1.理论上可以推导电压和功率，功率和光通量和光亮度等的关系。通过实验验证，应该是正比关系 ,到达额定功率附近就趋于平缓。
2。实验方案：与变阻器串联，调节变阻器值。电压表与灯泡并联。读取电压值，定量光亮度。光亮度测量下有2种方法：
第一种方法：灯泡的亮度可用CCD的接受，不同的灯泡电压，不同的ccd图像，通过采集的图像的灰度值的提取，就是亮度的代表。多次取值，你可以拟合一个曲线。就可以看出之间的关系。
第二种方法：光的亮度，可以用测光表，亮度计直接测量。多次取值，再拟合一个曲线。可看出之间的关系。
像素值和灰度值分别指什么？
图像的亮度值和灰度值是有区别的，区别为：图象亮度是指画面的明亮程度，单位是堪德拉每平米(cd/m2)或称nits。灰度是指把白色与黑色之间按对数关系分成若干级，其范围一般从0到255，白色为255，黑色为0。
扩展资料：
灰度与亮度的关系：
转换公式:
一、基础
对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式：
Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114
二、整数算法
而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数算法。
注意到系数都是3位精度的没有，我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法：
Gray=(R*299+G*587+B*114+500)/1000
RGB一般是8位精度，现在缩放1000倍，所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个除法是整数除法，所以需要加上500来实现四舍五入。
就是由于该算法需要32位运算，所以该公式的另一个变种很流行：
Gray=(R*30+G*59+B*11+50)/100
但是，虽说上一个公式是32位整数运算，但是根据80x86体系的整数乘除指令的特点，是可以用16位整数乘除指令来运算的。
三、整数移位算法
上面的整数算法已经很快了，但是有一点仍制约速度，就是最后的那个除法。移位比除法快多了，所以可以将系数缩放成2的整数幂。
习惯上使用16位精度，2的16次幂是65536，所以这样计算系数：
0.299 * 65536 = 19595.264 ≈ 19595
0.587 * 65536 + (0.264) = 38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 38469
0.114 * 65536 + (0.896) = 7471.104 + 0.896 = 7472
四舍五入会有较大的误差，应该将以前的计算结果的误差一起计算进去，舍入方式是去尾法：
写成表达式是：
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
2至20位精度的系数：
Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2
Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3
Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4
Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5
Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6
Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7
Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8
Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9
Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10
Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11
Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12
Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13
Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14
Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17
Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18
Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19
Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20
观察上面的式子，这些精度实际上是一样的：3与4、7与8、10与11、13与14、19与20，所以16位运算下最好的计算公式是使用7位精度，比先前那个系数缩放100倍的精度高，而且速度快：
Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7
其实最有意思的还是那个2位精度的，完全可以移位优化：
Gray = (R + (WORD)G<<1 + B) >> 2
由于误差很大，所以做图像处理绝不用该公式（最常用的是16位精度）。但对于游戏编程
，场景经常变化，用户一般不可能观察到颜色的细微差别，所以最常用的是2位精度。
参考资料：
——灰度值
——图像亮度
一、像素值
像素值是原稿图像被数字化时由计算机赋予的值，它代表了原稿某一小方块的平均亮度信息，或者说是该小方块的平均反射（透射）密度信息。像素是分辨率的单位，像素值也可以称为相机所支持的有效最大分辨率。
在将数字图像转化为网络图像时，网点面积率（网点百分比）)与数字图像的像素值有直接的关系，即网点以其大小表示，原稿某一小方块的平均亮度信息。
二、灰度值
是指黑白相机（其实是灰度相机，真正的黑白，只有黑和白二值）拍出的图像某个像素坐标点的值。从0~255共256级。看起来白的，值较大，接近或等于255，看起来黑的，值较小，接近或等于0。
如果在图像中来看，像素值表示了图像的大小、像素坐标表示地址、灰度值表示地址中的值。
扩展资料
一、常见像素对应的尺寸
80万 1024×768? ?（3.5×5英寸）
130万 1280×960? （4×6英寸）
200万 1600×1200? （6×8英寸) （3.5×5英寸）
310万 2048×1536? （8×10寸） （5×7英寸）
430万 2400×1800? （10×12英寸）（6×8英寸）
500万 2560×1920 （10×12英寸） （6×8英寸）
600万 3000×2000? （11×14英寸） （8×10寸）
800万 3264×2488? （12×16英寸）? （8×10寸）
1100万 4080×2720 （16×20英寸） （10×12英寸）
1400万 4536×3024? （18×24英寸） （11×14英寸）
二、灰度转换方法
任何颜色都由红、绿、蓝三基色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么可以通过下面几种方法，将其转换为灰度。
1、浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11；
2、整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100；
3、移位方法：Gray =(R*77+G*151+B*28)>>8；
4、平均值法：Gray=（R+G+B）/3；
5、仅取绿色：Gray=G；
通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
——像素值
——灰度值
