一种节能降损的光源光谱优化方法及装置

1.本发明涉及光源光谱优化领域，尤其涉及一种节能降损的光源光谱优化方法及装置。


背景技术：

2.电光源是日常生活中必不可少的照明设备。人眼所能感知的物体表面颜色，由光源光谱及照明物体表面的光谱反射特性决定。一部分光被物体反射进入人眼被人所感知。另一部分光或被待照射物体所吸收转换成内能，不能起到基本的照亮效果，被当作能源的浪费；或被待照射物体表面分子所吸收产生光学化作用，导致物体的损伤或变色。由此可见，这些被待照射物体吸收的光不仅造成能量损失，还会对物体造成不可逆的损伤，因此越小越好。
3.为保持待照射物体颜色外观的同时，满足基本的照明亮度效果，寻找合适的光源光谱组成，通过调节光源光谱功率以减少能源消耗与光照对物品表面造成的损伤是十分必要的；
4.以往优化光谱研究中的存在两大问题：一是待照射物体为单一颜色块或者几种颜色块简单拼接，不具有广泛适用性，二是实验一般采用平均亮度相同法，保证优化光谱光通量与参考光源相同，不能达到严格的控制变量目的。


技术实现要素：

5.本发明的主要目的是为了克服照明光源给待照射物体带来的表面损伤与能源浪费的问题，本发明的另一目的还在于克服以往优化光谱研究中的存在的上述两大问题。
6.为了实现本发明的上述目的，本发明所采用的技术方案是：提供一种节能降损的光源光谱优化方法及装置，在传感器探测待照射物体表面的反射率后，将采用点对点投影的方式精确地分配光线。对于模拟一般的待照射物体，以用于颜色再现评价的标准物体颜色光谱数据库socs为实验样本，通过光谱穷举分析得到相关的冲突参数建立光照三维模型，寻找对于待照射物体的统一优化光谱。对于光敏感度高的某一特定待照射物体，将采用非线性优化工具，在保持物体颜色外观的前提下以光损伤值最小为参考，优化光源光谱以减少光吸收。
7.根据本发明的第一方面，本发明提供了一种节能降损的光源光谱优化方法，具体包括以下步骤：
8.搭建光照实验场景，选取第一实验样本模拟待照射物体，选取第二实验样本模拟某一特定待照射物体；
9.采用点对点投影的方式照射所述第一实验样本和所述第二实验样本，分别计算在光照过程中第一实验样本的第一质量参数和第二实验样本的第二质量参数；
10.所述第一质量参数包括：入射光功率、吸收光功率和覆盖率；
11.所述第二质量参数包括：吸收光功率和损伤值；
12.根据所述第一质量参数建立光照三维模型，在三者中寻找到最佳折衷点并找到该点对应的峰值波长，实现对待照射物体的统一光源光谱优化；
13.根据所述第二质量参数并结合遗传算法实现对某一特定待照射物体的特定光源光谱优化。
14.进一步地，所述搭建光照实验场景，包括：
15.激光投影仪将可变光光谱s
(x,y)
(λ)投射到被照射物体上，同时摄像机系统能够评估被照场景中不同位置的光谱反射率r
(x,y)
(λ)。
16.进一步地，所述第一实验样本为用于颜色再现评价的标准物体颜色光谱数据库socs；所述第二实验样本为油画作品st christopher woodcut高光谱图像。
17.进一步地，所述入射光功率的计算公式如下：
18.φe＝pb pg pr19.其中，pb、pg、pr分别为所考虑空间区域内蓝、绿、红光的光照通量。
20.进一步地，所述吸收光功率p
(x,y)
(λ)描述了吸收光谱密集度与波长之间的函数关系，基于测量各样本在激光投影仪照射下的光谱反射率r
(x,y)
(λ)计算所述吸收光功率p
(x,y)
(λ)，计算公式如下：
[0021][0022]
其中，pb、pg、pr分别为所考虑空间区域内蓝、绿、红光的光照通量；sb(λ)、sg(λ)和sr(λ)分别为在所考虑空间区域内蓝、绿、红光的光谱功率的最大值，λ表示波长、m、n分别为水平像素与垂直像素大小。
[0023]
进一步地，所述损伤值edm用于量化被照射物体收到的光损伤程度，并引用柏林模型中的损伤函数f
damage
来量化被照射物体受到的损害，所述损伤值edm的计算公式如下：
[0024][0025]
其中，pb、pg、pr分别为所考虑空间区域内蓝、绿、红光的光照通量；sb(λ)、sg(λ)和sr(λ)分别为在所考虑空间区域内蓝、绿、红光的光谱功率的最大值，λ表示波长、m、n分别为水平像素与垂直像素大小，r
(x,y)
(λ)为光谱反射率。
[0026]
进一步地，所述覆盖率为标准物体颜色光谱数据库socs中能够被激光投影仪投射出的光谱在颜色上还原的样本占总样本数据库的比例。
[0027]
进一步地，根据所述第二质量参数并结合遗传算法实现对某一特定待照射物体的特定光源光谱优化，包括：
[0028]
将遗传算法加入到对某一特定待照射物体的特定光源光谱优化过程中；
[0029]
所述遗传算法包括两个约束条件：优化光源和参考光源照明下被照射物体各像素点的亮度相等；损伤值edm最小；
[0030]
所述遗传算法中以峰值波长建立种群，每一代有m个个体，将一代中的个体进行选择、重组、变异后选择能得到优秀结果的个体进入下一代再进行选择、重组、变异；
[0031]
遗传算法以损伤值为目标函数，以吸收光功率最小化为目标进行不断地迭代，在n次迭代中最小化损伤值与吸收光功率，直至达到最大遗传代数。
[0032]
根据本发明的第二方面，本发明还提供了一种节能降损的光源光谱优化装置，包
括以下模块：
[0033]
实验场景搭建模块，用于搭建光照实验场景，选取第一实验样本模拟待照射物体，选取第二实验样本模拟某一特定待照射物体；
[0034]
质量参数计算模块，用于采用点对点投影的方式照射所述第一实验样本和所述第二实验样本，分别计算在光照过程中第一实验样本的第一质量参数和第二实验样本的第二质量参数；
[0035]
所述第一质量参数包括：入射光功率、吸收光功率和覆盖率；
[0036]
所述第二质量参数包括：吸收光功率和损伤值；
[0037]
统一光源光谱优化模块，用于根据所述第一质量参数建立光照三维模型，在三者中寻找到最佳折衷点并找到该点对应的峰值波长，实现对待照射物体的统一光源光谱优化；
[0038]
特定光源光谱优化模块，用于根据所述第二质量参数并结合遗传算法实现对某一特定待照射物体的特定光源光谱优化。
[0039]
本发明提供的技术方案具有以下有益效果：
[0040]
本发明提出了一种针对物体照明的降低光吸收、减少损伤的光源光谱优化方法及装置，该优化方法通过搭建光照实验场景，并选取两种实验样本分别模拟一般的待照射物体和某一特定待照射物体；采用点对点投影的方式进行光照实验，计算实验样本在光照过程中的质量参数；根据质量参数中的冲突参数建立光照三维模型，通过寻找最佳折衷点实现对待照射物体的统一光源光谱优化；结合遗产算法实现某一特定待照射物体的特定光源光谱优化，上述优化方法根据被照射物体的表面反射特性，在保证照明质量的同时，最大化的降低待照射物体表面的光吸收，达到降损的目的。
附图说明
[0041]
下面将结合附图及实施例对本发明的具体效果作进一步说明，附图中：
[0042]
图1是本发明实施例中一种节能降损的光源光谱优化方法的总体流程图；
[0043]
图2是本发明实施例中模拟待照射物体场景图；
[0044]
图3是本发明实施例中统一优化光源照射下建立的三维模型图。
具体实施方式
[0045]
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
[0046]
参考图1，本发明实施例中提供了一种节能降损的光源光谱优化方法，主要包括以下步骤：
[0047]
s1：搭建光照实验场景，选取第一实验样本模拟待照射物体，选取第二实验样本模拟某一特定待照射物体；
[0048]
s2：采用点对点投影的方式照射所述第一实验样本和所述第二实验样本，分别计算在光照过程中第一实验样本的第一质量参数和第二实验样本的第二质量参数；
[0049]
所述第一质量参数包括：入射光功率、吸收光功率和覆盖率；
[0050]
所述第二质量参数包括：吸收光功率和损伤值；
[0051]
s3：根据所述第一质量参数建立光照三维模型，在三者中寻找到最佳折衷点并找到该点对应的峰值波长，实现对待照射物体的统一光源光谱优化；
[0052]
s4：根据所述第二质量参数并结合遗传算法实现对某一特定待照射物体的特定光源光谱优化。
[0053]
接下来，以展览中的艺术品作为实验对象，通过两个实施例分别对待照射物体的统一光源光谱优化和对某一特定待照射物体的特定光源光谱优化进行详细说明：
[0054]
实施例1：对展览中的艺术品，可使用本发明的节能降损的光源光谱优化方法优化统一的光源光谱，具体如下：
[0055]
(1)实验场景搭建
[0056]
本发明实施例模拟的艺术品展览场景如图2所示，激光投影仪将可变光光谱s
(x,y)
(λ)投射到物体上，同时摄像机系统能够评估被照场景中不同位置的物光谱反射率r
(x,y)
(λ)。在不同的颜色块下，一部分光在物体表面被吸收，因光化学反应或热辐射对艺术品造成损伤；另一部分光以一定的光谱反射率r
(x,y)
(λ)反射到人眼，物体也就具有了可见性与观赏性。
[0057]
(2)质量参数选取
[0058]
为评估在优化光谱照射下的照明效果，根据测得的被照射艺术品反射率等光学特性，采用以下几个参数指标来量化吸收光、光源的能耗、光对艺术品造成的损伤程度。
[0059]
通常光源中不同波长色光的辐射能是随波长的变化而变化的，常用光谱功率分布描述光谱密集度与波长之间的函数关系，基于激光投影仪发出的光谱波长λ可得到光谱功率分布s
(x,y)
(λ)计算公式如下所示
[0060]
s(λ)＝pbsb(λ) pgsg(λ) prsr(λ)。
[0061]
根据上式，sb(λ)，sg(λ)和sr(λ)分别为在所考虑空间区域内蓝、绿、红光的光谱功率的最大值。pb、pg、pr分别为蓝、绿、红光的光照通量，计算公式如下所示
[0062][0063]
其中，x、y、z刺激值由样本的反射光得到，xcyczc值(c＝b,g,r)可由光谱功率分布的sb(λ)、sg(λ)和sr(λ)分别照射样本得到。
[0064]
为简便起见，假设sb(λ)，sg(λ)和sr(λ)对应的总辐射通量为1w，则入射光光谱功率φe，即入射到所考虑空间面积上的总辐射通量，即入射光功率为：
[0065]
φe＝pb pg pr。
[0066]
由于部分入射光被艺术品表面分子吸收转化为热能，促进了光化学反应的发生造成能量损失与艺术品损伤，因此光吸收率越小越好，这里我们用被照射物体的吸收光功率p
(x,y)
(λ)表述。它描述了吸收光谱密集度与波长之间的函数关系，基于测量各样本在激光投影仪照射下的光谱反射率r
(x,y)
(λ)，计算公式如下所示
[0067][0068]
其中，pb、pg、pr分别为所考虑空间区域内蓝、绿、红光的光照通量；sb(λ)、sg(λ)和sr(λ)分别为在所考虑空间区域内蓝、绿、红光的光谱功率的最大值，λ表示波长、m、n分别为水平像素与垂直像素大小。
[0069]
覆盖率percent为艺术品数据集中可以被激光投影仪投射出的光谱在颜色上还原的样本占总样本数据库的比例。
[0070]
(3)对于艺术品的统一光谱光源优化
[0071]
3.1)建立三维模型
[0072]
建立三维模型，将入射光功率、吸收光功率与覆盖率三个指标作为以上三维模型的三个维度即因变量，激光投影仪的光源光谱峰值为自变量，在入射光强度、视觉效果和损伤程度中找到一个折衷点以寻找优化光谱。
[0073]
3.2)光谱的峰值波长的优化
[0074]
本实验将采用用于颜色再现评价的标准物体颜色光谱数据库(socs)作为本实验样本。将实验中激光投影仪光谱波长限定在可见光范围400-700nm，即400nm≤λ≤700nm，其中400-499nm为蓝光，500-599nm为绿光，600-700nm为红光。三种颜色波长范围分为100nm的光谱以1nm为间隔进行排列组合，计算每一个光谱对应的吸收光功率p
(x,y)
(λ)、入射光功率φe以及覆盖率percent。实验中还将加入两个视觉效果指标颜色保真度rf与色域rg，使rf＝100，rg＝100。通过实验数据得到三维模型后，在三者中寻找到最佳折衷点并找到该点对应的峰值波长。
[0075]
(4)根据步骤3得到三个变量之间关系，并建立三维模型如图3所示。为保证入射光功率与吸收光功率尽量小的同时，增大socs样本集被测试光覆盖的概率，在三者之间寻找一个折衷点，最后所选点对应的峰值波长为455nm、523nm、620nm。
[0076]
实施例2：对单独的某光敏感度高、艺术价值高的艺术品，可使用本发明的节能降损的艺术品光源光谱优化方法，优化特有的光源光谱，具体如下：
[0077]
(1)实验场景搭建
[0078]
本文模拟的艺术品展览场景如图2所示，激光投影仪将可变光光谱s
(x,y)
(λ)投射到物体上，同时摄像机系统能够评估被照场景中不同位置的物光谱反射率r
(x,y)
(λ)。在不同的颜色块下，一部分光在物体表面被吸收，因光化学反应或热辐射对艺术品造成损伤；另一部分光以一定的光谱反射率r
(x,y)
(λ)反射到人眼，物体也就具有了可见性与观赏性。
[0079]
(2)质量参数选取
[0080]
为评估在优化光谱照射下的照明效果，我们将根据测得的被照射艺术品反射率等光学特性，我们将采用以下几个参数指标来量化吸收光、光源的能耗、光对艺术品造成的损伤程度。
[0081]
通常光源中不同波长色光的辐射能是随波长的变化而变化的，常用光谱功率分布描述光谱密集度与波长之间的函数关系，基于激光投影仪发出的光谱波长λ可得到光谱功率分布s
(x,y)
(λ)计算公式如下所示
[0082]
s(λ)＝pbsb(λ) pgsg(λ) prsr(λ)。
[0083]
根据上式，sb(λ)，sg(λ)和sr(λ)分别为在所考虑空间区域内蓝、绿、红光的光谱功率的最大值。pb、pg、pr分别为蓝、绿、红光的光照通量，计算公式如下所示
[0084][0085]
其中，x、y、z刺激值由样本的反射光得到，xcyczc值(c＝b,g,r)可由光谱功率分布的sb(λ)、sg(λ)和sr(λ)分别照射样本得到。
[0086]
由于部分入射光被艺术品表面分子吸收转化为热能，促进了光化学反应的发生造成能量损失与艺术品损伤，因此光吸收率越小越好，这里我们用被照射物体的吸收光功率p
(x,y)
(λ)表述。它描述了吸收光谱密集度与波长之间的函数关系，基于测量各样本在激光投影仪照射下的光谱反射率r
(x,y)
(λ)计算得到，计算公式如下所示
[0087][0088]
艺术品在灯光的照射下，虽然提供了供人们欣赏的途径，但是光往往会对艺术品带来伤害。这里采用损伤值edm用于量化被照射物体收到的光损伤程度，并引用柏林模型中的损伤函数f
damage
来量化艺术品受到的损害。在柏林模型中，光辐射引起的损伤是作为有效辐射辐照度的函数计算的，造成损伤的有效辐照度考虑了入射辐射的光谱和接收材料的相对光谱响应，计算公式如下所示
[0089][0090]
(3)对于某艺术品的特定光谱光源优化，包括以下步骤：
[0091]
3.1)最小优化目标
[0092]
将遗传算法加入到光谱优化过程中，通过调控峰值波长，在色域缩小的情况下，进一步提升优化效果。本方法设计了一个非线性程序来实现可能的吸收光功率最小值。其中对两个条件进行约束，一是优化光源和参考光源照明下数字油画艺术品各像素点的亮度相等，二是保证损伤值edm最小。因此，遗传算法的目标函数为
[0093]
f(λb,λg,λr)＝min.edm。
[0094]
3.2)遗传算法求解
[0095]
遗传算法中以峰值波长建立种群，每一代有36个个体，将一代中的个体进行选择、重组、变异后选择能得到优秀结果的个体进入下一代再进行选择、重组、变异，直到达到最大遗传代数。遗传算法以损伤值为目标函数，以吸收光功率最小化为目标进行不断地迭代，在35次迭代中最小化了损伤值与吸收光功率。
[0096]
3.3)遗传编码
[0097]
以25位二进制数表示光谱某波长处的相对光谱强度，选取可见光波段为400nm～700nm，在该波段内均匀选择81个波长点，将表示相对光谱强度的二进制数首尾相接形成一个81段、二进制长度为2025的染色体(个体)，即一组光源光谱。
[0098]
3.4)初始种群生成
[0099]
以峰值波长建立种群，在[0,1]范围内随机选取一组二进制数代表变量某波长处的相对光谱强度，形成一个染色体，重复操作直至染色体数目达到种群数35。
[0100]
3.5)适度函数计算
[0101]
根据优化目标计算群体中每条染色体的适度值即f(λ)，具体见(3.1)。
[0102]
3.6)进行遗传操作
[0103]
通过模拟生物遗传过程产生新的种群：
[0104]
a复制操作
[0105]
选取当前种群中适应度函数最小的染色体放入新的种群中；
[0106]
b交叉操作
[0107]
按照概率0.7进行交叉，随机选取当前种群中的两条染色体，交换染色体段，产生两条新的染色体放入种群中；
[0108]
c变异操作
[0109]
按照概率0.7进行变异，随机选取当前种群中的一条染色体，分别在染色体的n段中提取任意一个基因进行数值的再生成，将生成的染色体放入新种群中；
[0110]
d补足种群
[0111]
使用种群初始化的方法生成新染色体，补足种群染色体数；
[0112]
e算法结束
[0113]
遗传算法以损伤值为目标函数，以吸收光功率最小化为目标进行不断运算直至达到迭代次数，则停止运算，输出适应度最小的染色体，否则重复步骤3.3-3.6的操作。
[0114]
(4)利用遗传算法在子种群中寻找最佳峰值波长作为最优解，即根据步骤3得到的适应度最小的染色体，得到针对两幅油画作品各自特定的优化光源光谱峰值波长点(b＝464，g＝564，r＝601)。根据在遗传算法下找到的优化光谱峰值波长并计算，可分别得到在四种灯光照明条件下油画作品st christopher woodcut的计算数据，如表1所示。
[0115]
表1四种灯光照明条件下油画作品st christopher woodcut的计算数据
[0116][0117]
由表1可知，以光源d50为参考光源，可知除卤素灯以外，led与优化光谱照射下无论是入射光功率或吸收光功率都有大幅降低，优化光谱照射下吸收光与入射光功率皆降低效果最明显，相比参考光源分别降低了42％与52％。尽管在当今照明中led使用量大、范围广，能投射优化后光谱的激光投影仪相比来说还是具有较大的优势，且对于不同的艺术品上都能在一定程度上改善损伤与节能效果。
[0118]
实施例3：为了实施本发明一种节能降损的光源光谱优化方法的各步骤，本发明还提供了一种节能降损的光源光谱优化装置，包括以下模块：
[0119]
实验场景搭建模块，用于搭建光照实验场景，选取第一实验样本模拟待照射物体，选取第二实验样本模拟某一特定待照射物体；
[0120]
质量参数计算模块，用于采用点对点投影的方式照射所述第一实验样本和所述第
二实验样本，分别计算在光照过程中第一实验样本的第一质量参数和第二实验样本的第二质量参数；
[0121]
所述第一质量参数包括：入射光功率、吸收光功率和覆盖率；
[0122]
所述第二质量参数包括：吸收光功率和损伤值；
[0123]
统一光源光谱优化模块，用于根据所述第一质量参数建立光照三维模型，在三者中寻找到最佳折衷点并找到该点对应的峰值波长，实现对待照射物体的统一光源光谱优化；
[0124]
特定光源光谱优化模块，用于根据所述第二质量参数并结合遗传算法实现对某一特定待照射物体的特定光源光谱优化。
[0125]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0126]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为标识。
[0127]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。