JP2004061150A

JP2004061150A - Prediction method and prediction program of feeling of brightness

Info

Publication number: JP2004061150A
Application number: JP2002216167A
Authority: JP
Inventors: Yoshiki Nakamura; 中村　芳樹; Mitsunori Egawa; 江川　光徳
Original assignee: Rikogaku Shinkokai
Current assignee: Rikogaku Shinkokai
Priority date: 2002-07-25
Filing date: 2002-07-25
Publication date: 2004-02-26
Anticipated expiration: 2022-07-25
Also published as: JP3995201B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a prediction method and a prediction program of feeling of brightness which quantitatively and precisely predict feeling of brightness of an object area in a brightness distribution image. <P>SOLUTION: This invention includes: a process S1 for obtaining the brightness distribution image; a process S2 for specifying the prediction object area in the brightness distribution image; a process S4 for calculating a first feeling of brightness on the assumption that brightness in the prediction object area is evenly distributed; a process S5 for calculating a second feeling of brightness by contrast of brightness of the prediction object area and other respective brightness in the brightness distribution image; and a process S6 for predicting feeling of brightness of the prediction object area in consideration of both the first and the second feeling of brightness. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、光環境の設計に好適な明るさ感の予測方法および予測プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、照明器具の配置などに応じて作り出される光環境（つまり空間の輝度分布）のシミュレーションが行われている。そして、この照明シミュレーションによって予測された輝度分布の画像は、光環境の設計時に、参照画像として利用されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、人間の明るさの感覚（本明細書では「明るさ感」という）は、輝度の値とは直接対応していない。例えば、輝度分布画像の中の対象領域より周辺領域の方が低輝度の場合と、逆に周辺領域の方が高輝度の場合を比較すると、対象領域の輝度は同じであっても、前者の方が対象領域を“明るい”と感じるはずである。
【０００４】
このため、従来のように、照明シミュレーションによって正確な輝度分布を予測し、得られた輝度分布の画像を参照しても、光環境の設計時に、その光環境を充分に検討することはできなかった。対象領域の輝度が同じでも周辺領域の輝度によって対象領域の明るさ感が変わるからである。
そこで近年、光環境の充分な検討のために、輝度分布画像の中の対象領域の明るさ感を定量的に予測することが望まれるようになってきた。しかし今のところ、現実の空間のように輝度分布が複雑な場合に、対象領域の明るさ感を高い精度で予測できる方法は、まだ提案されていない。
【０００５】
既に提案されている方法は、例えば対象領域と周辺領域との主要な輝度の対比に基づいて、明るさ感を予測するものである（井上真弓ら「輝度の対比を考慮した明るさ感」日本建築学会大会学術講演梗概集，２００１．９）。この方法では、輝度分布が複雑な場合に、主要な輝度の対比を定義することが難しく、明るさ感の予測精度も低いものであった。
【０００６】
本発明の目的は、輝度分布画像の中の対象領域の明るさ感を高い精度で定量的に予測できる明るさ感の予測方法および予測プログラムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の明るさ感の予測方法は、輝度分布画像を取り込む第１工程と、前記輝度分布画像の中の予測対象領域を指定する第２工程と、前記予測対象領域の輝度が均一に分布している場合を想定して、第１明るさ感を算出する第３工程と、前記予測対象領域の輝度と前記輝度分布画像の他の各輝度との対比に基づいて、第２明るさ感を算出する第４工程と、前記第１明るさ感と前記第２明るさ感との双方を考慮して、前記予測対象領域の明るさ感を予測する第５工程とを備えたものである。
【０００８】
さらに、好ましくは、前記第５工程において、前記第１明るさ感と前記第２明るさ感とを加算することにより、前記予測対象領域の明るさ感を予測するものである。
本発明の明るさ感の予測プログラムは、輝度分布画像を取り込む第１手順と、前記輝度分布画像の中の予測対象領域を指定する第２手順と、前記予測対象領域の輝度が均一に分布している場合を想定して、第１明るさ感を算出する第３手順と、前記予測対象領域の輝度と前記輝度分布画像の他の各輝度との対比に基づいて、第２明るさ感を算出する第４手順と、前記第１明るさ感と前記第２明るさ感との双方を考慮して、前記予測対象領域の明るさ感を予測する第５手順とをコンピュータに実行させるためものである。
【０００９】
さらに、好ましくは、前記第５手順において、前記第１明るさ感と前記第２明るさ感とを加算することにより、前記予測対象領域の明るさ感を予測するものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１１】
本実施形態の明るさ感の予測方法は、図１（ａ），（ｂ）に示すフローチャートの手順にしたがって、コンピュータが実行する。本実施形態を実現する装置は、専用のコンピュータでも良いし、明るさ感の予測プログラムがインストールされた汎用のコンピュータでも良い。なお、汎用のコンピュータに予測プログラムをインストールするには、予測プログラムが記録された記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭなど）を用いれば良い。または、インターネットを介してダウンロード可能な搬送波（予測プログラムを含む）を用いても良い。
【００１２】
コンピュータは、まず、図１（ａ）のステップＳ１において、輝度分布画像を取り込む。輝度分布画像は、任意の照明シミュレーションによって予測された空間の輝度分布に関わるディジタル画像であり、輝度の値の空間依存性を表している。照明シミュレーションとは、例えば室内で照明器具の配置などに応じて作り出される光環境のシミュレーションのことである。
【００１３】
コンピュータは、ステップＳ１で輝度分布画像を取り込むと、この輝度分布画像の中の対象領域（明るさ感の予測対象領域）が指定されるまで待機する（ステップＳ２）。そして、対象領域が指定されると（Ｓ２がＹ）、対象領域の輝度を検出する（ステップＳ３）。以下、対象領域の輝度を「対象輝度Ｌｔ」という。対象輝度Ｌｔの単位は“ｃｄ／ｍ^２”である。
【００１４】
次に、コンピュータは、ステップＳ３で検出した対象輝度Ｌｔを次式（１）に代入することにより、均一輝度での明るさ感Ｂｕを算出する（ステップＳ４）。均一輝度での明るさ感Ｂｕとは、ステップＳ３で検出した対象輝度Ｌｔが視角１８０°全体に均一に分布していると仮定したときの明るさ感である。式（１）から分かるように、均一輝度での明るさ感Ｂｕは、対象輝度Ｌｔの対数値に比例している。式（１）の導出および係数の決定については最後に説明する。
【数３】

さらに、コンピュータは、ステップＳ３で検出した対象輝度Ｌｔと、ステップＳ１で取り込んだ輝度分布画像の他の各輝度とを用いて、輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃを算出する（ステップＳ５）。この明るさ感Ｂｃは、次式（２）に基づいて算出される。式（２）のパラメータのうち、“Ｌｔ”はステップＳ３で検出した対象輝度、“λｉ”，“ｐｉ”は後述する検出波長，対比量である。式（２）に基づく明るさ感Ｂｃの算出手順は、図１（ｂ）の通りである。
【数４】

コンピュータは、まず初めに、検出波長λｉごとの対比量ｐｉを計算する（ステップＳ１１）ために、図２および次式（３）に示すＮフィルタを用いて、輝度分布画像をフィルタリングする。図２の横軸は対象領域の中心（０，０）からの距離　√（ｘ^２＋ｙ^２）を表し、縦軸は重み係数Ｎ（ｘ，ｙ）を表し、（ｘ，ｙ）は位置を表す。Ｎフィルタは、輝度分布画像の中から特定の空間周波数ｆ_０［ｃｙｃｌｅ／ｄｅｇ］の輝度変化を検出するための関数である。Ｎフィルタには、全領域で積分すると０になるという特徴がある。
【数５】

Ｎフィルタを用いたフィルタリングは、Ｎフィルタの重み係数Ｎ（ｘ，ｙ）を用いて、輝度分布画像の各々の輝度を加算することにより行われる。この重み付け加算の結果として得られる量を「対比量ｐ」という。なお、対比量ｐは、請求項の「フィルタリングの結果」に対応する。
対比量ｐは、Ｎフィルタの空間周波数ｆ_０に依存した量であり、輝度分布画像の中に空間周波数ｆ_０の輝度変化がどの程度の強さで含まれているかを表している。つまり、Ｎフィルタを用いることで、対象領域を中心とした空間周波数ｆ_０の輝度変化を定量化することができる。
【００１５】
さらに、Ｎフィルタの空間周波数ｆ_０の設定を連続的に変化させながら、同様の重み付け加算を行うことで、輝度分布画像の中に含まれる様々な空間周波数ｆ_０の輝度変化を定量化し、対比量ｐを求めることができる。空間周波数ｆ_０に対する対比量ｐは、例えば図３（ａ）に示すようになる。図３（ａ）の横軸は、空間周波数ｆ_０の逆数に相当する波長１／ｆ_０［ｄｅｇ］であり、縦軸は対比量ｐを表す。以下の説明では“空間周波数”の代わりに“波長”を用いる。
【００１６】
なお、実際の計算では、対比量ｐの値を計算するに当たり、Ｎフィルタの波長１／ｆ_０の設定を連続的ではなく、離散的に変化させる。そして、各々の波長１／ｆ_０ごとに対比量ｐを検出する。以下、各々の波長１／ｆ_０を「検出波長λｉ」、検出波長λｉに対応する対比量ｐを「対比量ｐｉ」という（ｉは整数）。前述の通り、対比量ｐｉは、輝度分布画像の中に検出波長λｉの輝度変化がどの程度の強さで含まれているかを表している。
【００１７】
この場合、対比量ｐｉは、図３（ｂ）に示すような棒グラフ状になる。図３（ｂ）の下の横軸は検出波長λｉ［ｄｅｇ］を表し、上の横軸は検出波長λｉの対数値を表し、縦軸は対比量ｐｉを表している。離散的な検出波長λｉの刻み幅は、本実施形態では、例えば対数値の“０．４”とした。この間隔は、検出波長λｉを視角に変換したとき、視角０．０１°〜１７９°を１５等分したことに相当する。この場合、検出波長λｉ，対比量ｐｉの添字ｉは、１〜１５の整数となる。
【００１８】
このように、コンピュータは、図１（ｂ）のステップＳ１１において、Ｎフィルタの検出波長λｉの設定を離散的に変化させるごとに（ｉ＝１〜１５）、同様の重み付け加算を行い、輝度分布画像の中に含まれる様々な検出波長λｉの輝度変化を定量化し、対比量ｐｉ求めていく（コントラスト・プロファイルの作成）。次に、コンピュータは、ステップＳ１１で計算した検出波長λｉ，対比量ｐｉと、ステップＳ３で検出した対象輝度Ｌｔとを式（２）に代入することにより、各々の対比量ｐｉを重み付け加算する（ステップＳ１２）。式（２）の導出および重み係数（ｐｉ^{０．５０６}，ｐｉ^{０．２２４}の係数）の決定については最後に説明する。なお、重み係数が０未満となる場合は、その重み係数を０として計算する。
【００１９】
ここで、式（２）の各々の対比量ｐｉの重み係数には検出波長λｉが含まれており、この検出波長λｉに比例して重み係数が小さくなる。これは、輝度分布画像の中の粗い輝度変化（λｉが大）に比べて、細かい輝度変化（λｉが小）の方が、通常、明るさ感に大きな影響を与えるからである。つまり、各々の対比量ｐｉの重み係数は、輝度変化の粗密に応じた明るさ感への効果を表している。
【００２０】
したがって、ステップＳ１２における重み付け加算は、粗い輝度変化（λｉが大）に対応する対比量ｐｉほど小さな重み係数を付けて加算し、細かい輝度変化（λｉが小）に対応する対比量ｐｉほど大きな重み係数を付けて加算する処理となる。このステップＳ１２の処理を行うことで、輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃを定量的に算出することができる（図１（ａ）のステップＳ５）。
【００２１】
次に、コンピュータは、ステップＳ６の処理に進む。そして、次式（４）に基づいて、ステップＳ４で算出した“均一輝度での明るさ感Ｂｕ”と、ステップＳ５で算出した“輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃ”とを加算し、輝度分布画像の中の対象領域の明るさ感Ｂを算出する。ステップＳ２で指定された対象領域の明るさ感の予測は、これで終了となる。式（４）の導出も最後に説明する。
【数６】

図１（ａ），（ｂ）に示すフローチャートの手順にしたがってコンピュータが予測した対象領域の明るさ感Ｂは、図４に示す評価尺度の数値（１〜１３）として得られる。このため、明るさ感Ｂの数値（１〜１３）に対応する形容詞（非常に暗い〜非常に明るい）を知ることで、人間の感覚に適応した“明るさ感”を把握することができる。
【００２２】
なお、図４の評価尺度は、光環境の設計の分野で一般的に使われている明るさ感の形容詞（非常に暗い〜非常に明るい）に対し、便宜的に、数値（１〜１３）を割り振ったものである。
（精度の評価１）
次に、上述した明るさ感の予測式（式（１），（２），（４））の精度を評価するため、予測結果（明るさ感Ｂの予測値）と、後述の実験による実測値との比較を行う。
【００２３】
評価用の輝度分布画像として用意されたパターンは、図５（ａ）に示すように、輝度の異なる３つの領域（対象領域，近接領域，周辺領域）を有する複雑なものである。また、近接領域の大きさを可変とする（視角０°，１０°，１５°，２０°，３０°，１８０°）。対象領域の大きさは固定である（視角５°）。さらに、対象領域，近接領域，周辺領域の各々の輝度［ｃｄ／ｍ^２］を図５（ｂ）に示すような組み合わせで変化させる。そして、これら８４種類のパターンを用いて評価を行う。
【００２４】
各々のパターンにおける対象領域の明るさ感Ｂの予測値は、上述した図１（ａ），（ｂ）に示すフローチャートの手順にしたがってコンピュータが求める。ちなみに、図５（ｂ）のパターンＮｏ．７において近接領域の大きさを変化させたとき、検出波長λｉごとの対比量ｐｉの値（図１（ｂ）のステップＳ１１での計算結果）は、図６に示すようになる。実際の計算は離散的に行われるが、図６では連続的に計算したものとして図示した。図６の各々の波形において、２つ目のピークは近接領域に対応する。
【００２５】
また、各パターンにおける対象領域の明るさ感の実測は、図７（ａ），（ｂ）に示す実験装置を用いて行われる。実験装置は、図７（ａ）に示すように、視界１８０°を覆う乳白色のパネル１１と、パネル１１の中央部から外側に向けて取り付けられた黒紙の筒１２と、筒１２の先端部に取り付けられた昼白色の蛍光ランプ１３と、筒１２の他方（パネル１１側）の端部に取り付けられたフィルム１５と、パネル１１の外側全体に設けられた多数の蛍光灯１４とで構成されている。
【００２６】
上記した８４種類のパターンの各々において、対象輝度Ｌｔは蛍光ランプ１３の光量によって調整され、近接領域の輝度はフィルム１５の透過率によって調整され、周辺領域の輝度は蛍光灯１４の光量によって調整され、近接領域の大きさは筒１２の径によって調整される。
この実験装置を用いた明るさ感の測定は、暗幕で遮光された部屋の中で行った。被験者は、眼鏡などによる補正視力を含む正常視力１．０以上を持つ２０代の男女９名である。実際の測定は、評価が安定するように、各々のパターンごとに２〜３回（／１名）行った。８４種類のパターンは、各々、被験者に対してランダムに提示した。
【００２７】
また、この実験装置を用いた明るさ感の測定とは、被験者が各々の感覚にしたがい、提示された各パターンの対象領域の明るさ感として、図４の評価尺度の数値（１〜１３）から１つを選択するものである。被験者ごとに選択された評価尺度の数値は、各パターンごとに平均化され、得られた平均値を“実測値”とする。
上記のようにして求められた各々のパターンの明るさ感の予測値と実測値との比較を図８に示す。図８の横軸は実測値を表し、縦軸は予測値を表している。図８から分かるように、各々のパターンの実測値と予測値との組み合わせを表す点（◆）は、ほぼ４５°ライン上に集まっている。誤差は、評価尺度での±１程度である。
【００２８】
以上の結果から、本実施形態の明るさ感の予測式（式（１），（２），（４））は、充分に高精度なものと言うことができる。すなわち、本実施形態の明るさ感の予測方法によれば、輝度分布が複雑な場合でも、輝度分布画像の中の対象領域の明るさ感を高い精度で定量的に予測することができる。
（精度の評価２）
次に、現実の空間における輝度分布（外の建築物や照明空間を撮影した１０枚の白黒写真）を用いて、上述した明るさ感の予測式（式（１），（２），（４））の精度を評価する。
【００２９】
各々の輝度分布における対象領域の明るさ感Ｂを予測するために、まず、各々の白黒写真を画像化する。そして、得られた輝度分布画像に基づいて、上述した図１（ａ），（ｂ）に示すフローチャートの手順にしたがって、対象領域の明るさ感Ｂを予測する。
また、各々の輝度分布における対象領域の明るさ感の実測は、暗幕で遮光された部屋の中で、被験者の目前に配置された乳白色のパネル（平板状）に対し、各々の白黒写真をＯＨＰなどにより投影することで行った。そして被験者は、投影写真の対象領域の明るさ感として、図４の評価尺度の数値（１〜１３）から１つを選択する。また、被験者ごとに選択された評価尺度の数値は、各写真ごとに平均化され、得られた平均値を“実測値”とする。
【００３０】
上記のようにして求められた各々の輝度分布（白黒写真）の明るさ感の予測値と実測値との比較を図９に示す。図９の横軸は写真Ｎｏ．を表し、縦軸は予測値（□），実測値（■）を表す。図９から分かるように、各々の写真の実測値と予測値とは、非常に近い値を示している。誤差は、評価尺度での±１程度である。
以上の結果からも、本実施形態の明るさ感の予測式（式（１），（２），（４））は、充分に高精度なものと言うことができる。すなわち、本実施形態の明るさ感の予測方法によれば、現実の空間のように輝度分布が複雑な場合でも、輝度分布画像の中の対象領域の明るさ感を高い精度で定量的に予測することができる。
【００３１】
（変形例）
なお、上記した実施形態では、図１（ａ）のフローチャートにしたがい、「均一輝度での明るさ感Ｂｕ」を先に算出して（Ｓ４）、次に「輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃ」を算出した（Ｓ５）が、その順番は逆でもよい。
また、上記した実施形態では、図１（ａ）のステップＳ６において「均一輝度での明るさ感Ｂｕ」と「輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃ」を単純に加算したが、本発明はこれに限定されない。他に、例えば、明るさ感Ｂｕ，Ｂｃの少なくとも一方に対して何らかの係数を掛けた後に加算してもよい。加算に限らず、減算や乗算や除算などでも構わない。
【００３２】
このように、明るさ感Ｂｕ，Ｂｃから対象領域の明るさ感Ｂを求める際の計算法を変えた場合には、その計算法に応じて、図４の評価尺度の形容詞（非常に暗い〜非常に明るい）に割り振る数値を変えることが好ましい。
さらに、上記した実施形態では、図１（ｂ）のステップＳ１１において「検出波長λｉごとの対比量ｐｉ」を計算する際、離散的な検出波長λｉの刻み幅を対数値の“０．４”としたが、他の任意の値を用いることができる。検出波長λｉの刻み幅を変更した場合は、明るさ感の予測式のうち、式（２）の係数“０．４”を併せて変更することが好ましい。
【００３３】
（補足）
最後に、上述した明るさ感の予測式（式（１），（２），（４））の導出および係数の決定について説明する。
予測式の導出のために輝度分布画像として用意されたパターンは、図１０（ａ）に示すように、輝度の異なる２つの領域（対象領域，周辺領域）を有し、対象領域の大きさが可変である（視角０．１°，０．５°，１°，２°，５°，１０°，１５°，２０°，３０°，６０°，１８０°）。さらに、対象輝度Ｌｔ［ｃｄ／ｍ^２］、および対象領域と周辺領域との輝度比Ｃ（＝対象輝度／周辺輝度）を、図１０（ｂ）に示すような組み合わせで変化させる。そして、これらのパターンを用いて次の実験を行う。
【００３４】
ここでの実験は、図７（ａ），（ｂ）に示す実験装置からフィルム１５を取り除いた状態で、対象領域の大きさを筒１２の径によって調整しながら、上記した“精度の評価１”と同様に行う。そして被験者は、提示された各パターンの対象領域の明るさ感として、図４の評価尺度の数値（１〜１３）から１つを選択する。被験者ごとに選択された評価尺度の数値は、各パターンごとに平均化され、得られた平均値が“実測値”として予測式の導出に用いられる。
【００３５】
各パターンの明るさ感の実測値を例えば輝度比１００と輝度比０．３について図示すると、図１１，図１２のようになる。図１１，図１２の横軸は対象領域の大きさ（　ｄｅｇ’）を表す対数軸であり、縦軸は明るさ感の実測値を表している。図１１，図１２の“×”，“▲”，“■”，“●”，“◆”は、対象輝度Ｌｔが３０００，３００，３０，３，０．３［ｃｄ／ｍ^２］の実測値に対応する。
【００３６】
図１１から分かるように、輝度比＞１（対象領域の方が高輝度）の場合、対象領域が大きくなると、明るさ感は低下する傾向を示す。また、図１２から分かるように、輝度比＜１（対象領域の方が低輝度）の場合には、傾向が逆であり、対象領域が大きくなると、明るさ感は増加する。
また、対象領域の大きさが“∞”とは、各パターンの対象領域の視角１８０°に対応する。つまり、対象輝度Ｌｔが視界１８０°全体に均一に分布している状態のことである。このため、対象領域の大きさが“∞”のときの実測値は、均一輝度での明るさ感Ｂｕに対応する。そこで、各パターンの明るさ感の実測値のうち、対象領域の大きさが“∞”のときの実測値と対象輝度Ｌｔの関係（図１３）に基づいて、均一輝度での明るさ感Ｂｕの予測式（式（１））を導出することができる。
【００３７】
さらに、輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃは、対象領域の大きさが“∞”のときの実測値（図１１，図１２のＢｕ参照）と有限のときの実測値との差に相当すると考えることができる。図１１のように輝度比＞１（対象領域の方が高輝度）の場合、輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃは“プラス”の値を持ち、図１２のように輝度比＜１（対象領域の方が低輝度）の場合、輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃは“マイナス”の値を持つことになる。
【００３８】
輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃの予測式（式（２））を導出するため、図１４に示すように、対象領域の大きさが有限の範囲（点線枠内）における明るさ感の変化を直線で近似し、その傾きＫを求める。ただし、近似直線が視角６０°の実測値を通るようにした。
各パターンごとに求めた傾きＫは、図１５に示すようになる。傾きＫの符号は、輝度比＞１（対象領域の方が高輝度）の場合は“マイナス”、輝度比＜１（対象領域の方が低輝度）の場合は“プラス”である。
【００３９】
繰り返しになるが、各々の傾きＫは、対象輝度Ｌｔと輝度比Ｃを一定の値に保ちながら、対象領域の大きさを有限の範囲（例えば図１４の点線枠内）で変化させたときに、その大きさの変化に応じて、輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃが変化する割合を表している。
これらの傾きＫと対象輝度Ｌｔと輝度比Ｃとの関係（図１５）に基づいて、任意の対象輝度Ｌｔと輝度比Ｃに対応する傾きＫ（Ｌｔ，Ｃ）を求めると、次式（５）のようになる。
【数７】

式（５）の“−０．１５５ｌｏｇＬｔ＋０．６１１”と“−０．２６３ｌｏｇＬｔ＋１．２２９”は、各々、対象輝度Ｌｔによる明るさ感Ｂｃへの効果を表している。また、輝度比Ｃの対数値の乗数である“０．５０６”と“０．２２４”は、各々、対象領域の大きさによる明るさ感Ｂｃへの効果を表している。
そして次に、“輝度分布画像を上記Ｎフィルタでフィルタリングしたときに得られる対比量ｐｉ”が“輝度比Ｃの対数値”に比例する点を考慮し、輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃを次式（６）のように表すことにする。式（６）の“ａｉ”と“ｂｉ”は、各々、重み係数である。“０．４”は、離散的な検出波長λｉの刻み幅を表す対数値である。
【数８】

この式（６）に対して既知のＢｃ，ｐｉの組み合わせを代入し、輝度比＞１，輝度比＜１の各々で重回帰分析を行うことにより、重み係数ａｉ，ｂｉの各々を次式（７），（８）のように決定することができる。“λｉ”は検出波長である。
【数９】

最後に、重回帰分析により決定した重み係数ａｉ，ｂｉ（式（７），（８））を上記の式（６）に代入することで、輝度の対比効果による明るさ感Ｂｃの予測式（式（２））を導出できたことになる。
【００４０】
なお、輝度の分布を用いて明るさ感を予測する例を説明したが、本発明はこれに限定されない。明るさ感を予測するために、照度や光束発散度の分布を用いてもよい。
【００４１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、輝度分布画像の中の対象領域の明るさ感を高い精度で定量的に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の明るさ感の予測方法の手順を示すフローチャートである。
【図２】Ｎフィルタを説明する図である。
【図３】波長（空間周波数の逆数）と対比量との関係を例示する図である。
【図４】明るさ感の評価尺度を説明する図である。
【図５】精度の評価１で使用した各パターンを説明する図である。
【図６】波長と対比量の関係が近接領域の大きさによって変化する様子の説明図である。
【図７】明るさ感の実測に用いる実験装置の構成を示す概略図である。
【図８】図５の各パターンを用いたときの明るさ感の予測精度を示す図である。
【図９】現実の空間における輝度分布（白黒写真）を用いたときの明るさ感の予測精度を示す図である。
【図１０】明るさ感の予測式を導出するために使用した各パターンを説明する図である。
【図１１】対象領域の大きさによる明るさ感（実測値）の変化を説明する図である。
【図１２】対象領域の大きさによる明るさ感（実測値）の変化を説明する図である。
【図１３】対象領域の大きさ∞のときの実測値と対象輝度Ｌｔの関係を示す図である。
【図１４】対象領域の大きさによる明るさ感（実測値）の変化における直線近似の範囲を示す図である。
【図１５】図１４の直線近似で求めた各パターンの傾きを示す図である。
【符号の説明】
１１　パネル
１２　筒
１３　蛍光ランプ
１４　蛍光灯
１５　フィルム[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a brightness prediction method and a prediction program suitable for design of a light environment.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, a simulation of a light environment (that is, a spatial luminance distribution) created according to the arrangement of lighting devices and the like has been performed. The image of the luminance distribution predicted by the lighting simulation is used as a reference image when designing the light environment.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, a human sense of brightness (referred to as “brightness” in this specification) does not directly correspond to a luminance value. For example, comparing the case where the peripheral region has lower luminance than the target region in the luminance distribution image and the case where the peripheral region has higher luminance than the target region in the luminance distribution image, even if the luminance of the target region is the same, The user should feel the target area as “bright”.
[0004]
For this reason, as in the prior art, even if an accurate luminance distribution is predicted by lighting simulation and an image of the obtained luminance distribution is referred to, the light environment cannot be sufficiently considered when designing the light environment. Was. This is because even if the brightness of the target area is the same, the brightness of the target area changes depending on the brightness of the peripheral area.
Therefore, in recent years, it has been desired to quantitatively predict the sense of brightness of a target region in a luminance distribution image in order to sufficiently study the light environment. However, at present, no method has been proposed yet that can predict the brightness of the target area with high accuracy when the luminance distribution is complicated as in the real space.
[0005]
A method that has already been proposed predicts a sense of brightness based on, for example, a comparison of the main luminance between the target region and the surrounding region (Mayumi Inoue et al., “Brightness Considering Luminance Contrast,” Japan Abstracts of Architectural Institute of Japan Annual Conference, 20011.9). In this method, when the luminance distribution is complicated, it is difficult to define the main luminance contrast, and the prediction accuracy of the brightness is low.
[0006]
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method and a program for predicting a sense of brightness that can quantitatively predict the sense of brightness of a target area in a brightness distribution image with high accuracy.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The method for predicting a sense of brightness according to the present invention includes a first step of capturing a luminance distribution image, a second step of specifying a prediction target area in the luminance distribution image, and a step of uniformly distributing the luminance of the prediction target area. Assuming the case, the second brightness feeling is calculated based on the third step of calculating the first brightness feeling, and comparing the brightness of the prediction target area with each of the other brightnesses of the brightness distribution image. A fourth step of calculating; and a fifth step of predicting a sense of brightness of the prediction target area in consideration of both the first sense of brightness and the second sense of brightness.
[0008]
Still preferably, in the fifth step, the brightness sensation of the prediction target area is predicted by adding the first brightness sensation and the second brightness sensation.
According to the brightness feeling prediction program of the present invention, a first procedure for capturing a luminance distribution image, a second procedure for specifying a prediction target area in the luminance distribution image, and a method in which the luminance of the prediction target area is uniformly distributed. Assuming the case, the second brightness feeling is calculated based on the third procedure of calculating the first brightness feeling and the comparison between the brightness of the prediction target area and each of the other brightnesses of the brightness distribution image. A fourth procedure for calculating and a fifth procedure for predicting a brightness sensation of the prediction target area in consideration of both the first brightness sensation and the second brightness sensation. It is.
[0009]
Still preferably, in the fifth step, the sense of brightness of the prediction target area is predicted by adding the first sense of brightness and the second sense of brightness.
[0010]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0011]
The method for estimating the sense of brightness according to the present embodiment is executed by a computer according to the procedure of the flowcharts shown in FIGS. 1 (a) and 1 (b). A device for realizing the present embodiment may be a dedicated computer or a general-purpose computer on which a brightness prediction program is installed. In order to install the prediction program on a general-purpose computer, a recording medium (such as a CD-ROM) on which the prediction program is recorded may be used. Alternatively, a carrier wave (including a prediction program) downloadable via the Internet may be used.
[0012]
First, in step S1 of FIG. 1A, the computer captures a luminance distribution image. The luminance distribution image is a digital image related to the luminance distribution in the space predicted by an arbitrary lighting simulation, and represents the spatial dependence of the luminance value. The lighting simulation is, for example, a simulation of a light environment created indoors according to the arrangement of the lighting equipment.
[0013]
When the computer takes in the luminance distribution image in step S1, the computer waits until a target area (a target area for predicting brightness) in the luminance distribution image is specified (step S2). When the target area is designated (Y in S2), the luminance of the target area is detected (step S3). Hereinafter, the luminance of the target area is referred to as “target luminance Lt”. The unit of the target luminance Lt is “cd / m ² ”.
[0014]
Next, the computer calculates the brightness sense Bu with uniform brightness by substituting the target brightness Lt detected in step S3 into the following equation (1) (step S4). The sense of brightness Bu at uniform brightness is a sense of brightness assuming that the target brightness Lt detected in step S3 is uniformly distributed over the entire viewing angle of 180 °. As can be seen from Expression (1), the sense of brightness Bu at the uniform luminance is proportional to the logarithmic value of the target luminance Lt. The derivation of equation (1) and the determination of the coefficients will be described last.
[Equation 3]

Further, the computer uses the target luminance Lt detected in step S3 and each of the other luminances of the luminance distribution image captured in step S1 to calculate a brightness feeling Bc due to the luminance contrast effect (step S5). This sense of brightness Bc is calculated based on the following equation (2). In the parameters of equation (2), “Lt” is the target luminance detected in step S3, and “λi” and “pi” are the detected wavelength and the amount of comparison, which will be described later. The calculation procedure of the brightness sensation Bc based on the equation (2) is as shown in FIG.
(Equation 4)

First, the computer filters the luminance distribution image using the N filter shown in FIG. 2 and the following equation (3) in order to calculate the comparison amount pi for each detection wavelength λi (step S11). The horizontal axis in FIG. 2 represents the distance √ (x ² + y ² ) from the center (0, 0) of the target area, the vertical axis represents the weighting factor N (x, y), and (x, y) represents the position. Represent. The N filter is a function for detecting a luminance change at a specific spatial frequency f ₀ [cycle / deg] from the luminance distribution image. The N filter has a feature that when integrated over the entire area, it becomes 0.
(Equation 5)

The filtering using the N filter is performed by adding the respective luminances of the luminance distribution image using the weight coefficient N (x, y) of the N filter. The amount obtained as a result of the weighted addition is referred to as “contrast amount p”. Note that the comparison amount p corresponds to the “result of filtering” in the claims.
The contrast amount p is an amount that depends on the spatial frequency f ₀ of the N filter, and indicates how strong the luminance change of the spatial frequency f ₀ is included in the luminance distribution image. That is, by using the N filter, it is possible to quantify the change in luminance of the spatial frequency f ₀ around the target area.
[0015]
Further, by performing similar weighting addition while continuously changing the setting of the spatial frequency f ₀ of the N filter, the luminance change of various spatial frequencies f ₀ included in the luminance distribution image is quantified, The quantity p can be determined. The comparison amount p with respect to the spatial frequency f ₀ is, for example, as shown in FIG. The horizontal axis in FIG. 3A is the wavelength 1 / f ₀ [deg] corresponding to the reciprocal of the spatial frequency f ₀ , and the vertical axis represents the contrast p. In the following description, “wavelength” is used instead of “spatial frequency”.
[0016]
In the actual calculation, when calculating the value of the comparison amount p, the setting of the wavelength 1 / f ₀ of the N filter is changed not continuously but discretely. Then, to detect the contrast amount p for each wavelength 1 / f ₀ of each. Hereinafter, each wavelength 1 / f _{0 is referred} to as “detection wavelength λi”, and a comparison amount p corresponding to the detection wavelength λi is referred to as “contrast amount pi” (i is an integer). As described above, the contrast amount pi indicates how strong the luminance change of the detection wavelength λi is included in the luminance distribution image.
[0017]
In this case, the comparison amount pi becomes a bar graph as shown in FIG. The lower horizontal axis of FIG. 3B represents the detection wavelength λi [deg], the upper horizontal axis represents the logarithmic value of the detection wavelength λi, and the vertical axis represents the comparison amount pi. In this embodiment, the step size of the discrete detection wavelength λi is, for example, a logarithmic value “0.4”. This interval is equivalent to dividing the viewing angle from 0.01 ° to 179 ° into 15 equal parts when the detection wavelength λi is converted into the viewing angle. In this case, the subscript i of the detection wavelength λi and the comparison amount pi is an integer of 1 to 15.
[0018]
As described above, the computer performs similar weighted addition each time the setting of the detection wavelength λi of the N filter is discretely changed (i = 1 to 15) in step S11 in FIG. The change in luminance at various detection wavelengths λi included in the image is quantified to obtain a comparison amount pi (creation of a contrast profile). Next, the computer weights and adds each comparison amount pi by substituting the detection wavelength λi calculated in step S11 and the comparison amount pi and the target luminance Lt detected in step S3 into Expression (2) ( Step S12). Derivation of equation (2) and determination of the weighting coefficients (coefficients of pi ^0.506 and pi ^0.224 ) will be described last. If the weight coefficient is less than 0, the calculation is performed with the weight coefficient set to 0.
[0019]
Here, the detection coefficient λi is included in the weight coefficient of each comparison amount pi in equation (2), and the weight coefficient decreases in proportion to the detection wavelength λi. This is because a fine change in luminance (small λi) usually has a greater effect on the sense of brightness than a coarse change in luminance (λi is large) in the luminance distribution image. That is, the weighting coefficient of each comparison amount pi represents the effect on the feeling of brightness according to the density of the luminance change.
[0020]
Therefore, the weighted addition in step S12 is performed by adding a smaller weighting factor to the contrast amount pi corresponding to a coarse luminance change (λi is large) and adding it, and increasing the weight for a contrast amount pi corresponding to a fine luminance change (λi is small). This is a process of adding a coefficient. By performing the processing in step S12, the sense of brightness Bc due to the luminance contrast effect can be quantitatively calculated (step S5 in FIG. 1A).
[0021]
Next, the computer goes to the process of step S6. Then, based on the following equation (4), the “brightness sense Bu at uniform brightness” calculated in step S4 and the “brightness sense Bc due to brightness contrast effect” calculated in step S5 are added, and the brightness is calculated. The brightness B of the target area in the distribution image is calculated. The estimation of the brightness of the target area designated in step S2 is now completed. Derivation of equation (4) will be described last.
(Equation 6)

The brightness B of the target area predicted by the computer according to the procedure of the flowchart shown in FIGS. 1A and 1B is obtained as numerical values (1 to 13) of the evaluation scale shown in FIG. For this reason, by knowing the adjectives (very dark to very bright) corresponding to the numerical values (1 to 13) of the brightness B, the "brightness" adapted to the human sense can be grasped.
[0022]
The evaluation scale of FIG. 4 is a numerical value (1 to 13) for the adjective of brightness (very dark to very bright) commonly used in the field of light environment design. Is allocated.
(Evaluation of accuracy 1)
Next, in order to evaluate the accuracy of the above-mentioned brightness sense prediction formulas (formulas (1), (2), and (4)), a prediction result (brightness sense B predicted value) and an actual measurement by an experiment described later are performed. Compare with value.
[0023]
As shown in FIG. 5A, the pattern prepared as the luminance distribution image for evaluation is a complex pattern having three regions (target region, proximity region, and peripheral region) having different luminances. In addition, the size of the proximity region is made variable (viewing angles 0 °, 10 °, 15 °, 20 °, 30 °, 180 °). The size of the target area is fixed (viewing angle 5 °). Further, the luminance [cd / m ² ] of each of the target area, the proximity area, and the peripheral area is changed by a combination as shown in FIG. Then, evaluation is performed using these 84 types of patterns.
[0024]
The predicted value of the brightness B of the target area in each pattern is obtained by the computer in accordance with the procedure of the above-described flowcharts shown in FIGS. Incidentally, the pattern No. shown in FIG. 7, when the size of the proximity region is changed, the value of the comparison amount pi for each detection wavelength λi (the calculation result in step S11 in FIG. 1B) is as shown in FIG. Although the actual calculation is performed discretely, it is illustrated in FIG. 6 as being calculated continuously. In each of the waveforms of FIG. 6, the second peak corresponds to the near area.
[0025]
The actual measurement of the brightness of the target area in each pattern is performed using an experimental device shown in FIGS. 7 (a) and 7 (b). As shown in FIG. 7A, the experimental apparatus includes a milky white panel 11 covering a field of view of 180 °, a black paper cylinder 12 attached from the center of the panel 11 to the outside, and a distal end of the cylinder 12. , A film 15 attached to the other end of the tube 12 (the panel 11 side), and a large number of fluorescent lamps 14 provided on the entire outside of the panel 11. ing.
[0026]
In each of the above-mentioned 84 types of patterns, the target luminance Lt is adjusted by the light amount of the fluorescent lamp 13, the luminance of the adjacent area is adjusted by the transmittance of the film 15, and the luminance of the peripheral area is adjusted by the light amount of the fluorescent lamp 14. The size of the proximity region is adjusted by the diameter of the cylinder 12.
The measurement of brightness using this experimental device was performed in a room shielded from light by a dark curtain. The subjects were nine males and females in their twenties having a normal visual acuity of 1.0 or more, including corrected visual acuity using glasses or the like. Actual measurement was performed two to three times (/ 1 person) for each pattern so that the evaluation was stable. Each of the 84 patterns was randomly presented to the subject.
[0027]
The measurement of the sense of brightness using this experimental apparatus is defined as the brightness of the target area of each pattern presented by the subject according to their senses, and the numerical value (1 to 13) of the evaluation scale in FIG. Is to select one of them. The numerical values of the evaluation scale selected for each subject are averaged for each pattern, and the obtained average value is defined as an “actual measurement value”.
FIG. 8 shows a comparison between the predicted value and the measured value of the brightness feeling of each pattern obtained as described above. The horizontal axis in FIG. 8 represents the actual measurement value, and the vertical axis represents the predicted value. As can be seen from FIG. 8, points (◆) representing the combination of the measured value and the predicted value of each pattern are substantially on the 45 ° line. The error is about ± 1 on the evaluation scale.
[0028]
From the above results, it can be said that the expression for predicting the sense of brightness (Equations (1), (2), and (4)) of the present embodiment is sufficiently accurate. That is, according to the method for predicting a sense of brightness of the present embodiment, even when the brightness distribution is complicated, the sense of brightness of the target area in the brightness distribution image can be quantitatively predicted with high accuracy.
(Evaluation of accuracy 2)
Next, using the luminance distribution in the real space (ten black-and-white photographs taken of an outside building or an illumination space), the above-described prediction formula of the sense of brightness (Equations (1), (2), (4) Evaluate the accuracy of)).
[0029]
In order to predict the brightness B of the target area in each luminance distribution, first, each black-and-white photograph is imaged. Then, based on the obtained luminance distribution image, the brightness B of the target area is predicted in accordance with the procedure of the flowcharts shown in FIGS. 1A and 1B described above.
In addition, the actual measurement of the sense of brightness of the target area in each luminance distribution was performed by using an OHP on a milky white panel (plate-shaped) placed in front of the subject in a room shaded by a dark curtain. It was performed by projecting by using a method such as this. Then, the subject selects one from the numerical values (1 to 13) of the evaluation scale in FIG. 4 as the feeling of brightness of the target area of the projected photograph. The numerical value of the evaluation scale selected for each subject is averaged for each photograph, and the obtained average value is set as an “actual measurement value”.
[0030]
FIG. 9 shows a comparison between the predicted value and the measured value of the brightness feeling of each luminance distribution (black and white photograph) obtained as described above. The horizontal axis in FIG. And the vertical axis represents the predicted value (□) and the actually measured value (値). As can be seen from FIG. 9, the measured value and the predicted value of each photograph show very close values. The error is about ± 1 on the evaluation scale.
From the above results, it can be said that the expression for predicting brightness (Equations (1), (2), and (4)) of the present embodiment is sufficiently accurate. That is, according to the method for predicting a sense of brightness of the present embodiment, even when the brightness distribution is complicated as in a real space, the brightness sense of the target region in the brightness distribution image is quantitatively predicted with high accuracy. can do.
[0031]
(Modification)
In the embodiment described above, according to the flowchart of FIG. 1A, “the brightness sense Bu at uniform brightness” is calculated first (S4), and then “the brightness sense Bc due to the brightness contrast effect” is obtained. (S5), but the order may be reversed.
Further, in the above-described embodiment, “the brightness sense Bu with uniform brightness” and “the brightness sense Bc due to the brightness contrast effect” are simply added in step S6 of FIG. 1A. It is not limited to. Alternatively, for example, at least one of the brightness feelings Bu and Bc may be multiplied by some coefficient and then added. Not only addition but also subtraction, multiplication and division may be used.
[0032]
As described above, when the calculation method for calculating the brightness B of the target area from the brightness Bu, Bc is changed, the adjectives (very dark to It is preferable to change the value assigned to (very bright).
Further, in the above-described embodiment, when calculating the “contrast amount pi for each detection wavelength λi” in step S11 of FIG. 1B, the discrete width of the detection wavelength λi is set to the logarithmic value “0.4”. However, any other value can be used. When the step size of the detection wavelength λi is changed, it is preferable to change the coefficient “0.4” of the equation (2) in the prediction equation of the brightness.
[0033]
(Supplement)
Lastly, the derivation of the above-described expression for predicting brightness (Equations (1), (2), and (4)) and determination of coefficients will be described.
The pattern prepared as the luminance distribution image for deriving the prediction formula has two regions (target region and peripheral region) having different luminances as shown in FIG. Variable (viewing angles 0.1 °, 0.5 °, 1 °, 2 °, 5 °, 10 °, 15 °, 20 °, 30 °, 60 °, 180 °). Further, the target luminance Lt [cd / m ² ] and the luminance ratio C between the target area and the peripheral area (= target luminance / peripheral luminance) are changed in a combination as shown in FIG. Then, the following experiment is performed using these patterns.
[0034]
In this experiment, while the film 15 was removed from the experimental apparatus shown in FIGS. 7A and 7B, while adjusting the size of the target area by the diameter of the cylinder 12, the above-described “Evaluation of accuracy 1” was performed. Perform the same operation as described above. Then, the subject selects one from the numerical values (1 to 13) of the evaluation scale in FIG. 4 as the brightness feeling of the target area of each presented pattern. The numerical values of the evaluation scale selected for each subject are averaged for each pattern, and the obtained average value is used as a “measured value” for deriving a prediction formula.
[0035]
FIG. 11 and FIG. 12 show actual measured values of the sense of brightness of each pattern, for example, for a luminance ratio of 100 and a luminance ratio of 0.3. The horizontal axis in FIGS. 11 and 12 is a logarithmic axis representing the size (deg ′) of the target area, and the vertical axis represents the actually measured value of the sense of brightness. “×”, “▲”, “■”, “●”, and “，” in FIGS. 11 and 12 represent actual measurements when the target luminance Lt is 3000, 300, 30, 3, 0.3 [cd / m ² ]. Corresponds to the value.
[0036]
As can be seen from FIG. 11, when the luminance ratio> 1 (the target region has higher luminance), the sense of brightness tends to decrease as the target region increases. In addition, as can be seen from FIG. 12, when the luminance ratio <1 (the luminance of the target area is lower), the tendency is opposite, and as the target area becomes larger, the sense of brightness increases.
In addition, the size of the target area “∞” corresponds to a viewing angle of 180 ° of the target area of each pattern. That is, this is a state in which the target luminance Lt is uniformly distributed over the entire field of view 180 °. For this reason, the measured value when the size of the target area is “対応” corresponds to the brightness feeling Bu with uniform luminance. Therefore, based on the relationship between the measured value when the size of the target area is “対象” and the target luminance Lt (FIG. 13), the sense of brightness Bu with uniform luminance among the measured values of the brightness of each pattern. (Equation (1)) can be derived.
[0037]
Further, the brightness sensation Bc due to the brightness contrast effect corresponds to the difference between the actually measured value when the size of the target area is “∞” (see Bu in FIGS. 11 and 12) and the finitely measured value. You can think. When the luminance ratio is greater than 1 as shown in FIG. 11 (the luminance of the target area is higher), the brightness feeling Bc due to the luminance contrast effect has a value of “plus”, and as shown in FIG. In the case where the area has lower luminance, the brightness feeling Bc due to the luminance contrast effect has a value of “minus”.
[0038]
In order to derive a prediction equation (Equation (2)) for the brightness sensation Bc based on the luminance contrast effect, as shown in FIG. Is approximated by a straight line, and its slope K is obtained. However, the approximate straight line was made to pass through the actually measured value at a viewing angle of 60 °.
The slope K obtained for each pattern is as shown in FIG. The sign of the slope K is “minus” when the luminance ratio is greater than 1 (higher luminance in the target area), and “plus” when the luminance ratio is less than 1 (lower luminance in the target area).
[0039]
To reiterate, each slope K is obtained when the size of the target area is changed within a finite range (for example, within the dotted frame in FIG. 14) while maintaining the target luminance Lt and the luminance ratio C at constant values. , The rate at which the brightness sensation Bc due to the brightness contrast effect changes in accordance with the change in the magnitude.
Based on the relationship between the slope K, the target luminance Lt, and the luminance ratio C (FIG. 15), a gradient K (Lt, C) corresponding to an arbitrary target luminance Lt and a luminance ratio C is obtained by the following equation (5). )become that way.
(Equation 7)

“−0.155logLt + 0.611” and “−0.263logLt + 1.229” in the equation (5) respectively represent the effect of the target luminance Lt on the brightness Bc. Also, the multipliers of the logarithmic value of the luminance ratio C, “0.506” and “0.224”, respectively, represent the effect on the brightness Bc depending on the size of the target area.
Next, considering that the “contrast amount pi obtained when the luminance distribution image is filtered by the N filter” is proportional to the “logarithmic value of the luminance ratio C”, the brightness feeling Bc due to the luminance contrast effect is calculated. It is expressed as in the following equation (6). “Ai” and “bi” in the equation (6) are weighting coefficients. “0.4” is a logarithmic value representing a step size of the discrete detection wavelength λi.
(Equation 8)

By substituting a known combination of Bc and pi into this equation (6) and performing multiple regression analysis at each of a luminance ratio> 1 and a luminance ratio <1, each of the weight coefficients ai and bi is calculated by the following equation ( 7) and (8). “Λi” is a detection wavelength.
(Equation 9)

Lastly, by substituting the weighting factors ai and bi (Equations (7) and (8)) determined by the multiple regression analysis into the above-described Expression (6), a prediction expression (Bc) for the brightness sensation Bc due to the luminance contrast effect is obtained. Equation (2) can be derived.
[0040]
Although the example of predicting the sense of brightness using the distribution of luminance has been described, the present invention is not limited to this. The distribution of the illuminance and the luminous flux divergence may be used to predict the sense of brightness.
[0041]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to quantitatively predict the sense of brightness of a target region in a luminance distribution image with high accuracy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart illustrating a procedure of a method for predicting a sense of brightness according to an embodiment.
FIG. 2 is a diagram illustrating an N filter.
FIG. 3 is a diagram illustrating a relationship between a wavelength (a reciprocal of a spatial frequency) and a contrast amount;
FIG. 4 is a diagram illustrating an evaluation scale of a feeling of brightness.
FIG. 5 is a diagram illustrating each pattern used in accuracy evaluation 1;
FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating how a relationship between a wavelength and a contrast amount changes depending on the size of a proximity region.
FIG. 7 is a schematic diagram showing a configuration of an experimental device used for actual measurement of brightness.
FIG. 8 is a diagram showing prediction accuracy of a feeling of brightness when each pattern of FIG. 5 is used.
FIG. 9 is a diagram illustrating prediction accuracy of a feeling of brightness when a luminance distribution (black and white photograph) in a real space is used.
FIG. 10 is a diagram illustrating each pattern used to derive a prediction formula for a feeling of brightness.
FIG. 11 is a diagram illustrating a change in a sense of brightness (actually measured value) depending on the size of a target area.
FIG. 12 is a diagram illustrating a change in a sense of brightness (actually measured value) depending on the size of a target area.
FIG. 13 is a diagram illustrating a relationship between an actually measured value and a target luminance Lt when the size of the target region is ∞.
FIG. 14 is a diagram illustrating a range of a linear approximation in a change in a feeling of brightness (actually measured value) depending on a size of a target region.
FIG. 15 is a diagram showing the inclination of each pattern obtained by the linear approximation in FIG. 14;
[Explanation of symbols]
11 Panel 12 Tube 13 Fluorescent lamp 14 Fluorescent lamp 15 Film

Claims

A first step of capturing a luminance distribution image;
A second step of specifying a prediction target area in the luminance distribution image;
A third step of calculating a first sense of brightness, assuming that the luminance of the prediction target area is uniformly distributed;
A fourth step of calculating a second sense of brightness based on a comparison between the brightness of the prediction target area and other brightnesses of the brightness distribution image;
A fifth step of predicting a brightness sensation of the prediction target area in consideration of both the first brightness sensation and the second brightness sensation. .

The method for predicting a sense of brightness according to claim 1,
In the fifth step, a brightness feeling prediction method is characterized in that the brightness feeling of the prediction target area is predicted by adding the first brightness feeling and the second brightness feeling.

In the method for predicting a sense of brightness according to claim 1 or 2,
In the fourth step, the luminance distribution image is filtered for each of a plurality of spatial frequencies, and the result of the filtering is weighted and added to obtain the contrast, and the second sense of brightness is calculated based on the contrast. A method for predicting a sense of brightness.

The method for predicting a sense of brightness according to claim 3,
In the fourth step, when weighting and adding the results of the filtering, a weighting coefficient having parameters of the luminance of the prediction target area and the spatial frequency is used.

The method for predicting a sense of brightness according to claim 4,
The method for predicting a sense of brightness, wherein the weighting factor used in the fourth step has a small value in proportion to a detection wavelength corresponding to a reciprocal of the spatial frequency.

The brightness prediction method according to any one of claims 3 to 5,
In the fourth step, when the filtering result is weighted and added, the filtering result is multiplied by a multiplier related to the effect on the second brightness feeling due to the size of the prediction target area. How to predict brightness.

In the method for predicting a sense of brightness according to any one of claims 3 to 6,
In the fourth step, when the luminance of the prediction target area is Lt, the detected wavelength corresponding to the reciprocal of the spatial frequency is λi, and the result of the filtering is pi, the second brightness level is calculated based on the following equation. Calculate Bc

A method for predicting a sense of brightness, characterized in that:

In the method for predicting a sense of brightness according to claim 1 or 2,
In the third step, when the luminance of the prediction target area is Lt, the first brightness sense Bu is calculated based on the following equation.

A method for predicting a sense of brightness, characterized in that:

A first procedure for capturing a brightness distribution image;
A second procedure for specifying a prediction target area in the luminance distribution image;
A third procedure of calculating a first sense of brightness, assuming that the luminance of the prediction target area is uniformly distributed;
A fourth procedure of calculating a second sense of brightness based on a comparison between the brightness of the prediction target area and other brightnesses of the brightness distribution image;
A brightness feeling prediction program for causing a computer to execute a fifth procedure of predicting the brightness feeling of the prediction target area in consideration of both the first brightness feeling and the second brightness feeling.

The program for predicting a sense of brightness according to claim 9,
In the fifth procedure, a brightness feeling prediction program is characterized in that the brightness feeling of the prediction target area is predicted by adding the first brightness feeling and the second brightness feeling.