一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价方法及系统

摘要

本发明公开了一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价方法及系统，包括对目标光源光谱功率分布的采集；对FM100色相棋光谱反射率的采集；对待展陈物体光谱反射率的采集；计算色相棋颜色样本及待展陈物体在均匀颜色空间中的色度信息；依据待展陈物体的色度信息选择相应的色相棋样本，并计算该组样本之间的色相角差值；对于待评价光源，依据所选择的色相棋样本的色相角差，结合辨色误差估计模型得到对应估计量值，实现光源照明辨色力性能的表征。本发明实现了对光源照明辨色力性能的高效而准确的表征，进而为本领域提供了一种准确且具有针对性的LED照明辨色力评价方法。

说明书

技术领域

本发明属于LED智能照明技术领域，具体涉及一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价方法及系统。

背景技术

LED光源作为第四代照明光源，具有发光效率高、封装便捷、节能环保的特点，现今已经广泛应用于照明领域。目前，随着照明技术的日益进步，LED光源在商用和民用领域地位不断提高，照明质量评价的多维性已被工业界及学术界普遍认同，即在对光源进行照明质量评价时，应包含光照保真度、和谐度、辨色力、自然度等多个维度。

其中，因为对不同色彩特征进行准确辨识是各领域的行业需求，光照辨色力一直是业界研究热点之一。现阶段，将待测光源与某一参考光源进行色域面积比较或通过考察色相棋色差变化情况，是绝大多数研究者用于评价光照辨色力的两种常用方法。

参考文献1：Thornton W A.Color-discrimination index[J].JOSA,1972,62(2):191-194.

参考文献2：王琪,et al.(2015)."LED光源相关色温对颜色辨别力的影响."照明工程学报26(4):18-22.

然而，由于光照辨色力受光源光谱特性及被照射物体色彩特性等因素的影响较大，相关研究指出，上述两种现有方法均不能准确的对照明光源进行光照辨色力的评价与衡量。为此，目前本领域相对较为公认的方法为通过FM100色相棋实验，对不同光源下人眼的色彩识别能力进行表征。但是，由于FM100色相棋实验较为复杂，耗时较长，故实际应用时无法实现快速高效的光源辨色性能判断。

参考文献3：Huang Z,Liu Q,Liu Y,et al.Best lighting for jeans,part 1:Optimising colour preference and colour discrimination with multiplecorrelated colour temperatures[J].Lighting Research&Technology,2018:1477153518816125.

对于上述问题，亟待提出一种技术方案，更为准确高效的从颜色分辨维度对照明光源的显色特性进行表征与评价，进而为不同色彩物体照明场景下展陈光源的使用提供指导。

发明内容

本发明的目的是为了解决背景技术中所述问题，提出一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价方法及系统。

本发明的技术方案为提供一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价方法，包括以下步骤：

步骤1，测量待评价光源的光谱功率分布；

步骤2，测量FM-100色相棋N个样本的光谱反射率；

步骤3，测量待展陈物体的光谱反射率；

步骤4，在均匀颜色空间S中计算色相棋N个样本的色度信息；

步骤5，在均匀颜色空间S中计算待展陈物体的色度信息；

步骤6，以步骤5中待展陈物体的色度学信息为依据，选取对应的M个色相棋样本；

步骤7，在均匀颜色空间S中，计算M个色相棋样本中后一个样本与前一个样本的色相角之差Δh_i，i＝(M-1)，所述的前一个样本与前一个后是按色相棋的编号进行划分；

步骤8，将步骤7中所得色相角差值信息Δh_i输入到所构建的辨色误差估计模型Ω中，得到待评价光源的辨色误差估计量值，进而实现光源照明辨色力性能的表征，其中，辨色误差估计模型Ω如下：

Ω＝(T₁+0.43)÷T₂

其中，Ω为辨色误差估计量值，T₁，T₂分别为色相角差值信息的标准差与平均值。

而且，步骤1中，采用X-Rite Pro分光光度仪测量待评价光源的光谱功率分布，并根据可见光范围波段信息，对测量得到的待评价光源光谱功率分布采用380nm-780nm波段信息。

而且，步骤4及步骤5中，色相棋样本以及待展陈物体的色度信息为JAB值。

而且，步骤4、步骤5及步骤7中，均匀颜色空间S采用CAM16-UCS均匀颜色空间。

而且，步骤6中，M≥5。

本发明还提供一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价系统，包括以下模块：

待评价光源信息采集模块，用于测量待评价光源的光谱功率分布；

色相棋反射率采集模块，用于测量FM100色相棋N个样本的光谱反射率；

待展陈物体反射率采集模块，用于测量待展陈物体的光谱反射率；

色相棋色度信息计算模块，用于在均匀颜色空间S中计算色相棋N个样本的色度信息；

待展陈物体色度信息计算模块，用于在均匀颜色空间S中计算待展陈物体的色度信息；

色相棋样本选取模块，用于以待展陈物体色度信息计算模块中待展陈物体的色度学信息为依据，选取对应的M个色相棋样本；

色相角差值计算模块，用于在均匀颜色空间S，计算M个色相棋样本中后一个样本与前一个样本的色相角之差Δh_i，i＝(M-1)；

照明辨色力评价模块，用于采用本发明所构建的辨色误差估计模型，对待评价光源进行光照辨色力评价，根据输出结果衡量待评价光源的照明质量，其中，辨色误差估计模型Ω如下：

Ω＝(T₁+0.43)÷T₂

其中，Ω为辨色误差估计量值，T₁，T₂分别为色相角差值信息的标准差与平均值。

而且，待评价光源信息采集模块中，采用X-Rite Pro分光光度仪测量待评价光源的光谱功率分布，并根据可见光范围波段信息，对测量得到的待评价光源光谱功率分布采用380nm-780nm波段信息。

而且，色相棋色度信息计算模块及待展陈物体色度信息计算模块中，色相棋N个样本以及待展陈物体的色度信息为JAB值。

而且，色相棋色度信息计算模块、待展陈物体色度信息计算模块中以及色相角差值计算模块中，均匀颜色空间S采用CAM16-UCS均匀颜色空间。

而且，色相棋样本选取模块中，M≥5。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明提出的一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价技术方案，以色相棋样本为依托结合待展陈物体色彩特性，以辨色误差估计模型为手段，实现了对光源照明辨色力性能的高效而准确的表征，进而为本领域提供了一种准确且具有针对性的LED照明辨色力评价方法。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。

具体实施方式

结合附图，提供本发明实施例具体描述如下。

如图1所示实施例提供的一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价技术方案，以色相棋样本为依托结合待展陈物体色彩特性，以辨色误差估计模型为手段，实现对光源照明辨色力性能的表征，进而为本领域提供了一种准确且具有针对性的LED照明辨色力评价方法。

实施例采用5种具有相同色温(5500K)不同Duv特性的LED光源作为待评价光源，以7条颜色渐变的蓝色牛仔裤作为待展陈物体，以FM100辨色力实验结果为模型检验依据，对本发明提出的一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价方法准确性进行说明。需要说明的是，本发明并不局限上述光源与物体，对于其他LED光源或其他物体，本方法同样适用。

本发明技术方案具体实施时可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行。实施例提供的方法流程包括以下步骤

1)测量待评价光源的光谱功率分布，而且根据可见光范围，采用380nm-780nm波段信息；

在实施例中，采用X-Rite i1 Pro分光光度仪测量5种具有相同色温(5500K)不同Duv(0.02，0.01，0，-0.01，-0.02)特性LED光源的光谱功率分布，波长范围为380nm-780nm。

2)测量FM100色相棋N个样本的光谱反射率；

实施例中，使用的FM100色相棋一共有85个颜色样本，在其背面有数字标号，按照颜色渐变顺序从1号排列至85号，并采用X-Rite Color-Eye 7000A分光光度仪测量其光谱反射率。

3)测量待展陈物体的光谱反射率；

实施例中，采用7条颜色渐变的蓝色牛仔裤作为待展陈物体，并采用X-RiteColor-Eye 7000A分光光度仪测量上述牛仔裤的光谱反射率。

4)在均匀颜色空间S中计算色相棋N个样本的色度信息；

在实施例中，采用CAM16-UCS颜色空间，计算85个FM100色相棋样本的JAB信息。其中在CAM16-UCS颜色空间中计算JAB值的具体方法，可参见Li C,Li Z,Wang Z,etal.Comprehensive color solutions:CAM16,CAT16,and CAM16-UCS[J].Color Research&Application,2017,42(6):703-718.本发明不予赘述。

5)在均匀颜色空间S中计算待展陈物体的色度信息；

在实施例中，采用CAM16-UCS颜色空间，计算7条颜色渐变的蓝色牛仔裤的JAB信息。其中在CAM16-UCS颜色空间中计算JAB值的具体方法，可参见Li C,Li Z,Wang Z,etal.Comprehensive color solutions:CAM16,CAT16,and CAM16-UCS[J].Color Research&Application,2017,42(6):703-718.本发明不予赘述。

6)以5)中待展陈物体的色度学信息为依据，选取对应的M个色相棋样本；

在实施例中，根据7条牛仔裤的JAB信息，在色相棋中选择与之对应的40号-60号色相棋样本。即，以7条牛仔裤JAB色度属性的AB维度的范围，选择对应范围的色相棋样本集M。

7)在均匀颜色空间S中，计算M个色相棋样本中后一个样本与前一个样本的色相角之差Δh_i，i＝(M-1)；

在实施例中，采用CAM16-UCS颜色空间，计算40号-60号色相棋样本中后一个样本与前一个样本的色相角之差Δh_i，i＝20。例如Δh₁＝h(41号)-h(40号)，以此类推，其中h代表色相角。5种待评价光源下，40号-60号色相棋样本的色相角之差Δh如表1所示。

表1 5种待评价光源下40-60号色相棋样本的色相角之差Δh

8)将7)中所得色相角差值信息Δh_i输入到本发明所构建的辨色误差估计模型Ω中，得到待评价光源的辨色误差估计量值，进而根据输出结果实现光源照明辨色力性能的表征。辨色误差估计模型Ω如下：

Ω＝(T₁+0.43)÷T₂

其中，Ω为辨色误差估计量值，Ω值越小则光源照明辨色力性能越强；T₁为标准差，T₂为平均值。

为进一步证实本发明所述方法在照明辨色力评价方面所具有的技术优势，采用FM100辨色力主观实验，通过相关系数R之方法，计算FM100辨色力主观实验中观察者错误分数与8)中辨色误差估计量值Ω之间的PEARSON相关系数。具体实施如下：在暗室中以上述5种待评价光源为实验光源，邀请24名具有正常视力的观察者在标准灯箱Light-Cube内(50cm×50cm×60cm，灯箱四周和底部均为中性灰)进行FM100色相棋辨色力实验。

对于FM100色相棋的相关介绍以及辨色力实验的流程介绍，可参见Huang Z,LiuQ,Liu Y,et al.Best lighting for jeans,part 1:Optimising colour preference andcolour discrimination with multiple correlated colour temperatures[J].Lighting Research&Technology,2018:1477153518816125.本发明不予赘述。

通过FM100色相棋实验可获得观察者辨色力错误得分，并计算其与辨色误差估计量值Ω之间的PEARSON相关系数。结果显示，两者之间的相关系数R＝0.88，证明本发明所构建的辨色误差估计模型具有极高的准确性，进而证明本发明所述方法在照明辨色力评价方面具有较强的技术优势。

本发明还提供一种面向颜色分辨的展陈光源显色性评价系统，包括以下模块：

待评价光源信息采集模块，用于测量待评价光源的光谱功率分布；

色相棋反射率采集模块，用于测量FM100色相棋全部N个样本的光谱反射率；

待展陈物体反射率采集模块，用于测量待展陈物体的光谱反射率；

色相棋色度信息计算模块，用于在均匀颜色空间S中计算色相棋N个样本的色度信息；

待展陈物体色度信息计算模块，用于在均匀颜色空间S中计算待展陈物体的色度信息；

色相棋样本选取模块，用于以待展陈物体色度信息计算模块中待展陈物体的色度学信息为依据，选取对应的M个色相棋样本；

色相角差值计算模块，用于在均匀颜色空间S中，计算M个色相棋样本中后一个样本与前一个样本的色相角之差Δh_i，i＝(M-1)；

照明辨色力评价模块，用于采用本发明所构建的辨色误差估计模型，对待评价光源进行光照辨色力评价，根据输出结果衡量待评价光源的照明质量，其中，辨色误差估计模型Ω如下：

Ω＝(T₁+0.43)÷T₂

其中，Ω为辨色误差估计量值，T₁，T₂分别为色相角差值信息的标准差与平均值。

而且，待评价光源信息采集模块中，采用X-Rite Pro分光光度仪测量待评价光源的光谱功率分布，并根据可见光范围波段信息，对测量得到的待评价光源光谱功率分布采用380nm-780nm波段信息。

而且，色相棋色度信息计算模块及待展陈物体色度信息计算模块中，色相棋N个样本以及待展陈物体的色度信息为JAB值。

而且，色相棋色度信息计算模块、待展陈物体色度信息计算模块中以及色相角差值计算模块中，均匀颜色空间S采用CAM16-UCS均匀颜色空间。

而且，色相棋样本选取模块中，M≥5。

各模块具体实现和各步骤相应，本发明不予赘述。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。