[发明专利]一种空间亮度评价指标的计算方法及装置

权利要求书

1.一种空间亮度评价指标的计算方法，其特征在于，包括：

接收待测图像；所述待测图像为待测空间的图像；所述待测空间为待测实景空间或待测模拟空间；

根据预设的转换函数模型和所述待测图像，确定所述转换函数模型中的系数和次数，得到适用于所述待测图像的灰度值与亮度值转换的转换函数；所述转换函数模型为y＝a₀+a₁x+axⁿ，其中，y表示亮度值，x表示灰度值，a₀、a₁和a为系数，n为次数；所述转换函数模型通过多个实验场景及大量实验数据拟合得到，其中实验场景包括实景空间和模拟空间；

从所述待测图像中，确定用于计算目标空间亮度评价指标的测量分布点；所述目标空间亮度评价指标为空间亮度分布或亮度算术平均值；

依据所述转换函数，将所述测量分布点的灰度值转换为亮度值，得到所述测量分布点的亮度值；

依据所述测量分布点的亮度值，确定所述目标空间亮度评价指标的取值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的转换函数模型和所述待测图像，确定所述转换函数模型中的系数和次数，得到适用于所述待测图像的灰度值与亮度值转换的转换函数，包括：

接收对所述待测图像进行网络划分的划分参数，得到第一划分参数；

依据所述第一划分参数，将所述待测图像进行网格划分，得到第一分布点；

获取所述第一分布点的亮度值，以及所述待测空间的最大亮度值和最小亮度值；

依据所述第一分布点的灰度值、所述第一分布点的亮度值、所述最大亮度值、所述最小亮度值，以及所述转换函数模型，确定所述转换函数模型中的次数及系数，得到适用于所述待测图像的灰度值与亮度值转换的转换函数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一分布点的灰度值、所述第一分布点的亮度值、所述最大亮度值和所述最小亮度值，以及所述转换函数模型，确定所述转换函数模型中的次数及系数，得到适用于所述待测图像的灰度值与亮度值转换的转换函数，包括：

计算最大亮度比I的取值；

依据阶数经验值P的预设计算公式和所述最大亮度比I的取值，计算所述阶数经验值P；所述阶数经验值P的预设计算公式为所述最大亮度比I与Pearson系数的比值；

根据所述阶数经验值P，以及所述阶数经验值P与所述n之间的预设对应关系，确定所述n的取值；

依据所述第一分布点的灰度值、所述第一分布点的亮度值、所述最大亮度值和所述最小亮度值，确定所述转换函数模型中各系数的取值范围；

调用预设的拟合工具，使得所述拟合工具依据所述第一分布点的亮度值、所述第一分布点的灰度值、所述各系数的取值范围，以及所述n的取值进行曲线拟合，得到拟合曲线；

依据所述拟合曲线，确定所述转换函数模型中的系数，得到所述转换函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述阶数经验值P与所述n之间的预设对应关系的生成方式，包括：

获取预设数量实验数据；任一组实验数据为一个实验场景的待测空间中灰度值和亮度值间的对应关系，其中实验场景包括实景空间和模拟空间；

对所述实验数据进行拟合，得到拟合结果；

接收所述阶数经验值P与所述n之间的预设对应关系；所述预设对应关系是依据所述拟合结果得到。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待测图像中，确定用于计算目标空间亮度评价指标的测量分布点，包括：

对所述待测图像进行网格划分，将网格的交叉点作为分布点；

获取干扰区域；

将所述待测图像中除所述干扰区域外的区域作为待计算区域；

将所述待计算区域中的分布点，作为所述测量分布点。