一种亮度感知定量计算方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开一种亮度感知定量计算方法、系统、设备及介质，涉及亮度感知领域；通过获取目标区域的高动态范围成像图像；提取高动态范围成像图像的亮度信息和色度信息；采用图像阈值分割法，根据亮度信息计算亮度指标；根据亮度信息，采用层次采样的方法计算对比度指标；根据色度信息，通过色彩空间转换矩阵，计算色温指标；根据亮度指标、对比度指标和色温指标计算目标区域的亮度感知值；本发明专利技术通过多维度的图像指标，实现亮度感知的定量计算。实现亮度感知的定量计算。实现亮度感知的定量计算。

【技术实现步骤摘要】
一种亮度感知定量计算方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及亮度感知领域，特别是涉及一种亮度感知定量计算方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]近年来，室内照明标准和相关指导文件已经改变并增加了新的指标，如房间表面的最小照度指标，虽然这些指标已经被正式引入到标准和指南中，但在实践中，室内工作场所的工作面照度仍然是最突出的指标，而对于室内光环境的整体亮度感知没有定量的标准和指标。
[0003]关于亮度感知的方法可以分为两类：第一种通过真实场景进行主观判断，第二种是通过图像对光环境进行主观判断。但是存在以下缺点：
[0004]前者方法的实验结果比较可靠，但是费事费力，并且只能定性地分析光环境中不同参数对于亮度感知的影响。
[0005]后者通过图像评价又可分为两类：RGB图像和高动态范围成像图像(High Dynamic Range Imaging，简称HDR)。通过提取图像中的亮度信息来和主观判断进行拟合，但RGB图像的亮度范围是经过计算机压缩的，不能完全体现真实空间中的亮度范围，HDR图像虽然能体现真实空本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种亮度感知定量计算方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域的高动态范围成像图像；提取所述高动态范围成像图像的亮度信息和色度信息；采用图像阈值分割法，根据所述亮度信息计算亮度指标；根据所述亮度信息，采用层次采样的方法计算对比度指标；根据所述色度信息，通过色彩空间转换矩阵，计算色温指标；根据所述亮度指标、所述对比度指标和所述色温指标计算所述目标区域的亮度感知值。2.根据权利要求1所述的亮度感知定量计算方法，其特征在于，所述目标区域内包含环境表面和照明光源；所述环境表面为所述目标区域内除所述照明光源之外的物体；采用图像阈值分割法，根据所述亮度信息计算亮度指标，具体包括：根据所述亮度信息，采用图像阈值分割法将所述高动态范围成像图像进行分割，得到环境表面分割图像和照明光源分割图像；根据所述环境表面分割图像确定环境表面亮度，并根据所述照明光源分割图像确定照明光源亮度；根据所述环境表面亮度和环境表面分割图像的像素点数，确定环境表面平均亮度；根据所述照明光源亮度和照明光源分割图像的像素点数，确定照明光源平均亮度；根据环境表面分割图像的像素点数和照明光源分割图像的像素点数，计算权重值；所述权重值包括：环境表面权重和照明光源权重；根据所述环境表面平均亮度、所述照明光源平均亮度和所述权重值，计算亮度指标。3.根据权利要求1所述的亮度感知定量计算方法，其特征在于，所述对比度指标的计算公式为：公式为：公式为：其中，C为对比度指标；N为亮度信息的层次数目；为层次l的平均对比度；W为高动态范围成像图像的宽度；H为高动态范围成像图像的高度；c
i,j
为像素点(i，j)的对比度；i为像素点的横坐标；j为像素点的纵坐标；L(i,j)为像素点(i，j)的亮度值；L
k
为像素点(i，j)的相邻像素点的亮度值；W
l
为层次l中图像的宽度；H<...

【专利技术属性】
技术研发人员：林燕丹，阮超，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：