本发明要克服现有技术的上述缺点，提出一种在数字图像相关测试中利用卡尔曼滤波算法使光照自动调节的方法。本发明的技术方案是：一种在数字图像相关测试中基于卡尔曼滤波算法的环境光强自适应调节方法，通过改变led灯的电流值来改变光强，图片亮度的不同会导致最终所测得的应变值不同，所以随着输入的电流值不同，最后的标记点的应变也会不同，这样，电流值I和应变值e产生一一对应的关系，若存在一个电流值I，使得现场环境下标记

用于数字图像相关测试的环境光强自适应调节方法，包括：利用三次多项式拟合法建立电流值I与应变值e的关系；以标定板的理想应变为测量值，以校正估计值；计算卡尔曼增益矩阵以及建立初始测量协方差矩阵；结合历史电流值以及理论应变值来计算当前状态最优估计值；进行最优估计值的适定性评价，若不满足条件，则更新测量协方差矩阵以及卡尔曼增益，计算下一状态的最优估计值。本发明利用模拟拉伸标定板来进行这一过程。

精确测量：这种方法可以根据环境光强自动调节测试条件，确保数字图像相关测试的准确性和可靠性。这对于需要高精度测量的领域，如科学研究、工程测试和质量控制等非常重要。

自适应能力：在不同的环境光条件下，该方法能够自适应地调整，无需人工干预，提高了测试的效率和便利性。

广泛适用：数字图像相关测试应用广泛，包括材料力学性能测试、形状和变形测量、振动分析等。该方法的应用可以扩展到这些领域，为相关研究和应用提供更准确的数据。

非接触式测量：数字图像相关测试通常是一种非接触式的测量方法，不会对被测物体造成损伤或干扰。这使得它在一些敏感或无法直接接触的物体测量中具有优势。

实时监测：结合实时图像处理和数据分析技术，该方法可以实现对物体状态的实时监测和反馈，为在线监测和控制提供了可能。

自动化系统集成：这种自适应调节方法可以容易地集成到自动化测试系统中，与其他设备和传感器协同工作，实现更复杂的测试和测量任务。 综上所述，环境光强自适应调节方法在数字图像相关测试中的应用前景十分广阔，可以提高测试的精度、效率和适应性，为各个领域的研究和应用提供有力的技术支持。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

本发明提出一种新的方法，用led可编程灯光来实现照明设备的自动配置，可以达到快速、精确配置到最优的灯照环境的效果。

本发明利用卡尔曼滤波算法来达到最优估计的效果。卡尔曼滤波是一种最优化自回归数据处理算法，利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计。本发明利用卡尔曼滤波算法来寻找能够达到最优光照强度的电流值。

本发明还设计了一种静态模拟拉伸的试件模板，有效的避免了在运行本系统时反复进行拉伸实验，该静态模拟拉伸试件包含了拉伸变形前后的图片信息，实验时只需要进行静态摄像，无需进行拉伸实验，可以有效的满足本发明所需要的快速、简便的要求。

本发明的优点在于：解决了使用传统手动调节光强影响最后计算精度的弊端，通过设计出的试样模板以及运用卡尔曼滤波算法估算出最佳电流值I，可以使光照环境自动调节到最佳状态，提高了实验精度，简化实验步骤、使实验更加方便快捷精准。可以广泛应用于三维数字图像相关测量试验场合以及其他需要调节光照的场合。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。