Journals / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2020 / Cilt: 26 - Sayı: 2

Surface area based illumination intensity measurement via digital image

Sayısal görüntü üzerinden yüzey alan tabanlı aydınlatma şiddeti ölçümü

Pages
312–317
Publication Date
2020-04-07
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

However, an overall image representing the entire environment is taken.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The correct perception of objects is directly related to the suitability of the ambient illumination.
📊
Key Findings & Data:The image acquired is separated into its frequency components in the frequency plane by the homomorphic filtering, and the illumination component representing the source's illumination is detected by the low pass filter.
💡
Conclusion & Impact:However, an overall image representing the entire environment is taken.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Işık kaynağı · Aydınlatma şiddeti · Homomorfik filtreleme

Abstract

The correct perception of objects is directly related to the suitability of the ambient illumination. This level of conformity is determined by a measuring instrument which is known as luxmeter which measures on point based. However, these measurements made on a point basis have some disadvantages such as cost, long processing times. In order to eliminate these disadvantages in recent years, there have been studies in which CCD cameras, mobile phones and video cameras have been used as luxmeters. In these studies, said devices are placed directly opposite the light source and used as a light collector such as a luxmeter. They then calculated the illumination intensity by digital image processing techniques using aquired source images. In this study, the camera is not used directly as a luxmeter. However, an overall image representing the entire environment is taken. A new method based on image processing is presented for illumination intensity calculation. The image acquired is separated into its frequency components in the frequency plane by the homomorphic filtering, and the illumination component representing the source's illumination is detected by the low pass filter. The average pixel value of the illumination component is calculated and defined as illumination intensity. In order to test the usability of the proposed method, the measured illumination intensity with a luxmeter and the computed results of the developed method are statistically analyzed. The results of this analysis showed that there was a linear relationship between the measurement and calculation values with satisfactory R2 values.

Özet

Nesnelerin doğru olarak algılanması, ortam aydınlatmasının uygunluğu ile direk olarak ilişkilidir. Bu uygunluk seviyesi, lüksmetre olarak bilinen ve noktasal olarak ölçüm yapan bir ölçüm aleti ile tespit edilmektedir. Ancak, noktasal bazda yapılan bu ölçümlerin, maliyet, uzun işlem süreleri gibi bazı dezavantajları vardır. Son yıllarda bu dezavantajları ortadan kaldırmak için CCD kamera, cep telefonu ve video kameranın lüksmetre olarak kullanıldığı çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalarda, sözü edilen cihazlar direk olarak ışık kaynağının karşısına yerleştirilerek lüksmetre gibi bir ışık toplayıcı olarak kullanılmışlardır. Sonrasında, yakalanan kaynak görüntüleri kullanılarak görüntü işleme ile aydınlatma şiddeti hesaplamışlardır. Sunulan bu çalışmada, kamera direk lüksmetre olarak kullanılmamıştır. Ancak ortamın tamamını temsil eden genel bir görüntü alınmıştır. Aydınlatma şiddeti hesabı için görüntü işlemeye dayalı yeni bir yöntem sunulmuştur. Alınan görüntü homomorfik filtreleme ile frekans düzleminde bileşenlerine ayrılmış, kaynak aydınlatmasını temsil eden aydınlatma bileşeni, alçak geçiren filtre ile tespit edilmiştir. Bu bileşeninin ortalama piksel değeri hesaplanmış ve aydınlatma şiddeti olarak tanımlanmıştır. Önerilen yöntemin kullanılabilirliğinin testi için ortam aydınlatmasını tanımlayan lüksmetre ölçüm sonuçları ile hesaplanan sonuçlar istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Bu analiz sonuçları, ölçüm ve hesaplama değerleri arasında tatmin edici R2 değerleri ile bir lineer ilişki olduğu göstermiştir.

🔖

Cite This Article

TURHAL, Ü. Ç., BÜYÜKKOÇAK, Y. (2020). Surface area based illumination intensity measurement via digital image. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 26 - Sayı: 2, 312–317. https://ajindex.com/articles/42082

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Electricity Cost Calculator. “Watt_Calculator”. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.winterparadox.Watt_Calculator&hl=en_US. (20.04.2019).
  2. Koroglu MT, Passino KM. “Illumination balancing algorithm for smart lights”. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 22, 557-567, 2014.
  3. Baum A, West R, Weinman J, Newman S, McManus C. Cambridge Handbook of Psychology, Health and Medicine. 1st ed. Cambridge, UK, Cambridge University Press, 1997.
  4. Burks SL. Managing Your Migraine. NJ, USA. Humana Press Totowa, 77,101, 1994.
  5. Çetin FD, Gümüş B, Özbudak YB. “Aydınlatma özelliklerinin ergonomik açidan değerlendirilmesi”. II. Ulusal Aydınlatma Sempozyumu ve Sergisi Bildirileri, Diyarbakır, Türkiye, 08-10 Mayıs 2003.
  6. Matta S, Mahmud SM. “An intelligent light control system for power saving”. 36th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, Detroit, Michigan, USA, 7-10 November 2010.
  7. Galasiu AD, Newsham GR, Suvagau C and Sander DM. “Energy saving lighting control systems for open-plan offices: a field study”. Leukos, 4(1), 7-29, 2007.
  8. Dubin FS. “Energy-Efficient building design”. Innovative HVAC, Lighting, Energy-Management Control and Fenestration Elsevier, 36, 11-20, 1990.
  9. Sansoni P, Francini F, Fontani D, Mercatelli L, Jafrancesco D.“Indoor illumination by solar light collectors”. Lighting Research & Technology, 40(4), 323-332, 2008.
  10. Dounis AI, Tiropanis P, Argiriou A, Diamantis A. “Intelligent control system for reconciliation of the energy savings with comfort in buildings using soft computing techniques”. Energy and Buildings, 43, 66-74, 2011.
  11. Gençoğlu MT. “İç aydinlatmada enerji tasarrufu”. III. Ulusal Aydınlatma Sempozyumu ve Sergisi, Ankara, Türkiye, 23-25 Kasım 2005.
  12. Özbudak YB, Gümüş B, Çetin FD. “İç mekan aydinlatmasinda renk ve aydinlatma sistemi ilişkisi”. II. Ulusal Aydınlatma Sempozyumu Elektrik Mühendisleri Odası, Diyarbakır, Türkiye, 8-10 Ekim 2003.
  13. Singh MC, Garg SN. “Illuminance estimation and daylighting energy savings for indian regions”. Renewable Energy, 35, 703-711, 2010.
  14. Kazanasmaz T, Günaydın M, Binol S. “Artificial neural networks to predict daylight illuminance in office buildings”. Building and Environment, 44(8), 1751-1757, 2009.
  15. Krainer A, Peternelj B, Lah J, Zupančič MT. “Daylight illuminance control with fuzzy logic”. Solar Energy, 80, 307-321, 2006.
  16. Üncü İS, Coşkunsu S, Uysal S. “Ekonomik çözüm odaklı fotometrik ölçüm sistemleri”. VII Ulusal Aydınlatma Sempozyumu, İzmir, Türkiye, 21-24 Kasım 2013. Blakeslee T,