用图象处理的方法进行体育建筑照明质量检测
用图象处理的方法进行体育建筑照明质量检测
沈天行杜江涛
（天津大学建筑学院）
体育建筑中由于要同时满足运动员、裁判、观众以及电影摄影和电视转播光照等要求．其视线方向变化多端，因此照明质量的检测比一般建筑复杂。本文介绍了如何用像测法采集全部光信息、如何用软件进行图象处理并提取所需的各种数据，以及所需的软件和硬件。
１概述
随着我国申办奥运会的成功以及全民健身运动的进一步推广，各地掀起了兴建各种专业型和大众普及型体育场馆的高潮。对于体育场馆来讲，评价它好坏的指标有多种，其中体育场馆的照明是一项关键指标。因为照明质量的好坏直接影响着运动员的比赛成绩、安全和现场观众的视看效果．另外还决定着现场电视转播的质量。体育照明作为照明工程领域一个重要的研究分支，越来越多的受到人们的关注。
体育照明设计本身是一项复杂的工程．它所需要满足的条件有很多．主要概括为照明数量和照明质量两方面。照明数量指的是体育馆内的照度要求：照明质量指视觉中的亮度分布，包括有利于视功能、舒适感、易于观看、安全与美观的一切亮度以及光色和颜色显现等等。在体育照明研究和评价过程中，具体的指标有：照度水平、眩光状况、亮度分布状况。目前．用于体育照明测试评价的工具主要是照度计和亮度计，对于具体的测试指标，此类方法具有较大的局限性。主要体现在下面几点：（１）利用普通照度计只能测出水平照度或某一位置的平面照度，而对于评价空间光环境所需的特殊照度指标如：柱面照度、标量照度（球面照度）等则无能为力。（２）普通的光度仪器无法对照明环境中眩光状况进行评价和定量。（３）在研究空间光环境中的亮度及照度分布时．普通测试方法不能解决某些特定要求．如：某一照明器的亮度分布以及它对于某特定点照度的贡献等。（４）对于在通用测试方法基础上改进过的一些优化方法来说．虽能满足某些要求，但其过程烦琐．周期长．无法进行推广使用。
针对以上研究体育照明中出现的问题，我们利用数码取像设备结合数字图像处理技术建立了一整套用于体育场馆内部照明测试的像测系统。本文主要介绍了该系统的组成、机理、主要功能和相关应用。
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２体育照明像测系统结构及测试方法
整个像测系统是由测试硬件和测试软件两大部分组成。测试硬件主要包括数码取像设各（台适的数码相机和光学镜头）和用于标定取像设备的标准工具（标准光源及标准色板）?测试软件则包括处理标定数据的软件系统和依据硬件标定结果编制的用于处理设各采集的测试图像的软件系统。
在’铡试之前首先要选取合适的数码取像设备，我们一般选取一些性能优越的数码相机。用于像测法的理想设备是专业级数码相机，应具备以下几个条件：（１）摄像过程中每幅图像的曝光时间、光圈大小及影响数字图像灰度值的相关参数均能记录下来；（２）具有手动拍摄功能－可根据环境实际人为调节图像采集条件；（３）为达到测试结果的精度要求．相机应至少有３００万像素的分辨率。（４）如遇拍摄环境中的最大亮度超过３０００００ｃｄ／ｍ：＿贝０应匹配相应的经过标定的滤光片；（５）灵敏度高，能够拍摄亮度为０．３ｅｄ／ｍｚ的环境。（６）应有与相机相配套的鱼眼镜头。
选好数码相机后，就要对其进行标定，具体的办法是：用该相机分别拍摄标准光源（Ａ光源及Ｉｉ）６５光源）下标准色板的图像，然后利用色板色坐标来对图像中相应色板的色坐标进行标定。依据标定结果，对用于测试的图像处理系统进行修正．只有经过修正的系统才可以对该数码相机获取的测试图像进行正确处理。
在体育场馆内部的光环境测试中．为了实现对照度值的测试和进行眩光评价，数码相机必须采用鱼眼镜头进行拍摄。拍摄时应将鱼眼镜头水平放置，毗便采集空间３６０度范围内信息。只有这样，测试出的鱼眼图像输入图像处理系统处理后才能得出正确结果。对于环境中局部亮度和场景的照度分布的测试。则宜采用普通镜头。当环境亮度条件复杂．亮度差值闽较大时，为将所需的光度信息采集全面需根据不同的曝光条件拍摄多幅图像。存在高出相机曝光范围的高亮度光时．则必须采用匹配好的滤光片来进行减光采集。等所需的空间光信息采集完毕后．就可将测试图像输入图像处理系统处理了。
具体的像测系统结构及测试过程流程请见图１。
３体育照明像测软件系统功能及其应用
根据像测技术在照明测试中应用的基本原理，我们开发了一整套能适用于体育照明测试的图像处理软件系统（具体的像测技术基本原理和测试设备标定方法请参见笔者所著相关文献）。我们在测试之前先将测试用数码相机的标定结果加入到软件系统中，这样系统就可对相机采集回来的数据进行处理了．下面是对几种功能使用过程的具体介绍?
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图１．像测系统结构及测试过程流程示意图
（１）几种照度的测试①在测点用鱼眼拍摄向上的图像并输入计算机同时输入拍摄图像的参数后进行扫描，其目的是提取出图像中记录下的光信息，并将此信息存储在系统内部－为下一步进行后续计算提供数据。当有曝光不足或曝光过度时．往往要几幅图像才能椿全部光信息完全记载下来。在图像扫描阶段．有时需要对测试图像进行全部扫描后才能满足要求。为检验实地测试图像是否能用于最终的计算，扫描结束后可对扫描结果进行查看。图２是系统的扫描界面。图３是扫描结果的显示界面，采用颜色标记的区域表示已超出系统宽容度范围，它们的数据不能用于后续计算。
②在图像扫描过程结束后，若所需的空间光参数值已获取就可利用扫描结果进行照度计算。在该点测试时，馒鱼眼镜头水平向上拍得的图像可用于计算平面照度：上述图像再辅ｌ三ｌ鱼眼镜头水平向下拍得的图像可用于计算柱面照度、标量照度（球面照度）和垂直面照度．见图４。若在拍摄的鱼眼图像中选取幕一部分（如某光源）进行计算．则可得出测试环境中此部分对该测点照度的贡献．即在该点产生的照度分量，见图５．利用这种照度测试方法．只要在同一个位置上采集足够的图像就能一次计算出平面照度、柱面照度和标量照度值来。而利用普通的测试方法是无法直接测出柱面照度和标量照度来的。
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（２）眩光评价本系统亦可对环境进行眩光评价。系统提供相应工具来对研究眩光所需的亮度参数、位置参数和立体角进行计算。
利用其区域亮度计算功能可得出图像中任意部分亮度的最大、最小和平均值，这样在研究眩光时所需的环境中某照明设施的亮度及背景亮度就能获得。图６中箭头所指为所研究的照明光源，矩形区域代表该对象所处的背景环境。计算背景亮度时，系统可根据所选取部位先后次序不同将背景中相应光源部位的亮度区域刨除．在对照明设施的表面亮度进行研究时．除了用鱼服镜头进行拍摄外，还可采用普通镜头。这样做的好处是测试时可沿视线方向对欲考察的部位进行专门拍摄．相对于鱼眼图像来讲图像更加清晰．从而能对眩光源进行详细分析。见图７。
另外，研究眩光时不仅要考虑亮度而且还需要找出眩光源的位置和立体角．利用拍摄的鱼眼图像．系统可对这些参数进行计算。图８中显示出了箭头所指照明设备的高度角、方位角和立体角，其中定位参数中的方位角是以人为规定的视线方向（图中虚线所指方向）为基准。
（３）场地的照度分布由于系统可提取出所拍环境的亮度分布．因此确定出环境中某些场景的反射系数后就可绘制出它们的照度分布图。利用照度分布结果便可对场景内照度分布的均匀状况进行研究和分析。图９是用此功能绘制的该阿球场的照度分布图。原始图像是在拍摄上面鱼眼图像的位置处沿网球运动员正面站位时视线方向采集的。
４结语
利用数码相机结合数字图像处理技术建立的这套用于体育场馆内部照明测试的像测系统是一项新型技术，它本身的功能和优势证明它的确可以解决体育照明中一些利用常规方法无法解决的问题，势必可以推动体育照明研究和工程实践的发展。
参考文献．
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王宏宇，《室内光环境中几个参数的图像数字化处理方法》，天津大学学位论文（指导教师：沈天行），１９８８
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