传统基于照明的光源布局方式在室内难免会存在光照度不均匀现象，造成通信盲区效应，从而影响通信系统的可靠性。为了解决此问题，以4 m×4 m×3 m房间为模型，在常用的室内光源布局模式下，采用光照度补偿技术，对其进行合理的布局优化，得出了一种由5个发光二极管阵列组成的光源布局方式，这种布局方式可同时降低系统功耗并提高光照度均匀性。为了兼顾可见光通信(VLC)系统的可靠性，采用室内接收平面的光照度标准差与通信中接收平面的平均误码率(BER)构建系统优化模型函数f(L，i)，当f(L，i)达到最小值时可同时满足接收平面的照度要求和通信BER要求。仿真结果表明，当L=0.35 m、i=0.025 m时，f(L,i)取最小值，此时接收平面光照度的最小值为301.26 lx，最大值为389.90 lx，均匀度为93.24%，系统照度标准差为20.1，功耗为140.5 W，BER为6.39×10-7。所提系统可同时兼顾室内接收平面光照度分布的均匀性和通信的可靠性，为室内VLC光源布局提供了一种优化方法。

1．1本课题的研究背景和意义 人类和一切生物都生活在光的世界里，没有光，生命活动就会终止。人类在利用自 然光源和发明人造光源的实践中，无时无刻不在进行着光度的相对比较。在日常的生产 和生活中，光度学有着非常广泛的应用，因此，许多厂家开发出各种各样的光度测量仪。 光度测量仪有着广泛的应用。近二十年来，随着对材料和产品质量愈来愈严格的要 求和控制，对材料的辐射度和光度特性的测量也日趋重要，它已成为光度测量的一个重 要部分，如逆反光材料、发光材料等的光度测量，一些物体的反光特性，可以用亮度计 进行非接触测量。随着我国经济的发展，人民生活水平的提高，各种照明设备质量的提 高，都需要使用高精度的光度测量仪器进行测量。各种汽车，摩托车等前照灯，各种照 明灯具的光通量的测量，热辐射体的红色比，荧光粉的相对亮度的测量都离不开光度测 量仪器。还有，教室照明关系到孩子的视力，隧道和道路照明关系到行车安全，体育场 的照明情况测量等等，可以说，光度测量与人们的生活密切联系着。 由于照度测量的原理比较简单，所以照度测量是目前最流行的光度测量形式。照度 计是光度测量仪的一种，目前主要广泛应用于科研、生产、军工、电子、轻纺、影视、建 筑、交通以及医疗保健和卫生防疫等专业领域。随着人类居住环境和生活水平的提高， “绿色照明工程”越来越被人们所关注，现在照度计正在走入人们的生活。目前，照度 计分为常用指针式和专用的数显式，常用的指针式需手动的进行量程换档，操作麻烦且 测量精度不高，专用数显式的测量精度很高，但测量范围有限，功能太多且成本偏高。 随着计算机技术、电子技术和通信技术的迅猛发展，尤其是集成芯片和电路的问世，功 能日趋完善，成本不断降低，使得各种智能化仪器应用越来越多，以单片机为核心的照 度计，具有智能化、操作方便、硬件电路简单的特点。所以设计低成本，应用范围广， 测量精度高的照度计是非常必要的。 1．2照度计的现状和发展方向 当前照度计基本上分为两种方案，一种方案是采用光电传感器元件把光信号转变成 电信号、电信号进过放大和A／D转换，最后由LED数码管或LCD显示出测量数据；另一 方案就是在A／D转换器后面再加一个单片机来控制整个系统的工作。同时传感器配制 矿似)修正滤光片，符合国际照明委员会(CIE)定的人眼视觉特性，并配有余弦校正器， 使传感器对不同角度光的响应值符合余弦法则，对点、线、面光源及各种不同颜色的可 见光能准确测量IlJ。

与平面目标面相比，在曲面目标面产生均匀的照度分布时，LED阵列的设计更复杂。通过优化LED阵列排布，使其在复杂曲面的目标面上产生了均匀的照度分布。构建了反映照度均匀性的目标函数，目标函数以阵列中各LED的位置坐标为变量，利用模拟退火算法对阵列中各LED的位置进行优化，使目标函数获得最小值。为了验证算法的可行性，针对圆柱形目标面、抛物线形柱状面以及正弦形柱状面，优化设计了3种不同排布的LED阵列，优化后的LED阵列在相应目标面上的照度分布均匀性分别达到99.0%、99.3%和97.0%。分析了LED阵列中各LED的装配公差对目标面照度均匀性的影响，模拟结果表明：装配公差在0.2 mm以内，目标的均匀度下降不超过0.3%，说明这种设计方法具有一定的实用价值。

针对Retinex算法在去雾时会出现光照不均匀、彩色失真等情况,提出了一种基于低照度的有雾彩色图像增强算法。该算法首先将红-绿-蓝(RGB)图像转换到色调-饱和度-亮度(HSV)空间区域,对亮度(V)分量进行提取,将单尺度Retinex算法作用于V分量后对V分量进行伽马校正;将MSRCR 算法中的高斯滤波器改为引导滤波并进行低通滤波;最后将改进的SSR算法、MSRCR算法、基于拉普拉斯金字塔的Retinex算法得到的图像进行加权融合。该算法能够得到很好的去雾效果,有效地抑制光晕并改善色彩失真等问题。经所提算法处理后,图片的相似性、信息熵等指标均得到了提升。

表2．1常用余弦修正器的效果比较 Tab．2．1 Comparison ofcommon cosine correction instrument’s effect 平板状 皿状 截球状 球壳状 环球状 平面状 一10％ -15％ 一 一55％ 一 一3％ 一 一10％ ～ 一 -1％ 一3％ 一—20％ 一 0 0 0 0—一 ±2％ 一4-7％ 一 ±25％ <0．3％ <1％ <2％ 一 照度计的测试面就不再是光接收面，其位置与余弦修 正器的形状有关。如果余弦修正器是平板状，测试面即为余弦修正器的表平面；如果余 弦修正器是球壳状、曲面状，测试面可能既不在接收面，又不在余弦修正器的前端面， 而往往落在它们之间的某一个截面上，其位置可用下面的方法求得。 设余弦修正器的前端面为参考面，测试面在距参考面刎处。在标定照度值的过程中， 使照度计光探头距标准灯一定距离，设此时参考面到标准灯丝间的距离为厶，相应的照 度计指示值为m。，根据距离平方反比定律，有： 即／On-。百南 @_’ 式中，置为比例常数，J为标准灯的发光强度。 然后，移动光探头至另一位置，此时参考面到标准灯丝的距离为厶，照度计的指示 值为州，，则： 即翩z 2矗谛 心墙’ 将上两式相除，得： 他±垒11 2；生 (2．9) L I z+AI J rtl2 从上式求得4，即可知测试面的位置． ％ 怫 猢 一 一 。 一 叭 一 < O 0 O O O O

在MSR图像增强算法的基础上进行了改进，采用RGB与HSV颜色空间的快速转换算法，并在MSR算法中用快速均值滤波代替高斯模板卷积，提高算法运算速度；对增强后的图像采用自动截断式对比度拉伸方法，提高增强后图像的对比度。实验结果表明，本算法在提高图像质量的同时，算法速度提高3~4倍。

针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支全卷积神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,所提出的模型能够有效提高图像对比度、调整颜色失衡并去除噪声,主观视觉和客观图像质量评价指标都得到进一步改善。

在室内可见光通信系统(VLC)中,为解决传统光源布局方式中因照度分布不均匀而存在通信盲区的问题,提出考虑墙面反射的光源LED优化方案。以照度均方差作为评价标准分析LED布局,通过积分推导出接收面照度和功率的表达式,构建了矩形布局优化模型函数F(l,x,y)和圆形布局优化模型函数F(r,x,y),并根据优化函数研究了照度均方差与房间尺寸、最佳布局与视场角的关系。仿真结果表明：LED矩形布局光源的位置存在最优点l=1.6 m,视场角为ψFOV=80°,照度均匀性由传统布局的80.5%提升到84.3%；圆形布局光源的位置存在最优半径r=2 m,视场角为ψFOV=80°,当LED位于最优点半径时,圆形布局的照度均匀性随着光源LED数量的增加由85.2%增加到89.2%。

针对低照度条件下图像降质严重的问题, 提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训练样本, 将原始低照度图像从RGB (Red Green Blue)空间转换到HSI (Hue Saturation Intensity)颜色空间, 保持色度分量和饱和度分量不变, 利用DCNN对亮度分量进行增强, 最后将HSI颜色空间转换到RGB空间, 得到最终的增强图像。实验结果表明, 与现有主流的图像增强算法相比, 所提算法不仅能够有效提升亮度和对比度, 改善过增强现象, 而且能够避免色彩失真, 主观视觉和客观评价指标均得到了进一步提高。

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