HDR-I技術應用于光環境性能實測的方法

孫 澄，劉 蕾，孔 哲

(1.哈爾濱工業大學建筑學院，黑龍江省寒地建筑科學重點實驗室，黑龍江 哈爾濱 150001; 2.University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, WI 53201,USA)

HDR-I技術應用于光環境性能實測的方法

孫 澄1，劉 蕾1，孔 哲2

(1.哈爾濱工業大學建筑學院，黑龍江省寒地建筑科學重點實驗室，黑龍江 哈爾濱 150001; 2.University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, WI 53201,USA)

本文研究HDR-I技術用于光環境性能實測的方法流程。通過多曝光時間場景圖像的獲取、相機亮度反應函數的確定、HDR-I合成、相機刻度校準以及鏡頭漸暈校準的五步驟技術流程，實現了HDR-I的準確合成，并在合成圖片的基礎上，利用HDR Scope軟件對光環境性能進行分析。解決了光環境動態模擬軟件計算時間長，所需環境信息多以及與實際誤差大等問題，為光環境實測、評價及軟件修正提供技術支持。

HDR-I；光環境性能；實測；技術流程

引言

隨著綠色建筑理念的普及和現代建筑理論的發展，自然采光在建筑設計中的重要性愈加彰顯，這對光環境性能的實測及評價提出了更高的要求，快捷、準確地實測光環境性能這一問題亟待解決。本文在Malika 和Debevec關于HDR-I技術合成誤差的研究基礎上，提出HDR-I技術用于光環境性能實測的方法，確定HDR圖片的獲取及合成流程，為建筑自然采光設計提供一種便捷可靠的實用工具。

1 HDR-I概念及優勢

1) HDR-I概念。HDR-I是High-Dynamic Range image的英文縮寫，本文譯作高動態范圍圖像。所謂動態范圍，是數碼圖像中記錄的最亮值與最暗值的相對比值。動態范圍代表了數碼圖像所能記錄的 “最亮”到“最暗”之間亮度等級數。計算公式如下：

(1)

式中RDynamic為動態范圍，Imax為最大光信號強度值，Imin為最小光信號強度值。比值的大小表示動態范圍的大小。比值越大，動態范圍越大，顯示的亮度級別就越多，包含的場景亮度信息越多。 高動態范圍就是從“最亮”到“最暗”之間的亮度等級多，能顯示豐富的層次。為了達到提高圖像動態范圍的目的，學者們通過研究采取了以下兩種方法：一是增加存儲數據寬度(16 bit、32 bit 等)以提高像素數據的精度；二是采用浮點值存儲圖像數據，大大提高圖像所能存儲的數據量。

一直以來，HDR-I在計算機圖形學中頻繁應用，起到了重要作用。 HDR-I技術相比于傳統圖像技術，在圖像建模、繪制、拼接以及圖像處理(例如運動模糊)等領域有著巨大的優勢。傳統圖像只能使用256個亮度級別來區分表示， 而實際自然場景中動態范圍高達100 000 000∶1[1]， 這就意味著傳統圖像中有很多信息丟失；與傳統圖像不同，HDR-I用浮點數來表示像素值，可以將自然場景中的動態范圍全部信息表示出來。HDR-I像素值與實際場景亮度值是線性映射的關系，且許多圖像處理算法中假定像素值和實際亮度值呈線性關系[2]，這為HDR-I后期數據處理帶來極大方便。

2)HDR-I的獲取方法。HDR-I的獲取方法主要有三類: 人工合成法，將模擬光線和基于物理光照模型的合成圖像[3]， 早期HDR圖像的來源主要是這一類；多次曝光法，用多張不同曝光度的普通圖像計算實際亮度，得到HDR圖像；圖像傳感器捕獲法，使用專用設備來直接拍攝HDR 圖像[4-5]。

第一類方法中都是人工合成的圖像， 不能處理自然圖像；第三類方法需要特殊的設備；第二類只需普通相機拍攝幾張不同曝光度的圖像就可以得到HDR圖像，其原理為采用較短的曝光時間獲取場景亮區的細節，較長的曝光時間獲取場景暗區的細節；通過合理的分布多張圖像的曝光時間，涵蓋整個真實場景的所有亮度信息， 因此具有較好的應用價值。 為解決多次曝光法的合成誤差，Malika和Debevec提出改進方法，在精確知道連續8～10張圖像曝光度的情況下，解決了當迭代約束條件精度設置較高時有可能出現的發散情況，校正了當曝光度比的預期值偏離正確值較大時會收斂到錯誤結果的問題[6]。對比驗證結果表明， 測試中使用的全部圖像都能順利收斂，從而得到最優解。

表1 三種高動態范圍圖像獲取方式的比較Table 1 Comparison of three HDR-I capture methods

3)HDR-I技術的使用性能：目前國際上對光環境的測試方法主要有兩種，一種是傳統方法：使用光度、亮度儀器進行測試，獲取光環境參數；另一種即HDR-I技術：利用數碼相機拍攝光環境場景，根據數碼相機成像及其他光學原理獲取光環境參數。兩種方法的比較見表2。通過表2對比可知，對大多數光環境性能實測，HDR-I技術優于傳統測試方法。

2 HDR-技術設備選用

所選設備(如圖1所示)包括：相機，Canon EOS 5D Mark II；鏡頭Sigma 8 mmf/3.5 Fisheye Lens；三腳架，Benro A1580F Tripod；對照灰卡，18% Grey Card。使用相機和魚眼鏡頭連續拍攝，將光圈固定在5.6的位置，改變快門的速度，連續拍攝10～13張，以取得不同曝光程度的照片，同時用測光儀器測試景框中的灰卡亮度并記錄，留作軟件矯正使用。

表2 傳統測試方法與HDR-I技術對比表Table 2 Comparison of traditional and HDR-I measurement methods

圖1 拍攝高動態范圍圖像所選設備Fig.1 Equipment for capturing HDR-I

1)相機選擇。市場上的數碼相機可以分為卡片相機、微單/單電、單反相機等幾大類。卡片相機手動功能及鏡頭性能相對較差且無法更換鏡頭。為保證測試的精度，選擇更恰當的鏡頭，選用微單/單電、單反相機。單反相機分辨率都很高，相機有多種感光度，可以拍攝各種場景；光圈和焦距都有較大可選范圍，因此可拍攝的環境亮度、視野和距離較大，可以滿足測試要求。在本研究中，選用Canon EOS 5D Mark II作為測試設備。

2)鏡頭選擇。比較魚眼鏡頭視野與人眼視野可發現，魚眼鏡頭的視野可以含納該角度下的人眼視野范圍及敏感區域，采集到的環境信息較多，免去了多次拍攝的麻煩，避免合成中的誤差，故本研究使用Sigma 8 mmf/3.5 Fish eye Lens進行HDR-I的拍攝。

3)合成軟件選擇。選用高動態范圍圖像的合成軟件PhotoSphere，該軟件由Greg Ward 編寫，支持HDR-I 格式，有先進的偽彩圖映射操作。將多張不同曝光度的LDR-I合成為一張HDR-I的功能簡單、精確。在 PhotoSphere 中，選擇適當的像素值，就能制作出保留完整光環境信息的 HDR 圖像；且可生成偽彩圖映射。在比較了目前常見軟件的可操作性和功能后，選用 PhotoSphere 作為合成軟件。

3 HDR-I合成技術流程

HDR-I技術應用流程可細分為五步: 多曝光時間場景圖像的獲取、相機亮度反應函數的確定、HDR 圖像合成、相機刻度校準以及鏡頭漸暈校準。

3.1 多曝光時間場景LDR圖像的獲取

LDR是Low-Dynamic Range 的英文縮寫，本文譯作低動態范圍，多曝光時間場景圖像即指拍攝多張不同曝光度的圖片，具體的照片張數，可以通過數碼相機調整不同的曝光量，采集場景圖像來確定，盡量完整的反映待實測光環境的各個細節。這樣得到的照片即原始的LDR 圖像，通過合理的分布各圖像的曝光時間，即可涵蓋整個場景的光環境信息。本文按此方法連續拍攝的10張LDR-I見圖2，這些圖片涵蓋了由最亮到最暗的場景全部信息。

對于該技術應用的準確性，MN Inanici 曾將同場景HDR圖像與物理測試作過比較，他采用Nikon CoolPix 5400 和FC-E9 魚眼鏡頭獲得LHR圖像，通過Photosphere軟件合成HDR 圖像，其亮度數值與物理測試數值的誤差在全陰天條件下為5.8%，自然光條件下為7.2%。

由于相機對不同程度色彩的反應不同，不同的光源條件會影響HDR的亮度數值。MN Inanici對處于自然光條件及其他不同光源條件下的485個實測點進行點對點數據比較，統計得出的亮度誤差率平均值為7.3%[7]，該研究證明：只要操作正確，HDR-I技術誤差非常小。

圖2 HDR-I原始多曝光時間LDR 圖像的采集Fig.2 Multiple LDR photographs(fixed aperture, varying shutter speed)

3.2 相機亮度響應函數的確定

在相機拍攝的圖像中，像素亮度與實際亮度并非線性對應關系，相機亮度響應曲線可將相機拍攝的數字圖像的像素亮度恢復到場景中實際點亮度。確定相機亮度響應曲線的方法是：拍攝一組曝光量變化范圍較大的照片，將其導入Photosphere 軟件中即可得到“亮度響應曲線”，該曲線可以按以下路徑查找：MYMHOME/Library/Preferences/Photosphere。不同型號相機對亮度的響應不同，相機亮度響應函數不同，更換相機應重新確定相機亮度響應曲線。

圖3 Canon EOS 5D Mark II相機亮度響應函數Fig.3 Camera response curve for Canon EVS 5D Mark Ⅱ

3.3 HDR圖片的合成

在基于MAC系統的Photosphere軟件中導入拍攝的10張LDR圖像，并疊加所使用相機的亮度響應函數即可生成HDR圖像。圖4是經合成得到的HDR-I。

圖4 合成得到的HDR-IFig.4 HDR-I from assemble

3.4 相機刻度校準

首先相機光孔是通過鏡頭里的光圈來調節大小的，光圈值通過光圈撥桿或觸點傳給機身，其構造是有限次的完全重復性，因此每次采集圖像時的實際光孔大小會略有不同，并因此帶來一定的誤差。另外，相對相機上表示的快門速度與真實曝光時間也存在一定誤差，例如1/500 s的快門速度，在Canon EOS 5D II 上為1/531 s。這些誤差加在一起使得相機的曝光量并不完全準確。HDR-I 技術所涉及的圖像曝光量來自相機顯示的參數，因此其像素亮度在疊加了亮度反應曲線之后，僅是調整了相機感光裝置在整體線性上的誤差，而無法改變HDR 圖像單個像素亮度的準確性。這就要求我們采用實際的亮度測試儀進行同位置點校正，像素亮度與實際亮度的比值也被稱為刻度校準系數(calibration factor)，可使用相機生產廠家提供的刻度校準軟件或數據進行校準。

3.5 鏡頭校準

sigma魚眼鏡頭產生圖像采用的是等距投影的原理，等距魚眼鏡頭會表現出明顯的由中心軸發散的像素漸暈效果(如圖5所示)，因此為了得到準確的亮度分布，等距魚眼鏡頭漸暈效果校準是必要的。由于每個鏡頭的漸暈函數是確定的。可按如下方法校準：首先，在沒有自然采光的情況下，使用恒定電氣照明，以目標灰卡為對象，拍攝多曝光時間場景圖像，經軟件合成HDR-I。相機每次旋轉5度，直至覆蓋全部視角(如圖6所示)每次拍攝都會得到一張HDR-I以及目標灰卡的亮度；然后，將灰卡的亮度值輸入Radiance工具箱 pcomb 中，查找漸暈函數，并將其輸入Photosphere中，以校正該鏡頭拍攝的HDR-I。圖7為光圈大小為f/3.5的sigma魚眼鏡頭的漸暈函數校準，圖中紅色為校正后。其漸暈函數為

y=-1.871 3x6-10-10X5+1.507 2X4+
9×10-9X3-2.486 8X2-3×10-8X+20.656

(2)

圖5 漸暈效果示意圖Fig.5 Diagram of vignetting effect

圖6 以灰板為對象，以5度為增幅的HDR圖像Fig.6 HDR images with a 5 degree increase, and gray board as the object

至此，HDR-I的拍攝、合成及校準工作全部完成，HDR-I技術應用于光環境性能實測流程見圖8，光環境照度偽彩圖見圖9。

圖8 HDR-I技術應用于光環境性能實測流程圖Fig.8 Procedure of applying HDR-I technology in daylighting analysis

圖9 應用HDR-I技術分析室內光環境照度Fig.9 Application of HPR-I technology to analyze induor illumination

4 結語

本文從HDR-I技術的圖片獲取方式、合成技術流程、文件格式、相機及鏡頭選擇、高動態范圍圖像合成軟件等方面進行詳細探討，總結HDR-I技術應用于光環境性能實測的具體方法流程。

根據研究對象的光環境特點，比較分時曝光和同時曝光兩種獲取高動態范圍圖像方法的區別，綜合考慮其便利性及成本，選擇多次曝光法作為本研究中HDR圖片的獲取方法；根據Malika的研究確定了通過多曝光時間場景圖像的獲取、相機亮度反應函數的確定、HDR-I合成、相機刻度校準以及鏡頭漸暈校準的五步驟技術流程；為研究選擇了獲取低動態范圍圖像的相機(佳能 EOS 5D II)及魚眼鏡頭(Sigma 8 mmf/3.5 Fisheye Lens)確定采用 PhotoSphere 作為HDR-I的合成軟件。所得到的HDR圖片可利用HDR Scope軟件進行場景的照度偽彩圖、眩光等一系列光環境性能的實測分析。

[1] DEVLIN K. A review of tone reproduction techniques. Department of Computer Science. University of Bristol， 2002.

[2] MITSUNAGA T， NAYAR S K. Radiometric self calibration[C]//Proceedings of IE EE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition， Fort Collins. 1999：374-380.

[3] DEBEVEC P E， MALIK J. Recovering high dynamic range radiance maps from photographs[C]//Proceedings of the ACM SIGG RAPH97，Los Angeles. 1997： 369-378.

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[5] NAYAR S K， MITSUNAGA T. High dynamic range imaging; Spatially varying pixel exposures[C]//Proceeding s of IEE ECVPR， Hilt on Head Island， South Carolina. 2000: 472-479.

[6] DEBEVEC P, MALIK J. Recovering high dynamic range radiance maps from photographs[C]//Proceedings of the 24th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques.

[7] INANICI MN. Evaluation of High Dynamic Range Photography as a Luminance Data Acquisition System[J]．Lighting Res． Tech, 2006，38 (2): 123-136.

The Application of HDR-I Technology in Reflecting and Recording the Daylighting Performance

SUN Cheng1, LIU Lei1， KONG Zhe2

(1.SchoolofArchitecture,HarbinInstituteofTechnology;HeilongjiangColdRegionArchitecturalScienceKeyLaboratory,Harbin150001,China;2.UniversityofWisconsin-Milwaukee,Milwaukee,WI53201,USA)

The HDR-I technology is used to reflect and record the daylighting performance of real environment. The five steps of the technical procedure are as follows: The exposure time of scene image acquisition, camera brightness response function determination, camera calibration, HDR-I synthesis and lens vignetting calibration. This paper realize the accurate synthesis of HDR-I, and on the basis of image synthesis, daylighting performance was analyzed by HDR Scope software. This resolved the long time calculation, the detailed environment information and the large error of the daylighting simulation. This paper provide technical support for the daylighting environment measurement, evaluation and software correction.

high dynamic range-Image； daylighting performance； field work measurement； procedure of the technology

國家自然科學基金面上項目“基于人工神經網絡的嚴寒地區可持續辦公建筑多目標優化設計方法研究”(編號：51578172)

TM923

A

10.3969/j.issn.1004-440X.2017.02.014