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摘要：提出了一種基于數碼相機圖像的眩光測量方法。系統推導了眩光源位置指數、立體角、眩光源亮度的解析表達式，采用自適應閾值方法提取眩光源輪廓信息，并進行實際辦公室照明現場的圖像采集和統一眩光值UGR參數計算與分析。實驗結果表明：由該方法計算的位置指數、立體角、眩光源亮度的平均相對誤差分別為1.319%，4.296%，3.001%，當背景亮度為12.910cd/m2時，統一眩光指數UGR計算值為12.606，其相對誤差為4.326%。該方法計算簡單、精度高，易于硬件實現，可應用室內照明的眩光測試與分析，并為開發方便、快捷的眩光測試系統提供了理論支撐。

關鍵字：不舒適眩光評價；統一眩光評價指數；數字圖像；亮度標定

1引言

眩光評價是照明質量評價的一個重要研究內容[1-4]。根據眩光對視覺影響的程度，可分為失能眩光和不舒適眩光。失能眩光會引起視覺工效的下降，而不舒適眩光影響人們的視覺舒適，在一定程度上會削弱視覺功能，影響視覺績效和工作效率，尤其是在交通、航空航天、重工業等一些重要的作業場所中甚至會造成安全隱患，長期作用則會造成視覺疲勞和心理不適，引發注意力不集中、煩躁、眼部疾病等生理不適現象。[3-5]對于不舒適眩光評估，研究者們提出了不同的眩光評價模型[6-11]。Petherbridge等[6]曾研究了被試者在一定背景亮度下的視覺舒適度問題，并提出了GI眩光評價模型。Einhorn[7-8]在GI評價模型的基礎上，提出了改進的眩光評價系統即CGI系統，該系統適用于燈具的光軸與鉛垂線一致的室內照明[8]。Sorensen[9]提出了統一眩光評價指數UGR模型，該模型適用于室內中小光源(指立體角在4310~0.1sr的光源)，以及發光頂棚和均勻間接照明的眩光評價，與主觀評價一致性較高。Tashiro等[10]提出了一種室內眩光測試方法，經研究發現，該方法對單燈具光源適用性較好。傳統的眩光測試方法存在操作復雜、響應速度慢、成本高等問題。隨著數碼相機的普及和數碼成像技術的提高，基于數字圖像的眩光測量技術使實現方便、快捷、成本低的大范圍眩光測試分析成為可能。Wienold等[11]提出了一種新的DGP眩光評價模型，該模型在眩光預測能力上有很大優勢，但數學模型較為復雜，對UGR模型相比計算量大。Błaszczak[12]基于數字圖像技術提出了一種不舒適眩光的測量方法，該方法測試簡便、操作性強。本文基于上述方法，研究了UGR模型中各參數的計算方法，系統推導了位置指數、立體角、眩光源亮度的解析表達式，為提高計算精度，采用自適應閾值方法提取眩光源輪廓信息，并進行實際辦公室照明現場的圖像采集，以及UGR參數計算和誤差分析，驗證了該方法的合理性和準確性。

2基于數字圖像UGR參數提取方法

統一眩光評價指數UGR是室內照明不舒適眩光評價的主要方法之一[4,13]。

3實驗與測試

3.1亮度標定實驗

本文采用亮度可調的LED面光源（作為均勻亮度源進行亮度標定）、CX-2B成像亮度計以及恒流電源組成亮度標定系統對該EOS700D數碼相機進行標定。為減少雜散光影響，提高測試的精度，標定試驗在暗室中進行。如圖5所示，EOS700D數碼相機和成像亮度計CX-2B放置在標定光源正前方1.2米處，高度設置為1.0米，與光源中心在同一水平線上。

3.2室內照明數字圖像采集實驗

本實驗選擇天津工業大學科研中心D213作為室內照明數字圖像采集及UGR指數測試的實驗環境。科研中心D213房間規格為14m×7m×3m，室內照明光源為長方形LED格柵燈，尺寸為1200mm×300mm，色溫為6000K，本文對6個LED格柵燈進行了實驗測試與分析。分別使用遠方CX-2B與數碼相機EOS700D進行實驗圖像采集。為測試與分析方便，開發了UGR眩光測試軟件系統（如圖7所示）。該系統可以實現室內數字圖像的讀取、處理、參數提取計算、UGR計算等功能，并且增加了與外部控制系統的通信功能。圖7為UGR眩光測試軟件界面。從圖中可以看出，在該眩光測試中相機焦距為f=34mm，曝光時間T=0.003125s，相機孔徑為=13mm，通過該軟件可計算出位置指數、立體角、眩光源亮度、背景亮度等參數。

4結果分析

本文采用相對誤差分析方法對UGR各參數進行計算及誤差分析。位置指數計算結果比較如表1所示，除5號光源的位置指數誤差偏差比較大為1.909%，其它光源的位置指數與實際測量值一致性較好，準確度較高，平均相對誤差為1.319%。在立體角參數提取中，為避免光源亮度與背景亮度對比度低影響光源像的輪廓的準確提取[21]，本文采用自適應閾值方法進行了光源輪廓提取。

5結論

本文基于數字圖像提取光源UGR參數方法，系統推導了光源視野上方和下方的位置指數、立體角、以及光源亮度的解析表達式，為提高參數計算精度，本文采用自適應閾值方法提取光源輪廓信息，同時在亮度參數提取中，為保證最終輸出的畫面效果與拍攝的圖像信息保持一致，本文對相機采集的圖像進行了伽馬校正。在此基礎上，進行實際辦公室照明現場的圖像采集和參數計算。結果表明：位置指數的相對誤差范圍可控制在1.909%以內，提取的眩光源立體角的相對誤差范圍在1.198%~7.238%，提取的眩光源亮度的相對誤差最大為5.455%，當背景亮度計算結果12.910cd/m2時，統一眩光指數UGR的相對誤差為4.326%。該測試方法可應用于室內照明的眩光測試與分析，其操作簡便、精度高、成本低、測試范圍廣、定位準確、易于硬件實現，為開發方便、快捷的眩光測試系統提供了理論支撐。需要注意的是，在研究中我們發現，立體角和背景亮度的計算誤差較大，該些問題不僅涉及到了相機CMOS感光器件響應不均勻、還涉及到鏡頭成像畸變、相機分辨率、相機圖像的光譜光視效率函數V(λ)修正、校準光源的平場校正、觀察位置，以及天氣變化等對實驗結果的影響。因此，后續工作將對該類問題進行系統研究和討論，探索健康、舒適的室內照明環境解決方案。

作者：田會娟1,3；洪振2,3；郝甜甜2,3；張輝1,3 單位：1天津工業大學電氣工程與自動化學院，2天津工業大學電子與信息工程學院，3大功率半導體照明應用系統教育部工程研究中心