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相机结合HDR 图像技术在博物馆光环境分析中的应用与验证[1]

《照明工程学报》2010-2012年优秀论文评选 优秀奖

2013-8-21  来源:照明工程学报  作者:王嘉亮  有5570人阅读

HDR 图像技术即高动态范围图像技术,是通过多曝光动态范围进行原始场景真实图像化的一套技术,对于其应用于建筑光环境分析,包括天然光和人工照明都有具有重要意义。

  1 量化与可视化分析的必要性

  博物馆属于对光环境条件要求比较高的建筑类型之一,其照明主要需要满足两个方面的要求: 视觉清晰且舒适的要求以及展品保护的要求。为满足展品清晰可见且保证观看者的视觉舒适度,需要对光环境中亮度、亮度对比、眩光、光源显色指数、色温等参数进行控制。我国的博物馆照明设计规范以及其他国际标准中,亮度、亮度对比是普遍接受的参数指标,用以控制展品表现与环境眩光。

  例如:通常情况下,有效得获得亮度相关数据的途径为使用光学仪器进行现场物理测试,然而这种方式不仅消耗时间,而且受到测试点位置和数量的影响。由此原因,非实测方式的量化分析系统逐渐得到了发展和应用, 主要包括M. S. Rea 的影像分析、Steven J. Orfield 的CAPCALC、V. Berruto 的CCD 数码相机测试和天津大学沈天行教授SM 像测系统。这些系统应用的局限性主要在于设备的高造价、应用的复杂性或数值准确性。随着HDR ( 即High Dynamic Range) 图像技术的逐渐进步,2005年美国劳伦斯伯克利国家实验室将这一主要应用于计算机图形学和影像拍摄领域的技术进行了改进和评测,并转移到建筑光环境分析的应用中。随后,关于数码相机采集数字图像的对齐、自动读取、叠加亮度反应曲线等辅助功能的插入,如今该免费的技术平台正在很多照明研究机构中进行应用分析和拓展。

  2 HDR 图像技术原理

  最早提出HDR 图像方式的是Paul Debevec,他在1997 年SIGGRAPH 会议上发表了一篇文章, 关于如何从不同曝光条件下同一场景的一组照片中恢复高动态范围图像,这种技术可以通过照相机捕捉实现从黑暗阴影到高亮光源的更大动态范围的图像。该技术产生的本质原因是由于大多数数码相机包括显示仪器等仅能够显示或捕捉几个数量级的亮度变化,而人眼条件下实际场景的亮度变化范围能够达到12 ~ 14 个数量级。因此当亮度对比范围超过单张图像数字信息所能表示的范围,数据会溢出从而导致环境实际信息的缺失。如果增加或减少曝光量满足局部的环境细节反应,会影响其他局部从而产生曝光过渡或者完全黑暗的问题( 如图1) 。因此,通过低动态范围( LDR) 图像合成高动态范围( HRD) 图像后,采用色调映射( Tone Mapping)技术在有限动态范围媒介例如电脑显示器、打印图上等近似显示最终的图像,即形成了HDR 图像。尽管显示在屏幕等媒介上的HDR 图像无法完全反应亮度对比的关系,但是文件自身已经相对准确地记录了场景的亮度和亮度关系信息,这为通过数码相机进行照明的分析和评估提供条件。HDR 图像的存储格式针对应用者和电脑系统, 可以选择不同类型,包括RAW,Radiance,TIFF,JPEG 等,表1 为某一同场景的各类型采集图像所含数据的压缩程度及文件大小。

   

  3 HDR 图像技术的应用流程

  由于HDR 图像技术的便捷和准确性,对于建筑师在设计工作中可以相对简单在三到四步的流程中应用。而对于专业的光环境分析中,HDR 技术的应用流程可进一步细分为五步: 亮度反应曲线的确定、多曝光时间场景图像的获取、HDR 成像、刻度校准以及图像分析。

  1) 亮度反应曲线的确定: 由于不同型号相机

  对亮度的反应不同,并且同一型号相机所得图像中的像素亮度与实际亮度并不是线性对应关系,所以通过亮度反应曲线的确定可以恢复相机数字图像的像素亮度与场景中实际点亮度之间的对应关系。具体方法是拍摄一组曝光量变化范围较大的照片,将其导入HDR Shop 或者Photosphere 等软件得到“亮度反应曲线”( 如图2) 。

  2) 多曝光时间场景图像的获取: 通过数码相机调整不同的曝光量采集场景图像,尽量完整的反应待分析空间中的各个细节,这样得到的照片即原始的LDR ( Low Dynamic Range 低动态范围) 图像。

  3) HDR 成像: 在HDR-Shop 或Photosphere 等软件中导入LDR 图像,并叠加亮度反应曲线生成HDR 图像。目前,已经开发了很多种HDR 的成像软件,其中部分软件为免费使用,例如基于MAC 的Photosphere,PC 的HDRShop 软件。图3 为通过HDRShop 叠加一组LDR 图像而得到的HDR 图像。

  4) 刻度校准( Photometric Calibration) : 首先相机光孔是通过镜头里的光圈来调节大小的,光圈值通过光圈拨杆或触点传给机身,其构造只是有限次的完全重复性,因此每次采集图像时的实际光孔大小会有所不同而带来一定的误差。另外,相对相机上表示的快门速度与真实曝光时间也存在一定误差,例如1 /500s 的快门速度,在Nikon F3 上为1 /531s。这些误差加在一起使得相机的曝光量并不完全准确。然而HDR 技术所涉及的图像曝光量来自相机显示的参数,因此其像素亮度在叠加了亮度反应曲线之后仅是调整了相机感光装置在整体线性上的误差,而无法改变HDR 图像单个像素亮度的准确性。这就要求我们采用实际的亮度测试仪进行同位置点校正,像素亮度与实际亮度的比值也被称为刻度校准系数( calibration factor) 。

  5) 图像分析: 校正之后得到的HDR 图像可以有如表1 所示的多种格式, 这些数字图像能够在HDR-Shop,Photosphere 进行伪彩色图和等亮度曲线图等内容的分析。此外,也可以用Radiance XYZE的格式在Radiance 专业照明分析软件中进行分析,得到人视条件图像、亮度灰度图等。图4 即结合相机采用HDR 图像技术的整个分析流程。

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