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我们有多个 10x10 网格中的灯，每个灯都可以控制强度 1 到 10。这些灯的目标是墙壁，我们的目标是在用户定义强度值的墙壁图像的某个范围内具有均匀的强度。一个限制是，只有给定光的直接相邻相邻光会影响光直接照射到的墙壁区域的图像强度。

我认为（并希望）这是一个已知问题，但找不到任何好的参考来解决这个问题。任何提示或线索将不胜感激。

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我想由此产生的强度是一些邻居灯的线性组合。例如，I[x,y]=a*L[x,y]+b*(L[x-1,y]+L[x+1,y]+L[x,y-1]+L [x,y-1])+c*(L[x-1,y-1] +...)，其中 a,b,c 是一些系数。所以有 100 个方程和 100 个未知变量的线性系统。如果已知系数，它可能会被解决。

更复杂的模型——灯强度矩阵与点扩散函数的卷积。它可能需要复杂的信号重建方法

于 2012-06-15T20:19:33.193 回答
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这需要一种遗传算法方法：无需太多麻烦，您可以自定义它以考虑您的灯特性，以及任何所需的墙上照明功能。

更新： 更具体地说，如果 OP 已经有了一些关于由于一盏灯而产生的光强函数的信息，那么编程方面将是乏味的，但很简单。如果没有，那么需要一种获取该信息的方法。做到这一点的一种方法是获取一个光电二极管并仅测量从中心到外围的光强度，并按照实际应用中的安装方式打开一盏灯。根据物理设置使用任何合适的采样间隔——一英寸、六英寸、一英尺等等。使用该信息，OP 可以创建基于一盏灯的光强度函数。

我没有特别推荐的光电二极管，但它们不会那么贵，因为 Lego Mindstorms 可以从中读取读数。不过，我在下面的评论中确实说错了——实际上可能对灯上的十个强度设置中的每一个进行一次测量，而且我明确假设所有灯的性能大致相同。

从那里，我们可以在数学上构建由 100 盏灯以任意强度引起的光强度模式的更大函数——我们可以在这个函数中插入 100 个数字（代表灯设置）并得到一个很好的近似结果光强度. 最后，我们可以使用遗传算法来优化该函数的输入，以使均匀强度模式高度拟合。

不过要小心——这句话的真正最佳之处可能是“所有灯都关了”。

（如果你对自己的摄影比我更有信心，那么相机可能会起作用。但无论哪种方式，如果没有详细了解灯设置的强度模式，这不是一个可以解决的问题。）

于 2012-06-15T20:27:11.763 回答