グレア評価装置およびグレア評価プログラム
【課題】 複雑な輝度分布を有する現実の光環境の不快グレアや眩しさを正確に評価できるグレア評価装置およびグレア評価プログラムを提供する。
【解決手段】 明るさ画像に視点を設定する設定手段（Ｓ２）と、明るさ画像のうち視点の周囲に位置する画素から視点への明るさの寄与に基づいて、視点におけるグレア評価値を算出する算出手段（Ｓ３）とを備える。
【解決手段】 明るさ画像に視点を設定する設定手段（Ｓ２）と、明るさ画像のうち視点の周囲に位置する画素から視点への明るさの寄与に基づいて、視点におけるグレア評価値を算出する算出手段（Ｓ３）とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、グレア評価装置およびグレア評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
照明器具や窓の配置などに応じて作り出される光環境の不快グレアの評価には、ＵＧＲ(Unifield Glare Rating)やＤＧＩ(Daylight Glare Index)などの評価値が用いられる（例えば特許文献１,２を参照）。これらの評価値の計算は、評価対象となる光環境の輝度分布を単純化して、均一輝度の背景に光源（照明器具または窓）のみが含まれると考え、その輝度画像を用いて行われている。ＵＧＲは不快グレアの評価の国際基準である。
【非特許文献１】Publication CIE No.117 : Discomfort glare in interior lighting , Commission Internationale de l'Eclairage,1995
【非特許文献２】Hopkinson,R.G : Glare from Windows,Construction Research and Development Journal, Vol.3,No.1,pp.23-28,1971
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上記の計算方法は、評価対象となる光環境の輝度分布を極めて単純化しているため、得られたＵＧＲやＤＧＩなどの評価値を用いても、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の不快グレアを正確に評価することはできなかった。また、不快グレアは光源から外れた部分に視線を向けたときのグレアであるが、光源自体に視線を向けたときの眩しさを正確に評価することも望まれている。
【０００４】
本発明の目的は、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の不快グレアや眩しさを正確に評価できるグレア評価装置およびグレア評価プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のグレア評価装置は、明るさ画像に視点を設定する設定手段と、前記明るさ画像のうち前記視点の周囲に位置する画素から前記視点への明るさの寄与に基づいて、前記視点におけるグレア評価値を算出する算出手段とを備えたものである。
また、前記算出手段は、前記明るさ画像のうち前記視点を含む少なくとも一部の領域で、所定の明るさ以上の画素の値に対し、該画素と前記視点との相対位置に応じた重み付けをして、前記グレア評価値を算出することが好ましい。
【０００６】
また、前記明るさ画像の中で前記視点を移動させたときの各々の前記グレア評価値に基づいて、前記明るさ画像からグレア評価画像を生成する生成手段を備えることが好ましい。
また、前記グレア評価値は、眩しさ評価値であることが好ましい。
また、前記グレア評価値は、ＵＧＲ評価値であることが好ましい。
【０００７】
本発明のグレア評価プログラムは、明るさ画像に視点を設定する設定手順と、前記明るさ画像のうち前記視点の周囲に位置する画素から前記視点への明るさの寄与に基づいて、前記視点におけるグレア評価値を算出する算出手順とを、コンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明のグレア評価装置およびグレア評価プログラムによれば、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の不快グレアや眩しさを正確に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
（第１実施形態）
ここでは、グレア評価値の１つである眩しさ評価値を例に説明する。
本実施形態のグレア評価装置１０（図１）は、グレア評価プログラムがインストールされたコンピュータであり、処理対象の入力画像や処理結果の出力画像を記憶するメモリ１０Ａと、所定の手順にしたがって眩しさ評価値の算出処理を実行する演算部１０Ｂとで構成される。コンピュータにグレア評価プログラムをインストールするには、そのプログラムが記録された記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭなど）を用いれば良い。または、インターネットを介してダウンロード可能な搬送波（グレア評価プログラムを含む）を用いても良い。
【００１０】
本実施形態のグレア評価装置１０は、図２のステップＳ１において、処理対象の明るさ画像２０（図３）をメモリ１０Ａに取り込む。明るさ画像２０は、照明器具や窓の配置などに応じて作り出される現実の光環境の複雑な輝度分布を詳細に反映した明るさ感の画像である。この画像の解像度（１画素あたりの視角）は例えば約０.１度である。
明るさ画像２０は、例えば、任意の照明シミュレーションによって予測した複雑な輝度分布に関わるディジタル画像（輝度画像）から、あるいは、デジタルカメラなどを使って取り込んだ撮影画像（輝度画像）から、ウェーブレット変換を利用して生成したものである。ウェーブレット変換を利用した明るさ画像の生成については、例えば特願２００５−１６５１９１号に詳細に記載されているので、ここでの説明を省略する。また、輝度画像から変換したものに限らず、他の方法で新たに生成した明るさ画像でも構わない。
【００１１】
明るさ画像２０の各画素の値は、例えば、図４(ａ)に示す評価尺度の数値（１〜１３）によって表される。この評価尺度は、光環境の設計の分野で一般的に使われている明るさ感の形容詞（非常に暗い〜非常に明るい）に対し、便宜的に数値（１〜１３）を割り振ったものである。
次に（ステップＳ２）、グレア評価装置１０の演算部１０Ｂは、明るさ画像２０の中に視点２１（図３）を設定する。視点２１は、明るさ画像２０の中の任意の１画素であり、ある観察者の視線方向２２を想定したときの視線方向２２の延長上の部分に対応する。
【００１２】
そして、次のステップＳ３では、式(１),(２)を用い、設定した視点２１における眩しさ評価値Ｇを算出する。
Ｇ＝０.６７１４１６７７３＋Σ[Ｂ(≧7)−７]・ｋ(θ) …(１)
ｋ(θ)＝１０^(−１.４９２３（log10θ）−４.０２８５) …(２)
式(１),(２)の計算は、明るさ画像２０のうち視点２１を含む一部の領域２３で、所定の明るさ以上（例えば上記の評価尺度が７以上）の画素２４の値Ｂから所定の明るさ“７”を引いた値[Ｂ(≧7)−７]に対し、この画素２４と視点２１との相対位置（視線方向２２からの角度θ）に応じた重み付けをして、その結果([Ｂ(≧7)−７]・ｋ)を足し合わせることにより行われる。
【００１３】
式(１),(２)の計算が行われる領域２３は、例えば視点２１を中心とする視角φ＝６０度の範囲である。領域２３の中には、通常、１つ以上の画素２４（明るさＢ≧７）が含まれる。また、画素２４は、視点２１の周囲に位置する画素、あるいは、視点２１そのものの画素に対応する。
各画素２４と視点２１との相対位置（視線方向２２からの角度θ）に応じた重み付けの係数ｋ(θ)は、各画素２４から視点２１への明るさの影響度を表し、θ＝０のときにｋ＝０.０２１８７７３５９ とする。また、この係数ｋ(θ)を各画素２４の値Ｂに掛けた結果は、各画素２４から視点２１への明るさの寄与を表す。角度θの単位は「度」である。
【００１４】
式(１),(２)を用いた計算の結果、明るさ画像２０の中に設定した視点２１における眩しさ評価値Ｇを得ることができる。この眩しさ評価値Ｇは、例えば図４(ｂ)に示す評価尺度の数値（１〜６）によって表される。したがって、図４(ｂ)の評価尺度を参照し、眩しさ評価値Ｇに対応する形容詞（感じない〜非常に強く感じる）を知ることで、視点２１における眩しさを評価することができる。
【００１５】
次に（ステップＳ４）、明るさ画像２０の中で視点２１を移動させて眩しさ評価値Ｇを求めるため、現在の視点２１（直前のステップＳ３で眩しさ評価値Ｇを求めた視点２１）が最後の視点であるか否かを判断し、最後の視点でない場合はステップＳ２,Ｓ３の処理を繰り返す。
その結果、明るさ画像２１の中で視点２１を移動させたときの各々の眩しさ評価値Ｇを得ることができる。本実施形態では、例えば、明るさ画像２０の全画素を順に視点２１に設定してステップＳ２,Ｓ３の処理を繰り返し、各画素ごとに眩しさ評価値Ｇを算出する。
【００１６】
そして、最後の視点２１での眩しさ評価値Ｇの算出が終了すると、ステップＳ５の処理に進み、得られた各画素の眩しさ評価値Ｇに基づいて眩しさ画像を生成する。この眩しさ画像の各画素値は、その画素を視点２１としたときの眩しさ評価値Ｇを表している。
上記の通り、本実施形態のグレア評価装置１０では、眩しさ評価の要素として、複雑な輝度分布を詳細に反映した明るさの情報を導入し、その明るさ画像から眩しさ評価値Ｇを算出する。このため、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の光源自体や他の部分に視線を向けたときの眩しさを正確に評価することができる。
【００１７】
さらに、複雑な輝度分布としては照明器具(人工光源・小光源)と窓(自然光源・大光源)を併用した光環境の輝度分布などが考えられ、そのような場合にも、明るさ画像から眩しさ評価値Ｇを算出することで、光源などに視線を向けたときの眩しさを正確に評価することができる。このとき、照明器具と窓との区別は不要である。
また、本実施形態のグレア評価装置１０では、明るさ画像２０の領域２３の中で、視点２１での眩しさに影響を及ぼすと考えられる所定の明るさ以上（例えば図４(ａ)の評価尺度が７以上）の画素２４を選択し、この画素２４の値Ｂから所定の明るさ“７”を引いた値[Ｂ(≧7)−７]を係数ｋ(θ)により重み付けするため、正確な眩しさ評価値Ｇを効率よく算出することができる。
【００１８】
ただし、明るさ画像２０の中で眩しさ評価値Ｇの計算に用いる領域を一部の領域２３に限定する必要はなく、明るさ画像２０の全域で眩しさ評価値Ｇの計算を行ってもよい。また、明るさ画像２０の計算範囲（領域２３や全域）の中で所定の明るさ以上の画素２４を計算に用いたが、全ての画素を計算に用いても構わない。
さらに、本実施形態のグレア評価装置１０では、明るさ画像２０から眩しさ画像を生成するため、評価対象となる光環境の各部における眩しさを、互いの位置関係と共に一目で把握することができる。眩しさ画像の生成は、明るさ画像２０の全画素から行ってもよいが、一部の画素からでも構わない。
【００１９】
眩しさ評価値Ｇは、照明設計における重要な指標の１つである。近年、光シミュレーションの進歩によって光環境の輝度分布を高精度に予測できるようになってきた。このため、シミュレーション結果の輝度データから明るさ画像を求め、上記の手順で眩しさ評価値Ｇを求めれば、事前に眩しさの評価が可能となり、眩しさ軽減の工夫を検討しやすくなる。また、人工照明と昼光照明が併用されている空間では、照明制御システムに上記した評価方法を組み込むことで、カメラによって測定された輝度データから眩しさの発生源となる場所を判別し、自動的に照明を調整するといった利用法も考えれる。
【００２０】
なお、上記した式(１),(２)の決定は、例えば図５(ａ)〜(ｃ)に示す実験パターンを被験者に提示して心理実験を行い、得られた実験データを重回帰分析することにより行った。
実験パターンは、輝度の異なる２つの領域（対象領域,背景領域）を有し、対象領域の大きさが可変である。対象領域の輝度[ｃｄ/ｍ2]を５通り、対象領域と背景領域との輝度比(＝対象輝度/背景輝度)を４通り、視角（対象領域の大きさ）を１０通り用意し、これらを組み合わせて、実験パターン（●印）とした。被験者は２０代の男女１０名である。心理実験は、被験者が各々の感覚にしたがって、提示された各パターンの対象領域の眩しさを図４(ｂ)の評価尺度の数値（１〜６）から１つを選択することにより行った。
【００２１】
（第２実施形態）
ここでは、グレア評価値の１つであるＵＧＲ評価値を例に説明する。
本実施形態のグレア評価装置は、図１と同様のメモリや演算部を備え、図６に示す手順にしたがってＵＧＲ評価値の算出処理を実行する。図６のステップＳ１１〜Ｓ１５のうち、ステップＳ１１,Ｓ１２,Ｓ１４は、図２のステップＳ１,Ｓ２,Ｓ４と同じであり、ここでの説明を省略する。
【００２２】
図６のステップＳ１３では、明るさ画像２０（図７(ａ)）の中に設定した視点２１におけるＵＧＲ評価値を、式(３)を用いて算出する。
ＵＧＲ＝１０.１２１（log10[Σ[Ｂ(≧10)-１０]2/Ｐ(T,H)2]）−２１.０２９ …(３)
式(３)の計算は、明るさ画像２０の全域で、所定の明るさ以上（例えば図４(ａ)の評価尺度が１０以上）の画素２５の値Ｂから所定の明るさ“１０”を引いた値[Ｂ(≧10)-１０]に対し、この画素２５と視点２１との相対位置（T,H）に応じた重み付けをして、その結果([Ｂ(≧10)-１０]2/Ｐ2)を足し合わせることにより行われる。
【００２３】
画素２５はグレア光源と考えられ、この画素２５と視点２１との相対位置（T,H）に応じた重み付けの係数Ｐ(T,H)は、画素２５から視点２１への明るさの影響度を表す。また、この係数Ｐ(T,H)を画素２５の値Ｂに掛けた結果の二乗は、画素２５から視点２１への明るさの寄与を表す。
さらに、係数Ｐ(T,H)は、ポジションインデックスとも呼ばれ、周知のＣＩＥ法により、図７(ｂ)の計算式を用いて求められる。
【００２４】
式(３)を用いた計算の結果、明るさ画像２０の中に設定した視点２１におけるＵＧＲ評価値を得ることができる。このＵＧＲ評価値は、例えば図８に示す評価尺度（主観評価）の数値（７〜３１）によって表される。したがって、図８の評価尺度を参照し、ＵＧＲ評価値に対応する形容詞（感じない〜ひど過ぎる）を知ることで、視点２１におけるＵＧＲ（不快グレア）を評価することができる。
【００２５】
また、ステップＳ１２,Ｓ１３の処理を繰り返すことで、明るさ画像２１の中で視点２１を移動させたときの各々のＵＧＲ評価値を得ることができる。本実施形態では、例えば、明るさ画像２０の全画素を順に視点２１に設定してステップＳ１２,Ｓ１３の処理を繰り返し、各画素ごとにＵＧＲ評価値を算出する。
そして、最後の視点２１でのＵＧＲ評価値の算出が終了すると、ステップＳ１５の処理に進み、得られた各画素のＵＧＲ評価値に基づいてＵＧＲ画像を生成する。このＵＧＲ画像の各画素値は、その画素を視点２１としたときのＵＧＲ評価値を表している。ただし、グレア光源（明るさの評価尺度が１０以上）の画素を視点２１としてＵＧＲ評価値を算出することは通常ないので、その部分は無効データとなる。
【００２６】
上記の通り、本実施形態のグレア評価装置では、ＵＧＲ評価の要素として、複雑な輝度分布を詳細に反映した明るさの情報を導入し、その明るさ画像からＵＧＲ評価値を算出する。このため、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の光源から外れた部分に視線を向けたときのＵＧＲ（不快グレア）を正確に評価することができる。
さらに、複雑な輝度分布としては照明器具(人工光源・小光源)と窓(自然光源・大光源)を併用した光環境の輝度分布などが考えられ、そのような場合にも、明るさ画像からＵＧＲ評価値を算出することで、光源から外れた部分に視線を向けたときのＵＧＲ（不快グレア）を正確に評価することができる。このとき、照明器具と窓との区別は不要である。
【００２７】
また、本実施形態のグレア評価装置では、明るさ画像２０の全域で、視点２１でのＵＧＲ（不快グレア）に影響を及ぼすと考えられる所定の明るさ以上（例えば図４(ａ)の評価尺度が１０以上）の画素２５を選択し、この画素２５の値Ｂから所定の明るさ“１０”を引いた値[Ｂ(≧10)-１０]を係数Ｐ(T,H)により重み付けするため、正確なＵＧＲ評価値を効率よく算出することができる。
【００２８】
ただし、明るさ画像２０の中でＵＧＲ評価値の計算に用いる領域を、明るさ画像２０の全域に限定する必要はなく、明るさ画像２０の一部の領域でＵＧＲ評価値の計算を行ってもよい。また、明るさ画像２０の計算範囲（全域や一部の領域）の中で所定の明るさ以上の画素２５を計算に用いたが、全ての画素を計算に用いても構わない。
さらに、本実施形態のグレア評価装置では、明るさ画像２０からＵＧＲ画像を生成するため、評価対象となる光環境の各部におけるＵＧＲ（不快グレア）を、互いの位置関係と共に一目で把握することができる。ＵＧＲ画像の生成は、明るさ画像２０の全画素から行ってもよいが、一部の画素からでも構わない。
【００２９】
ＵＧＲ評価値も、上記の眩しさ評価値Ｇと同様、照明設計における重要な指標の１つである。光シミュレーションによって光環境の輝度分布を高精度に予測した後、輝度データから明るさ画像を求め、上記の手順でＵＧＲ評価値を求めれば、事前にＵＧＲ（不快グレア）の評価が可能となり、ＵＧＲ軽減の工夫を検討しやすくなる。
なお、上記した式(３)の決定は、例えば図９に示す解析パターンのシミュレーションにより行った。各々の解析パターンの輝度画像（非常に単純な輝度分布の画像）を作成し、この輝度画像から上記の非特許文献１に記載の方法でＵＧＲ評価値を求めると共に、同じ輝度画像を上記の特願２００５−１６５１９１号の方法で明るさ画像に変換し、得られたＵＧＲ評価値と明るさ感の値との関係を調べることで、式(３)を導出した。
【００３０】
（変形例）
上記した実施形態では、明るさ画像からグレア評価画像（眩しさ画像やＵＧＲ画像）を生成する例で説明したが、本発明はこれに限定されない。グレア評価画像を生成せずに、明るさ画像２０の中の必要な部分のみを視点２１としてグレア評価値（眩しさ評価値ＧやＵＧＲ評価値）を算出する場合にも、本発明を適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】グレア評価装置１０の概略構成を示すブロック図である。
【図２】眩しさ評価値Ｇの算出手順を示すフローチャートである。
【図３】明るさ画像２０の中に設定した視点２１などを説明する図である。
【図４】明るさ感の評価尺度(ａ)と眩しさの評価尺度(ｂ)を説明する図である。
【図５】眩しさ評価値Ｇの計算式(１),(２)の導出に用いた実験パターンを説明する図である。
【図６】ＵＧＲ評価値の算出手順を示すフローチャートである。
【図７】明るさ画像２０の中に設定した視点２１などの説明図(ａ)とポジションインデックスＰの計算式(ｂ)を示す図である。
【図８】ＵＧＲ評価値の評価尺度を説明する図である。
【図９】ＵＧＲ評価値の計算式(３)の導出に用いた解析パターンを説明する図である。
【符号の説明】
【００３２】
１０ グレア評価装置 ； １０Ａ メモリ ； １０Ｂ 演算部 ；
２０ 明るさ画像 ； ２１ 視点 ； ２２ 視線方向
【技術分野】
【０００１】
本発明は、グレア評価装置およびグレア評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
照明器具や窓の配置などに応じて作り出される光環境の不快グレアの評価には、ＵＧＲ(Unifield Glare Rating)やＤＧＩ(Daylight Glare Index)などの評価値が用いられる（例えば特許文献１,２を参照）。これらの評価値の計算は、評価対象となる光環境の輝度分布を単純化して、均一輝度の背景に光源（照明器具または窓）のみが含まれると考え、その輝度画像を用いて行われている。ＵＧＲは不快グレアの評価の国際基準である。
【非特許文献１】Publication CIE No.117 : Discomfort glare in interior lighting , Commission Internationale de l'Eclairage,1995
【非特許文献２】Hopkinson,R.G : Glare from Windows,Construction Research and Development Journal, Vol.3,No.1,pp.23-28,1971
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上記の計算方法は、評価対象となる光環境の輝度分布を極めて単純化しているため、得られたＵＧＲやＤＧＩなどの評価値を用いても、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の不快グレアを正確に評価することはできなかった。また、不快グレアは光源から外れた部分に視線を向けたときのグレアであるが、光源自体に視線を向けたときの眩しさを正確に評価することも望まれている。
【０００４】
本発明の目的は、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の不快グレアや眩しさを正確に評価できるグレア評価装置およびグレア評価プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のグレア評価装置は、明るさ画像に視点を設定する設定手段と、前記明るさ画像のうち前記視点の周囲に位置する画素から前記視点への明るさの寄与に基づいて、前記視点におけるグレア評価値を算出する算出手段とを備えたものである。
また、前記算出手段は、前記明るさ画像のうち前記視点を含む少なくとも一部の領域で、所定の明るさ以上の画素の値に対し、該画素と前記視点との相対位置に応じた重み付けをして、前記グレア評価値を算出することが好ましい。
【０００６】
また、前記明るさ画像の中で前記視点を移動させたときの各々の前記グレア評価値に基づいて、前記明るさ画像からグレア評価画像を生成する生成手段を備えることが好ましい。
また、前記グレア評価値は、眩しさ評価値であることが好ましい。
また、前記グレア評価値は、ＵＧＲ評価値であることが好ましい。
【０００７】
本発明のグレア評価プログラムは、明るさ画像に視点を設定する設定手順と、前記明るさ画像のうち前記視点の周囲に位置する画素から前記視点への明るさの寄与に基づいて、前記視点におけるグレア評価値を算出する算出手順とを、コンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明のグレア評価装置およびグレア評価プログラムによれば、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の不快グレアや眩しさを正確に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
（第１実施形態）
ここでは、グレア評価値の１つである眩しさ評価値を例に説明する。
本実施形態のグレア評価装置１０（図１）は、グレア評価プログラムがインストールされたコンピュータであり、処理対象の入力画像や処理結果の出力画像を記憶するメモリ１０Ａと、所定の手順にしたがって眩しさ評価値の算出処理を実行する演算部１０Ｂとで構成される。コンピュータにグレア評価プログラムをインストールするには、そのプログラムが記録された記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭなど）を用いれば良い。または、インターネットを介してダウンロード可能な搬送波（グレア評価プログラムを含む）を用いても良い。
【００１０】
本実施形態のグレア評価装置１０は、図２のステップＳ１において、処理対象の明るさ画像２０（図３）をメモリ１０Ａに取り込む。明るさ画像２０は、照明器具や窓の配置などに応じて作り出される現実の光環境の複雑な輝度分布を詳細に反映した明るさ感の画像である。この画像の解像度（１画素あたりの視角）は例えば約０.１度である。
明るさ画像２０は、例えば、任意の照明シミュレーションによって予測した複雑な輝度分布に関わるディジタル画像（輝度画像）から、あるいは、デジタルカメラなどを使って取り込んだ撮影画像（輝度画像）から、ウェーブレット変換を利用して生成したものである。ウェーブレット変換を利用した明るさ画像の生成については、例えば特願２００５−１６５１９１号に詳細に記載されているので、ここでの説明を省略する。また、輝度画像から変換したものに限らず、他の方法で新たに生成した明るさ画像でも構わない。
【００１１】
明るさ画像２０の各画素の値は、例えば、図４(ａ)に示す評価尺度の数値（１〜１３）によって表される。この評価尺度は、光環境の設計の分野で一般的に使われている明るさ感の形容詞（非常に暗い〜非常に明るい）に対し、便宜的に数値（１〜１３）を割り振ったものである。
次に（ステップＳ２）、グレア評価装置１０の演算部１０Ｂは、明るさ画像２０の中に視点２１（図３）を設定する。視点２１は、明るさ画像２０の中の任意の１画素であり、ある観察者の視線方向２２を想定したときの視線方向２２の延長上の部分に対応する。
【００１２】
そして、次のステップＳ３では、式(１),(２)を用い、設定した視点２１における眩しさ評価値Ｇを算出する。
Ｇ＝０.６７１４１６７７３＋Σ[Ｂ(≧7)−７]・ｋ(θ) …(１)
ｋ(θ)＝１０^(−１.４９２３（log10θ）−４.０２８５) …(２)
式(１),(２)の計算は、明るさ画像２０のうち視点２１を含む一部の領域２３で、所定の明るさ以上（例えば上記の評価尺度が７以上）の画素２４の値Ｂから所定の明るさ“７”を引いた値[Ｂ(≧7)−７]に対し、この画素２４と視点２１との相対位置（視線方向２２からの角度θ）に応じた重み付けをして、その結果([Ｂ(≧7)−７]・ｋ)を足し合わせることにより行われる。
【００１３】
式(１),(２)の計算が行われる領域２３は、例えば視点２１を中心とする視角φ＝６０度の範囲である。領域２３の中には、通常、１つ以上の画素２４（明るさＢ≧７）が含まれる。また、画素２４は、視点２１の周囲に位置する画素、あるいは、視点２１そのものの画素に対応する。
各画素２４と視点２１との相対位置（視線方向２２からの角度θ）に応じた重み付けの係数ｋ(θ)は、各画素２４から視点２１への明るさの影響度を表し、θ＝０のときにｋ＝０.０２１８７７３５９ とする。また、この係数ｋ(θ)を各画素２４の値Ｂに掛けた結果は、各画素２４から視点２１への明るさの寄与を表す。角度θの単位は「度」である。
【００１４】
式(１),(２)を用いた計算の結果、明るさ画像２０の中に設定した視点２１における眩しさ評価値Ｇを得ることができる。この眩しさ評価値Ｇは、例えば図４(ｂ)に示す評価尺度の数値（１〜６）によって表される。したがって、図４(ｂ)の評価尺度を参照し、眩しさ評価値Ｇに対応する形容詞（感じない〜非常に強く感じる）を知ることで、視点２１における眩しさを評価することができる。
【００１５】
次に（ステップＳ４）、明るさ画像２０の中で視点２１を移動させて眩しさ評価値Ｇを求めるため、現在の視点２１（直前のステップＳ３で眩しさ評価値Ｇを求めた視点２１）が最後の視点であるか否かを判断し、最後の視点でない場合はステップＳ２,Ｓ３の処理を繰り返す。
その結果、明るさ画像２１の中で視点２１を移動させたときの各々の眩しさ評価値Ｇを得ることができる。本実施形態では、例えば、明るさ画像２０の全画素を順に視点２１に設定してステップＳ２,Ｓ３の処理を繰り返し、各画素ごとに眩しさ評価値Ｇを算出する。
【００１６】
そして、最後の視点２１での眩しさ評価値Ｇの算出が終了すると、ステップＳ５の処理に進み、得られた各画素の眩しさ評価値Ｇに基づいて眩しさ画像を生成する。この眩しさ画像の各画素値は、その画素を視点２１としたときの眩しさ評価値Ｇを表している。
上記の通り、本実施形態のグレア評価装置１０では、眩しさ評価の要素として、複雑な輝度分布を詳細に反映した明るさの情報を導入し、その明るさ画像から眩しさ評価値Ｇを算出する。このため、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の光源自体や他の部分に視線を向けたときの眩しさを正確に評価することができる。
【００１７】
さらに、複雑な輝度分布としては照明器具(人工光源・小光源)と窓(自然光源・大光源)を併用した光環境の輝度分布などが考えられ、そのような場合にも、明るさ画像から眩しさ評価値Ｇを算出することで、光源などに視線を向けたときの眩しさを正確に評価することができる。このとき、照明器具と窓との区別は不要である。
また、本実施形態のグレア評価装置１０では、明るさ画像２０の領域２３の中で、視点２１での眩しさに影響を及ぼすと考えられる所定の明るさ以上（例えば図４(ａ)の評価尺度が７以上）の画素２４を選択し、この画素２４の値Ｂから所定の明るさ“７”を引いた値[Ｂ(≧7)−７]を係数ｋ(θ)により重み付けするため、正確な眩しさ評価値Ｇを効率よく算出することができる。
【００１８】
ただし、明るさ画像２０の中で眩しさ評価値Ｇの計算に用いる領域を一部の領域２３に限定する必要はなく、明るさ画像２０の全域で眩しさ評価値Ｇの計算を行ってもよい。また、明るさ画像２０の計算範囲（領域２３や全域）の中で所定の明るさ以上の画素２４を計算に用いたが、全ての画素を計算に用いても構わない。
さらに、本実施形態のグレア評価装置１０では、明るさ画像２０から眩しさ画像を生成するため、評価対象となる光環境の各部における眩しさを、互いの位置関係と共に一目で把握することができる。眩しさ画像の生成は、明るさ画像２０の全画素から行ってもよいが、一部の画素からでも構わない。
【００１９】
眩しさ評価値Ｇは、照明設計における重要な指標の１つである。近年、光シミュレーションの進歩によって光環境の輝度分布を高精度に予測できるようになってきた。このため、シミュレーション結果の輝度データから明るさ画像を求め、上記の手順で眩しさ評価値Ｇを求めれば、事前に眩しさの評価が可能となり、眩しさ軽減の工夫を検討しやすくなる。また、人工照明と昼光照明が併用されている空間では、照明制御システムに上記した評価方法を組み込むことで、カメラによって測定された輝度データから眩しさの発生源となる場所を判別し、自動的に照明を調整するといった利用法も考えれる。
【００２０】
なお、上記した式(１),(２)の決定は、例えば図５(ａ)〜(ｃ)に示す実験パターンを被験者に提示して心理実験を行い、得られた実験データを重回帰分析することにより行った。
実験パターンは、輝度の異なる２つの領域（対象領域,背景領域）を有し、対象領域の大きさが可変である。対象領域の輝度[ｃｄ/ｍ2]を５通り、対象領域と背景領域との輝度比(＝対象輝度/背景輝度)を４通り、視角（対象領域の大きさ）を１０通り用意し、これらを組み合わせて、実験パターン（●印）とした。被験者は２０代の男女１０名である。心理実験は、被験者が各々の感覚にしたがって、提示された各パターンの対象領域の眩しさを図４(ｂ)の評価尺度の数値（１〜６）から１つを選択することにより行った。
【００２１】
（第２実施形態）
ここでは、グレア評価値の１つであるＵＧＲ評価値を例に説明する。
本実施形態のグレア評価装置は、図１と同様のメモリや演算部を備え、図６に示す手順にしたがってＵＧＲ評価値の算出処理を実行する。図６のステップＳ１１〜Ｓ１５のうち、ステップＳ１１,Ｓ１２,Ｓ１４は、図２のステップＳ１,Ｓ２,Ｓ４と同じであり、ここでの説明を省略する。
【００２２】
図６のステップＳ１３では、明るさ画像２０（図７(ａ)）の中に設定した視点２１におけるＵＧＲ評価値を、式(３)を用いて算出する。
ＵＧＲ＝１０.１２１（log10[Σ[Ｂ(≧10)-１０]2/Ｐ(T,H)2]）−２１.０２９ …(３)
式(３)の計算は、明るさ画像２０の全域で、所定の明るさ以上（例えば図４(ａ)の評価尺度が１０以上）の画素２５の値Ｂから所定の明るさ“１０”を引いた値[Ｂ(≧10)-１０]に対し、この画素２５と視点２１との相対位置（T,H）に応じた重み付けをして、その結果([Ｂ(≧10)-１０]2/Ｐ2)を足し合わせることにより行われる。
【００２３】
画素２５はグレア光源と考えられ、この画素２５と視点２１との相対位置（T,H）に応じた重み付けの係数Ｐ(T,H)は、画素２５から視点２１への明るさの影響度を表す。また、この係数Ｐ(T,H)を画素２５の値Ｂに掛けた結果の二乗は、画素２５から視点２１への明るさの寄与を表す。
さらに、係数Ｐ(T,H)は、ポジションインデックスとも呼ばれ、周知のＣＩＥ法により、図７(ｂ)の計算式を用いて求められる。
【００２４】
式(３)を用いた計算の結果、明るさ画像２０の中に設定した視点２１におけるＵＧＲ評価値を得ることができる。このＵＧＲ評価値は、例えば図８に示す評価尺度（主観評価）の数値（７〜３１）によって表される。したがって、図８の評価尺度を参照し、ＵＧＲ評価値に対応する形容詞（感じない〜ひど過ぎる）を知ることで、視点２１におけるＵＧＲ（不快グレア）を評価することができる。
【００２５】
また、ステップＳ１２,Ｓ１３の処理を繰り返すことで、明るさ画像２１の中で視点２１を移動させたときの各々のＵＧＲ評価値を得ることができる。本実施形態では、例えば、明るさ画像２０の全画素を順に視点２１に設定してステップＳ１２,Ｓ１３の処理を繰り返し、各画素ごとにＵＧＲ評価値を算出する。
そして、最後の視点２１でのＵＧＲ評価値の算出が終了すると、ステップＳ１５の処理に進み、得られた各画素のＵＧＲ評価値に基づいてＵＧＲ画像を生成する。このＵＧＲ画像の各画素値は、その画素を視点２１としたときのＵＧＲ評価値を表している。ただし、グレア光源（明るさの評価尺度が１０以上）の画素を視点２１としてＵＧＲ評価値を算出することは通常ないので、その部分は無効データとなる。
【００２６】
上記の通り、本実施形態のグレア評価装置では、ＵＧＲ評価の要素として、複雑な輝度分布を詳細に反映した明るさの情報を導入し、その明るさ画像からＵＧＲ評価値を算出する。このため、複雑な輝度分布を有する現実の光環境の光源から外れた部分に視線を向けたときのＵＧＲ（不快グレア）を正確に評価することができる。
さらに、複雑な輝度分布としては照明器具(人工光源・小光源)と窓(自然光源・大光源)を併用した光環境の輝度分布などが考えられ、そのような場合にも、明るさ画像からＵＧＲ評価値を算出することで、光源から外れた部分に視線を向けたときのＵＧＲ（不快グレア）を正確に評価することができる。このとき、照明器具と窓との区別は不要である。
【００２７】
また、本実施形態のグレア評価装置では、明るさ画像２０の全域で、視点２１でのＵＧＲ（不快グレア）に影響を及ぼすと考えられる所定の明るさ以上（例えば図４(ａ)の評価尺度が１０以上）の画素２５を選択し、この画素２５の値Ｂから所定の明るさ“１０”を引いた値[Ｂ(≧10)-１０]を係数Ｐ(T,H)により重み付けするため、正確なＵＧＲ評価値を効率よく算出することができる。
【００２８】
ただし、明るさ画像２０の中でＵＧＲ評価値の計算に用いる領域を、明るさ画像２０の全域に限定する必要はなく、明るさ画像２０の一部の領域でＵＧＲ評価値の計算を行ってもよい。また、明るさ画像２０の計算範囲（全域や一部の領域）の中で所定の明るさ以上の画素２５を計算に用いたが、全ての画素を計算に用いても構わない。
さらに、本実施形態のグレア評価装置では、明るさ画像２０からＵＧＲ画像を生成するため、評価対象となる光環境の各部におけるＵＧＲ（不快グレア）を、互いの位置関係と共に一目で把握することができる。ＵＧＲ画像の生成は、明るさ画像２０の全画素から行ってもよいが、一部の画素からでも構わない。
【００２９】
ＵＧＲ評価値も、上記の眩しさ評価値Ｇと同様、照明設計における重要な指標の１つである。光シミュレーションによって光環境の輝度分布を高精度に予測した後、輝度データから明るさ画像を求め、上記の手順でＵＧＲ評価値を求めれば、事前にＵＧＲ（不快グレア）の評価が可能となり、ＵＧＲ軽減の工夫を検討しやすくなる。
なお、上記した式(３)の決定は、例えば図９に示す解析パターンのシミュレーションにより行った。各々の解析パターンの輝度画像（非常に単純な輝度分布の画像）を作成し、この輝度画像から上記の非特許文献１に記載の方法でＵＧＲ評価値を求めると共に、同じ輝度画像を上記の特願２００５−１６５１９１号の方法で明るさ画像に変換し、得られたＵＧＲ評価値と明るさ感の値との関係を調べることで、式(３)を導出した。
【００３０】
（変形例）
上記した実施形態では、明るさ画像からグレア評価画像（眩しさ画像やＵＧＲ画像）を生成する例で説明したが、本発明はこれに限定されない。グレア評価画像を生成せずに、明るさ画像２０の中の必要な部分のみを視点２１としてグレア評価値（眩しさ評価値ＧやＵＧＲ評価値）を算出する場合にも、本発明を適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】グレア評価装置１０の概略構成を示すブロック図である。
【図２】眩しさ評価値Ｇの算出手順を示すフローチャートである。
【図３】明るさ画像２０の中に設定した視点２１などを説明する図である。
【図４】明るさ感の評価尺度(ａ)と眩しさの評価尺度(ｂ)を説明する図である。
【図５】眩しさ評価値Ｇの計算式(１),(２)の導出に用いた実験パターンを説明する図である。
【図６】ＵＧＲ評価値の算出手順を示すフローチャートである。
【図７】明るさ画像２０の中に設定した視点２１などの説明図(ａ)とポジションインデックスＰの計算式(ｂ)を示す図である。
【図８】ＵＧＲ評価値の評価尺度を説明する図である。
【図９】ＵＧＲ評価値の計算式(３)の導出に用いた解析パターンを説明する図である。
【符号の説明】
【００３２】
１０ グレア評価装置 ； １０Ａ メモリ ； １０Ｂ 演算部 ；
２０ 明るさ画像 ； ２１ 視点 ； ２２ 視線方向
【特許請求の範囲】
【請求項１】
明るさ画像に視点を設定する設定手段と、
前記明るさ画像のうち前記視点の周囲に位置する画素から前記視点への明るさの寄与に基づいて、前記視点におけるグレア評価値を算出する算出手段とを備えた
ことを特徴とするグレア評価装置。
【請求項２】
請求項１に記載のグレア評価装置において、
前記算出手段は、前記明るさ画像のうち前記視点を含む少なくとも一部の領域で、所定の明るさ以上の画素の値に対し、該画素と前記視点との相対位置に応じた重み付けをして、前記グレア評価値を算出する
ことを特徴とするグレア評価装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のグレア評価装置において、
前記明るさ画像の中で前記視点を移動させたときの各々の前記グレア評価値に基づいて、前記明るさ画像からグレア評価画像を生成する生成手段を備えた
ことを特徴とするグレア評価装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３の何れか１項に記載のグレア評価装置において、
前記グレア評価値は、眩しさ評価値である
ことを特徴とするグレア評価装置。
【請求項５】
請求項１から請求項３の何れか１項に記載のグレア評価装置において、
前記グレア評価値は、ＵＧＲ評価値である
ことを特徴とするグレア評価値。
【請求項６】
明るさ画像に視点を設定する設定手順と、
前記明るさ画像のうち前記視点の周囲に位置する画素から前記視点への明るさの寄与に基づいて、前記視点におけるグレア評価値を算出する算出手順とを、
コンピュータに実行させるためのグレア評価プログラム。
【請求項１】
明るさ画像に視点を設定する設定手段と、
前記明るさ画像のうち前記視点の周囲に位置する画素から前記視点への明るさの寄与に基づいて、前記視点におけるグレア評価値を算出する算出手段とを備えた
ことを特徴とするグレア評価装置。
【請求項２】
請求項１に記載のグレア評価装置において、
前記算出手段は、前記明るさ画像のうち前記視点を含む少なくとも一部の領域で、所定の明るさ以上の画素の値に対し、該画素と前記視点との相対位置に応じた重み付けをして、前記グレア評価値を算出する
ことを特徴とするグレア評価装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のグレア評価装置において、
前記明るさ画像の中で前記視点を移動させたときの各々の前記グレア評価値に基づいて、前記明るさ画像からグレア評価画像を生成する生成手段を備えた
ことを特徴とするグレア評価装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３の何れか１項に記載のグレア評価装置において、
前記グレア評価値は、眩しさ評価値である
ことを特徴とするグレア評価装置。
【請求項５】
請求項１から請求項３の何れか１項に記載のグレア評価装置において、
前記グレア評価値は、ＵＧＲ評価値である
ことを特徴とするグレア評価値。
【請求項６】
明るさ画像に視点を設定する設定手順と、
前記明るさ画像のうち前記視点の周囲に位置する画素から前記視点への明るさの寄与に基づいて、前記視点におけるグレア評価値を算出する算出手順とを、
コンピュータに実行させるためのグレア評価プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２００７−２９２６６５（Ｐ２００７−２９２６６５Ａ）
【公開日】平成１９年１１月８日（２００７．１１．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−１２２４０２（Ｐ２００６−１２２４０２）
【出願日】平成１８年４月２６日（２００６．４．２６）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 平成１８年２月１３日〜１４日 東京工業大学主催の「大学院総合理工学研究科人間環境システム専攻 平成１７年度修士論文発表会」において文書をもって発表
【出願人】（３０４０２１４１７）国立大学法人東京工業大学 (1,821)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１１月８日（２００７．１１．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年４月２６日（２００６．４．２６）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 平成１８年２月１３日〜１４日 東京工業大学主催の「大学院総合理工学研究科人間環境システム専攻 平成１７年度修士論文発表会」において文書をもって発表
【出願人】（３０４０２１４１７）国立大学法人東京工業大学 (1,821)
【Ｆターム（参考）】
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