匀度量，如：

在新度量方法中，NU_RSD乘以一个因子来加权其与HVS的相关性。基于式(7)，本发明引入以下量度来量化不同照明图案的均匀性水平：

本发明选择具有2×1、4×4、6×6和10×10的LED阵列光源，

表示照度分布 L(ω)的离散傅里叶变换(功率谱)的复数模量与对比敏感度函数(CSF)之间的差。β(ω) 是CSF的归一化幅值。r_p是照明图案的投影区域为300×300mm2。s是NU_RSD采样区域为 400mm2。k(ω)可以表示为

其中k_l是

相反数的归一化幅值。r_s和r_m分别是照明图案的缩放区域和投影目标,本发明中r_s和r_m的比值为10。通过用CSF加权分布L(ω₀)来计算NU_HVS。

常数C是一个非常小的数字，以确保NU_HVS有意义，当标准化因子接近于零时避免不稳定,本发明取值0.001。人眼对比敏感度函数(CSF)，是区分人类视觉中均匀照明和非均匀照明的最重要标准,使用正弦/余弦函数调制光栅的对比灵敏度(CS)作为评估指标。随着CSF 在图像处理和感知中的应用，不同学者基于早期离散数据拟合不同的数学模型。本发明选择的评估照明均匀性最全面、最简单、最合适的方法之一是Barten模型，它用以下表达式表达:

校正因子通过下式给出

其中L是目标面的亮度，本发明取值500cd；Ls是周围环境亮度,本发明取值300cd。

本发明选择具有2×1、4×4、6×6和10×10的LED阵列光源。投影距离为10mm，目标平面的面积为300×300mm2。在400mm2的采样区域，单个LED的NU为0.578。图4示出了在上述实验条件下照明图案的均匀性随LED间距改变的变化趋势。

本发明中，照明图案由距离目标平面10mm距离的单个LED产生。将其均匀地划分为10×10个小网格，并通过改变每个小网格的中心间距d来改变照明模式缩放。不同尺寸的照明图案对应于不同的视觉空间频率，并且，通过图5，可以看到人眼对图案的灵敏度随空间频率变化而变化。

当光栅的中心间距发生变化时，NU_RSD不会发生变化，因此本发明将式(8)简化为:

这里k(ω)可以表示为：

如图6所示，在人眼观察条件下由单颗LED投射的照射图案的均匀性随着光栅的中心间距d的变化而变化。照明图案的均匀性首先随d的增大快速降低，然后缓慢增加。当光栅的中心间距d趋于零时，照明图案减小到一个点，在这种条件下的照明图案是完全均匀的。相反，随着d增加照明图案增大，根据韦伯定律，由照明图案的背景亮度的局部变化产生的最小刺激变小，人眼辨别图案的能力在此时降低。

本发明通过光学仿真软件TracePro给出三种照明图案的不同尺寸显示如图7,可以看出，

尽管不同照明图案的NU_RSD是相同的，但是不同尺寸的照明图案的均匀性在人眼直观看来仍然不同。

Claims (1)

1.基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法，其特征在于，包括：

(1)重新定义照明图案均匀度的整体变化趋势。当照明图案全黑或全白时，其均匀性为100％，当照明图案从全黑变为全白时，其均匀性水平的变化趋势是先增加然后减小的过程。在此基础上研究照明图案均匀性变化的完整过程，并为不同的照明模式分配不同的均匀性水平；

(2)在眼视光学领域下将人眼观察到的目标转换成横纵矩形光栅，提出人眼照明图案的空间频率f的一个新算法；

(3)基于原有均匀度评价方法：所得照度分布与背景亮度进行比较，对该均匀度评价方法进行简单的改写并给出新的均匀度量方法；

(4)在新度量方法中，机器视觉下的感知均匀度(NU_RSD)乘以一个因子来加权其与人类视觉系统(HVS)的相关性来量化不同照明图案的均匀性水平，所述均匀性度量方法通过如下步骤计算确定：

1)基于人类视觉系统(HVS)以及既能评价人眼对不同大小物体的分辨能力，又能反映人眼对不同对比度图形分辨能力的高低的人眼对比敏感度函数(CSF)，结合一般机器视觉下的感知均匀度(NU_RSD)，构建一个新的数学模拟表达式用于评价光斑图案均匀度的新的度量方法，以上方法的结合完整的评价光斑图案在人眼视觉下的全范围照度均匀性；

本发明首先重新定义了照明点均匀度的整体变化趋势，当照明图案全黑或全白时，其均匀性为100％。当照明图案从全黑变为全白时，其均匀性水平的变化趋势是先增加然后减小的过程。

所提出的方法涉及三个主要因素(基于HVS)。它们分别为照明图案本身的不均匀性(NU)，基于人类感知特性的图像空间频率(ω)和人眼对比敏感度函数(CFS)。

本发明将照明模式考虑如下：

照明图案被均匀地分成多个栅格光栅，每个栅格的中心间距为d。使用相同数量的网格(N1×N2)，光图案的大小随d的大小而变化。当发光图案的全黑和全白网格均匀间隔并且彼此不干涉时，图案的均匀性为0％。NU是照明图案内的有效照明区域的不均匀性。

在眼视光学领域中，人眼观察到的目标光栅通常被转换成矩形光栅，人眼观察下空间频率f的相应计算方法如下式：

这里H和h是观察距离。θ和δ是方位角。X是人类视觉系统观察到的图案的平均人眼张角。w是照明图案的宽度。

2)本发明首先基于原有均匀度评价方法：所得照度分布与背景亮度进行比较，对该均匀度评价方法进行简单的改写，利用NU_RSD可以给出新的均匀度量，如：

在新度量方法中，NU_RSD乘以一个因子来加权其与HVS的相关性。基于式(2)，本发明引入以下量度来量化不同照明图案的均匀性水平。

这里，

表示照度分布L(ω)的离散傅里叶变换(功率谱)的复数模量与对比灵敏度函数(CSF)之间的差。β(ω)是CSF的归一化幅值。r_p是照明图案的投影区域。s是NU_RSD采样区域。k(ω)可以表示为：

其中k_l是

相反数的归一化幅值。r_s和r_m分别是照明图案的缩放区域和投影目标区域。通过用CSF加权分布L(ω₀)来计算NU_HVS。

常数C是一个非常小的数字。

本发明选择的评估照明均匀性最全面、最简单、最合适的Barten模型，它被用于以下分析：

校正因子通过下式给出

其中L是目标面的亮度，Ls是周围环境亮度。

3)通过改变LED阵列光源类型、阵列间距以及不同观察距离，对不同照明光斑进行均匀性评价。具体包括如下步骤：

①设置初始条件

选择LED阵列类型，投影距离h’，观察距离H，目标平面的面积r_p。采样面积s，单颗LED的NU；

②编程计算照明图案均匀性

过改变LED阵列光源类型、阵列间距以及不同观察距离基于数值方法，得到照明图案的均匀性随LED间距改变的离散变化趋势；

③拟合照明均匀性变化趋势曲线

对经计算求离散点的坐标数据进行拟合，得到不同光源类型、不同阵列间距、不同观察距离下照明光斑的均匀性指标。

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