一種面向單色系物體的led光源喜好度預測方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法，包括確定白光LED光源的各光源相關色溫以及各單色系物體的主波長；建立基于單色系物體的LED光源喜好度預測模型，包括對于主波長為正值的單色系物體采用二維曲面插值的方式，對于主波長為負值的單色系物體采用一維線性插值的方式，建立LED光源喜好度數(shù)學模型；基于LED光源喜好度預測模型進行預測，根據(jù)預測結果確定應使用的最佳光源。本發(fā)明面向單色系物體的LED光源喜好度預測模型采用儀器測量和人體主觀反映量化統(tǒng)計相結合的研究方法，將客觀物理數(shù)據(jù)與主觀感知判斷相結合，能夠全面、精確的預測觀察者對單色系物體的LED光源喜好度。
【專利說明】
一種面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明屬于LED智能照明領域，涉及一種面向單色系物體的LED光源喜好度預測方 法。
【背景技術】
[0002] 相對于傳統(tǒng)照明光源，LED光源具有色光可變、發(fā)光效率高、耐久性強和節(jié)能環(huán)保 等幾大優(yōu)勢。近些年來，越來越多的研究人員、工程師、藝術家和設計師開始關注其在藝術 設計領域的應用潛力，如室內(nèi)外照明、展陳照明、家居生活、城市建設等。
[0003] 目前，國內(nèi)外很多學者對LED光源的主客觀評價方法及應用進行了研究，并已提出 了多種涉及光源評價及使用的理論方法。然而，在基于物體色彩差異的白光LED照明喜好的 相關研究目前尚屬空白。因此，亟待提出一種技術方案，更為準確的為人們對于不同色彩物 體的照明喜好特性進行表征與預測，進而為不同色彩物體照明場景下的光源的使用提供指 導，尤其是在單色系物體照明方面。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法，填補在物 體色彩差異情況下對白光LED照明進行喜好研究的空白，提供一種更為準確的對于不同色 彩物體的照明喜好特性進行表征與預測的方法。
[0005] 本發(fā)明所采用的技術方案是一種面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法，包 括以下步驟：
[0006] 步驟1，通過測量不同LED光源光譜功率分布及各單色系物體光譜反射率，確定白 光LED光源的各光源相關色溫以及各單色系物體的主波長；
[0007] 步驟2,建立基于單色系物體的LED光源喜好度預測模型，實現(xiàn)方式如下，
[0008] 設單色系物體數(shù)目為I，設光源色溫數(shù)目為J，第j種光源相關色溫和第i種單色系 物體的主波長組合記為照明物體組合Zcl, kj;輸入若干視覺正常的觀察者在標準環(huán)境下對各 照明物體組合的喜好度評分，進行歸一化處理如下，
[0009] Mci,kj = Tci,kj~^ (Tci,ki+Tci,k2+---+Tci,kj)
[0010] 其中，Tcl,kj為所有觀察者在照明物體組合ZC1舊下主觀評價得分的總和，M C1舊為照 明物體組合ZcaM下觀察者主觀喜好度的歸一化得分；
[0011] 對于主波長為正值的單色系物體采用二維曲面插值的方式，對于主波長為負值的 單色系物體采用一維線性插值的方式，基于單色系物體的主波長、白光LED光源的相關色溫 與觀察者主觀喜好度的歸一化得分，建立LED光源喜好度數(shù)學模型；
[0012] 步驟3,基于步驟2所得面向單色系物體的LED光源喜好度預測模型，對待觀察單色 系物體進行LED光源喜好度預測，根據(jù)預測結果確定應使用的最佳光源，實現(xiàn)方式為，確定 目標LED光源的相關色溫，測量計算待觀察單色系物體的主波長，根據(jù)主波長的正負值，相 應運用步驟2所得基于一維線性插值或二維曲面插值的LED光源喜好度預測模型，得到觀察 者對于LED光源喜好度的預測值。
[0013] 而且，步驟2中，對于主波長為負值的單色系物體采用一維線性插值的方式建立 LED光源喜好度數(shù)學模型，實現(xiàn)方式如下，對于主波長為負值的各單色系物體，設J種LED光 源相關色溫記為Xi，X2……Xj，相應歸一化得分記為h，Y 2……Yj，分別以點(X」，乃）為已知 的離散點，采用一維線性插值建模得到預測曲線函數(shù)。
[0014] 而且，步驟2中，對于主波長為正值的單色系物體采用二維曲面插值的方式建立 LED光源喜好度數(shù)學模型，實現(xiàn)方式如下，
[0015] 設所求觀察者主觀喜好度函數(shù)為Z(x，y)，
[0016] 設主波長^在相關色溫yi下的歸一化得分為Z(Xl，^)，設有K種正的主波長，構造 一個簡單函數(shù)識dy)作為Z(x，y)的近似表達式，使得
[0017] Z(Xi,.yj)二(/)(尤卜>^)，i = l，2,…K，.i=l，2,…,|
[0018] 其中，K小于等于I。
[0019] 本發(fā)明的有益效果是，提供面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法，采用儀器 測量和人體主觀反映量化統(tǒng)計相結合的研究方法，將客觀物理數(shù)據(jù)與主觀感知判斷相結 合，能夠全面、精確的預測觀察者在單色系物體下的LED光源喜好度，更為準確的為人們對 于不同色彩物體的照明喜好特性進行表征與預測，進而為不同色彩物體照明場景下的光源 的使用提供理論指導，尤其是在單色系物體照明方面。由于本發(fā)明技術方案具有重要應用 意義，受到多個項目支持:1.國家自然科學基金青年項目（61505149)，2.湖北省自然科學基 金面上項目（20150?8204)，3.華南理工大學制漿造紙工程國家重點實驗室開放基金 (201528)，4.深圳市基礎研究項目（JCYJ20150422150029093)對本發(fā)明技術方案進行保護， 將對我國相關行業(yè)競爭國際領先地位具有重要意義，具有重要的市場價值。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明實施例的流程圖。
[0021 ]圖2是本發(fā)明實施例中實驗視覺環(huán)境幾何條件示意圖。
[0022]圖3是本發(fā)明實施例中負數(shù)主波長下的主觀得分預測模型圖。
【具體實施方式】
[0023]下面結合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進行詳細說明。
[0024] 如圖1所示實施例的流程圖提供的一種面向單色系物體的LED光源喜好度預測方 法，具體按照以下步驟實施：
[0025] 步驟1，通過測量不同LED光源光譜功率分布及各類具有代表性的單色系物體光譜 反射率，確定白光LED光源的各光源相關色溫以及各單色系物體的主波長。
[0026] 實施例采用光譜輻射度計對白光LED光源光譜功率分布和單色系物體的光譜反射 率信息進行采集;根據(jù)所得數(shù)據(jù)，可以確定LED光源的相關色溫及代表單色系物體顏色特征 的主波長。
[0027]實施例【具體實施方式】如下：
[0028] 1)設單色系物體數(shù)目為I，本實施例采集市售仿真卡紙紙花為實驗樣本，即8種不 同顏色花束，分別是紫色、藍色、薄荷綠色、綠色、黃色、橙色、粉紅色和紅色，1 = 8,每種顏色 花束各有五朵。
[0029] 2)設光源色溫數(shù)目為J，本實施例為便于后續(xù)建模起見，選用Philips Hue智能LED 作為實驗光源，通過Hue Light混合驅光軟件調(diào)節(jié)智能LED光源發(fā)光，并保持照度200勒克斯 不變(采用test〇545照度計測量），調(diào)節(jié)出5種光源的相關色溫依次為2500K、3500K、4500K、 5500K、6500K，J = 5。第j種光源的相關色溫可視為第j種光源，j = 1，2，…J。
[0030] 3)在暗室中對光源及實驗樣本光譜信息進行采集，本實施例中，采集光源光譜信 息時，將標準白板放置在標準燈箱Macbeth SpectralniX-rite內(nèi)（60cmX 66cm X 89cm，燈箱 四周和底部均為中性灰），LED光源垂直放置于標準白板上方40cm，并以0°/60°照明和觀察 條件進行測量，由此可獲得5種光源的光譜功率分布及相關色溫;采集實驗樣本光譜信息 時，將標準白板換成彩色花束，其他測量條件不變，通過光譜掃描輻射度計PR705測得各彩 色花束380nm-780nm的光譜反射率曲線，為避免長短波區(qū)域測量噪聲對實驗結果的影響，截 取400-700nm波長范圍的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析，然后在CIE1931XYZ系統(tǒng)標準色度觀察者下以 lOnm間隔計算得到各顏色花束的色品坐標，最后在色品坐標的基礎上運用色度學公式計算 得到各顏色花束的主波長，具體實施時上述計算過程也可采用MATLAB軟件實現(xiàn)，各顏色花 束的主波長如表1所示。
[0031] 表1各色花束主波長
[0033] 步驟2,輸入人體主觀反映量化統(tǒng)計結果，包括預先依據(jù)心理物理學，得到觀察者 對"照明一物體"組合的不同喜好度得分，并將喜好度得分進行歸一化的結果，結合步驟1所 得的各光源相關色溫以及各單色系物體主波長建立基于單色系物體的LED光源喜好度預測 模型。
[0034]本發(fā)明提出，將各個LED光源的相關色溫和各單色系物體的主波長分別進行組合， 得到不同的"照明一物體"組合，第j種光源相關色溫kj和第i種單色系物體ci的主波長的組 合可記為照明物體組合Zcl, kj;具體實施時，可以預先邀請不少于50位視覺正常的觀察者在 標準環(huán)境下對"照明一物體"組合進行喜好度評分，并將評分進行歸一化處理，用作建模數(shù) 據(jù);根據(jù)所得數(shù)據(jù)，可以進行分析，包括根據(jù)單色系物體主波長不同的數(shù)學取值特性，運用 不同的建模方法，即主波長為正值時采用二維曲面插值建模，主波長為負值時采用一維線 性插值建模，最終建立面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法。
[0035] 實施例具體實施如下：
[0036] 1)在暗室中進行實驗，觀察者坐在燈箱前以60°的觀察角度進行觀察，LED光源及 實驗樣本的放置與步驟1中的放置一致，實驗視覺環(huán)境幾何條件示意圖如圖2所示，其中燈 箱長寬均為60cm，高為95cm，LED光源垂直放置于標準白板上方40cm，；實驗時光源以90°進 行垂直照射，觀察者以60°進行觀察。
[0037] 2)實驗選取100名視覺正常的觀察者，每個觀察者進行實驗時，進行同樣的處理： 實驗開始前進行3分鐘的暗適應。實驗時，首先要求觀察者觀察隨機順序的上述5種LED光源 (相關色溫分別為25001(、35001(、45001(、55001(、65001(，調(diào)試每兩種不同色溫之間間隔10-15 秒），使觀察者初步了解5種光源。然后開始進行一種顏色的統(tǒng)計，包括隨機選擇一種顏色花 束放在燈箱平臺，同時隨機順序調(diào)節(jié)5種光源（調(diào)試每兩種不同光源之間間隔20秒），觀察者 分別說出對各個色溫光源的喜歡程度(5分為最喜歡，1分為最不喜歡，以此類推），由實驗人 員記錄打分情況。每種相關色溫的光源僅調(diào)試一遍。然后隨機更換另一種顏色花束，更換時 關閉光源（10-15秒)讓測試者閉眼稍作休息，重復上述處理進行當前這種顏色的統(tǒng)計(觀察 每種顏色花束時的LED光源播放順序相同），直至對最后一種顏色花束統(tǒng)計完成。
[0038] 3)對觀察者的喜好度得分進行歸一化處理。歸一化公式如下：
[0039] Mci,kj = Tci,kj-^ (Tci,ki+Tci,k2+---+Tci,kj) (1)
[0040] 其中，Tcl,kj為所有觀察者在照明物體組合Zcl,kj下主觀評價得分的總和，M cl,kj為照 明物體組合Zcl,kj下觀察者主觀喜好度的歸一化得分。實施例中，ci表示不同顏色花束（iG [l，8]，i從1至8按升序排列分別代表紫色、藍色、薄荷綠色、綠色、黃色、橙色、粉紅色、紅色 花束，即按照主波長升序排列），kj表示不同的光源(此時_]_￡[1，5]，」從1至5按升序排列分 別代表25001(、35001(、45001(、55001(、65001〇，1^,1^為所有觀察者在第1種花束第」種光源的 "照明一物體"組合下主觀評價得分的總和，M cl,kj為第i種花束第j種光源的"照明一物體"組 合所得的歸一化得分，實施例中的歸一化公式即為1,1^ = 1'。：1,1^+(1'。：1,1{1+1'。：1,1{2+1'。：1,1{3+1' ￡；：1,1{4 +Tca, k5，表2為不同"照明一物體"組合下喜好度歸一化得分情況。
[0041 ]表2喜好度歸一化得分情況
[0043] 4)本實施例中，對于主波長為正值的顏色花束采用二維曲面插值的方法，主波長 為負值的顏色花束采用一維線性插值的方法;為顏色物體主波長、白光LED光源相關色溫與 觀察者主觀喜好度歸一化得分三者建立數(shù)學模型，即LED光源喜好度數(shù)學模型。
[0044]本發(fā)明提出對于主波長為負值的單色系物體采用一維線性插值的方式建立LED光 源喜好度數(shù)學模型。一維線性插值描述的是根據(jù)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，已知離散點上的數(shù)據(jù)集 (即已知點集{X}所對應的函數(shù)值{Y})，在數(shù)據(jù)點集（即函數(shù)值{Y})之間構造一個解析函數(shù) (其圖形為曲線），該曲線通過這些點，由此能夠求出這些離散點之間的其他值。公式為：
[0046] 其中，點〇3，￥3)，（知，九)是兩個已知的離散點，點〇八)是這兩點之間通過插值的 方式所求到的點。
[0047] 對于主波長為負值的各單色系物體，分別可設J種LED光源相關色溫記為X1; X2.....Xj，相應歸一化得分記為Yi，Y2.....Yj，分別以點(Xj，Yj)為已知的離散點，米用一維 線性插值建模得到預測曲線函數(shù)，j = 1，2，…J。
[0048] 例如，由于紫色花束的主波長為負值，故對其使用一維插值的方法進行單獨建模 分析，設5種LED光源相關色溫記為Xi，X2……X 5,針對紫色花束的5種相應主觀歸一化得分 記為Yi，Y2.....Y5,以點(Xj，Yj)為已知的離散點，j = l，2,3,4,5,可得出主波長為負值的預 測圖，如圖3所示，橫坐標為相關色溫X，縱坐標Y為主觀得分，圖中5個圓點為觀察者實驗主 觀得分，線條表示采用一維線性插值建模得到的預測曲線函數(shù)，由圖3可知，實驗主觀得分 與模型預測得分重合，說明該模型在主波長為負值的紫色區(qū)域具有較高的預測精度。
[0049] 二維曲面插值描述的是在離散的數(shù)據(jù)之間插入符合的值，最終找到離散數(shù)據(jù)之間的 相互聯(lián)系，即由實驗或測量的方法得到所求函數(shù)y=f (X)在互異點XI，X2.....xn處的yi，y2.....yn 值，并構造一個簡單函數(shù)爐（x)作為函數(shù)y=f(x)的近似表達式:y = f .(.x)=爐（文），使得：
[0050] (p(xQ) = y^cpiXi) = yv ……，
[0051] 上式中，n為互異點的數(shù)目，稱為插值函數(shù)，該函數(shù)常取多項式或分段多項式。 [0052]本實施例中，采用5種不同顏色花束(黃色、綠色、紅色、橙色、藍色)作為建模樣本， 利用二維曲面插值為花束主波長、白光LED光源相關色溫與觀察者主觀喜好度歸一化得分 三者建立數(shù)學模型。在所求觀察者主觀喜好度函數(shù)Z(x，y)中，5種花束主波長（記為XI， X2.....X5)、5種LED光源相關色溫(記為yi，y2.....ys)為互異點。x，y分別表示主波長和色 溫。
[0053]通過在Z(xi，yi)與Z(xi+i，yi+i)之間進行二維曲面插值可以構造數(shù)學模型。
[0054]設主波長^在相關色溫yi下的歸一化得分為Z(Xl，^)，設有K種正的主波長，K小于 等于I，構造一個簡單函數(shù)識（x,:y)作為Z(x，y)的近似表達式：f.= Z Cx,y_)=識Cx,y_)，使 得：
[0055] z(xi，yj) = i==l,2,...K, j==l,2,...J
[0056] 實施例中，i = l，2,3,4,5，j = l，2,3,4,5。
[0057]表3所示為上述二維曲面擬合插值方法對于5種顏色花束樣本在5種LED光源相關 色溫下所建立的預測模型的擬合精度，其平均擬合誤差僅為0.26%，可見本實例建立的模 型具有理想的曲面擬合精度。同時，本實施例以粉紅色和薄荷綠兩色花束為檢驗樣本，對使 用二維曲面插值方法建立的LED光源喜好度預測模型進行誤差分析，結果如表5所示，其預 測綜合誤差在3.5 %左右，同時說明本發(fā)明建立的模型預測精度高。
[0058]表3二維曲面插值擬合建模誤差
[0060]表4檢驗樣本誤差分析
[0062]步驟3,在已建立的面向單色系物體的LED光源喜好度預測模型的基礎上，可對單 色系物體進行LED光源喜好度預測，根據(jù)預測結果確定應使用的最佳光源，實現(xiàn)方式如下：
[0063] 1)采用光譜輻射度計對目標LED光源進行光譜功率分布測量，由光譜功率分布數(shù) 據(jù)計算得出光源的相關色溫，亦可直接查看目標LED光源相關參數(shù)，得到其相關色溫。實施 例中，之前建模時所用的LED光源為一個Philips Hue智能LED燈泡的5種不同相關色溫，即 一種光源的多種色溫。在實際預測中，目標LED光源可以是一種光源的多種色溫，也可以是 多種光源分別的多種色溫，均適用于本發(fā)明所提供的方法，能夠利用已建立的模型進行預 測 。
[0064] 2)采用光譜掃描輻射度計對待觀察單色系物體進行測量，得到待觀察單色系物體 380nm-780nm的光譜反射率曲線，為避免長短波區(qū)域測量噪聲對預測結果的影響，截取400-700nm波長范圍的數(shù)據(jù)用于計算主波長。然后在CIE1931XYZ系統(tǒng)標準色度觀察者下以10nm 間隔計算得到待觀察單色系物體的色品坐標，最后在色品坐標的基礎上運用色度學公式計 算得到待觀察單色系物體的主波長。
[0065] 3)將上述2)所得數(shù)據(jù)作為輸入值，根據(jù)待觀察單色系物體主波長的正負值，選擇 步驟2所得基于一維線性插值或二維曲面插值的LED光源喜好度預測模型，即可得到觀察者 對于各目標LED光源喜好度的預測值，該預測值具有歸一化特點，取值范圍為[0，1]。預測值 越高，越應當根據(jù)相關色溫選擇為最佳光源。
[0066] 本發(fā)明所建立面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法是一個在單色條件下具 有較高預測精度的方法，可以采用軟件方式實現(xiàn)自動預測，在單色系物體照明需求下(如商 場照明、家庭照明和藝術工作照明等領域），結合物體自身色彩特性，針對性的使用具有較 高預測度對應相關色溫的光源將為觀察者帶來更好的視覺感受，可為各個單色系物體照明 領域提供借鑒與指導。
[0067] 本文中所描述的具體實施例僅僅是對本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術領 域的技術人員可以對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替 代，但并不會偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權利要求書所定義的范圍。
【主權項】
1. 一種面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，通過測量不同LED光源光譜功率分布及各單色系物體光譜反射率，確定白光LED 光源的各光源相關色溫以及各單色系物體的主波長； 步驟2，建立基于單色系物體的LED光源喜好度預測模型，實現(xiàn)方式如下， 設單色系物體數(shù)目為I，設光源色溫數(shù)目為J，第j種光源相關色溫和第i種單色系物體 的主波長組合記為照明物體組合Zcl,kj;輸入若干視覺正常的觀察者在標準環(huán)境下對各照明 物體組合的喜好度評分，進行歸一化處理如下， Mci,kj - Tci，kj 了（Tci, kl+Tci，k2+. ? .+Tci，kj) 其中，Tcl,kj為所有觀察者在照明物體組合Zcl,kj下主觀評價得分的總和，M cl,kj為照明物 體組合下觀察者主觀喜好度的歸一化得分； 對于主波長為正值的單色系物體采用二維曲面插值的方式，對于主波長為負值的單色 系物體采用一維線性插值的方式，基于單色系物體的主波長、白光LED光源的相關色溫與觀 察者主觀喜好度的歸一化得分，建立LED光源喜好度數(shù)學模型； 步驟3,基于步驟2所得面向單色系物體的LED光源喜好度預測模型，對待觀察單色系物 體進行LED光源喜好度預測，根據(jù)預測結果確定應使用的最佳光源，實現(xiàn)方式為， 確定目標LED光源的相關色溫，測量計算待觀察單色系物體的主波長，根據(jù)主波長的正 負值，相應運用步驟2所得基于一維線性插值或二維曲面插值的LED光源喜好度預測模型， 得到觀察者對于LED光源喜好度的預測值。2. 根據(jù)權利要求1所述面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法，其特征在于:步驟2 中，對于主波長為負值的單色系物體采用一維線性插值的方式建立LED光源喜好度數(shù)學模 型，實現(xiàn)方式如下， 對于主波長為負值的各單色系物體，設J種LED光源相關色溫記為……Xj，相應歸 一化得分記為.....Yj，分別以點(心，乃)為已知的離散點，采用一維線性插值建模得到 預測曲線函數(shù)。3. 根據(jù)權利要求1所述面向單色系物體的LED光源喜好度預測方法，其特征在于:步驟2 中，對于主波長為正值的單色系物體采用二維曲面插值的方式建立LED光源喜好度數(shù)學模 型，實現(xiàn)方式如下， 設所求觀察者主觀喜好度函數(shù)為Z(x，y)， 設主波長^在相關色溫下的歸一化得分為Z(Xl，yj)，設有K種正的主波長，構造一個 簡單函數(shù)少（x, y )作為Z (x，y)的近似表達式，使得 辦,力）=史(xwi), i=l, 2, -K，j=l，…J 其中，K小于等于I。
【文檔編號】G01M11/02GK106053024SQ201610481976
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月27日
【發(fā)明人】劉強, 黃政, 萬曉霞, 彭小曼, 荀益靜, 梁金星, 曹前, 徐宏平, 朱文鳳
【申請人】武漢大學