【安防知識網(wǎng)】隨著市場的發(fā)展,技術(shù)的進步,IP Camera的性能也逐步提升,其優(yōu)勢是家喻戶曉。如何有效的檢測IP Camera的最終圖像質(zhì)量效果呢?目前對圖像質(zhì)量的檢測分兩類:主觀評價和客觀評價。
主觀評價方面,大家可以參考ITU-RBT.500-7標準所定義的兩種主觀評價方法。
1、雙刺激連續(xù)質(zhì)量分級法
測試方法:
·將待評估的影像和相應(yīng)的參考影像交替播放給評估者看,每個影像持續(xù)時間為10s;
·每個相同的影像片段之后有2秒的灰畫面間隔,評估者可在此期間打分。當(dāng)所有測試影像片段進行評測完畢后,對所得數(shù)據(jù)進行平均運算,這個平均值作為該影像的評價分。
2、單刺激連續(xù)質(zhì)量評價方法
測試方法:
·將待評估的影像播放給評估者看;
·評估者評價時間約30秒,在此其間由評估者根據(jù)自己的判斷給出影像的評價分。
客觀評價方面,ITU-RVQEG提出了一些評價方法,其中有:峰值信噪比(PSNR)和均方差(MSE)。這些方法主要是用作圖像壓縮等領(lǐng)域中信號重建質(zhì)量的測量方法以及噪音評價。如MediaOptimacy軟件在此方面的評測較為齊全,它具有對影像的圖像跳躍、塊效應(yīng)、模糊度等方面進行評價。
在色彩還原,白平衡,自動曝光收斂性能,圖像均勻性,動態(tài)范圍,分辨率等圖像質(zhì)量方面測試又該如何進行評測呢?
1、色彩還原方面
·測試圖:采用GretagMacbeth 的ColorChecker card或DNP的Color bar;
·測試方法:在標準光源箱,對測試圖進行攝影;
·評價方法:在Lab表色系統(tǒng)里,使用色差計算公式 dE =( dL^2 + da^2 + db^2 )^(1/2) 計算出每個實際色塊與標準色塊的差距,以此值判斷色彩的偏差。
其中,
dE:表示色差,該數(shù)值越大,表明色彩偏差越大;
dL:亮度差,即待測色塊與標準色塊之間的亮度差;
da,db:色度差,既待測色塊與標準色塊之間在Lab表色系統(tǒng)里的ab坐標系統(tǒng)的色度差。
[nextpage]2、白平衡方面
·原理:我們知道當(dāng)U和V為0的時候,只有亮度信號,即不存在色偏問題。利用該原理與RGB轉(zhuǎn)換YUV公式可以推導(dǎo)出U=V=0時,R=G=B,既R/G = B/G = 1;
·測試圖:使用GretagMacbeth的ColorChecker中的灰階色塊數(shù)據(jù)或DNP光箱;
·測試方法:對準上述測試圖或光箱,進行攝影;
·評價方法:依據(jù)原理中所推導(dǎo)出的RG = R/G 和 BG = B/G公式進行計算,RG和BG越小越表明圖像色偏小,白平衡越準確。
3、自動曝光收斂性能方面
·測試設(shè)備:使用LSB-111可變色溫光源箱設(shè)備,該設(shè)備可以提供光亮度在LV3-LV16@STEP:0.1Lv。因設(shè)備的極限,我們可以在LV3的環(huán)境下增加ND filter(Neutral density filter中性濾光片),以此獲取小于LV3的光亮度;
·測試方法:首先將IP Camera放在光源設(shè)備前,然后調(diào)整光源到指定LV;接著進行攝影。再接著分析當(dāng)前影像上的亮度數(shù)值,并做記錄,這樣我們就可以得到一個環(huán)境亮度LV與影像亮度Y的表格。最后通過以下評價方式進行評價;
·評價方法:在YUV表色系統(tǒng)里,我們可以根據(jù)Y= 0.3×R+0.6G+0.1B的計算公式計算出每一幀圖像的亮度。由此我們就可以獲取到一個由環(huán)境亮度與圖像亮度結(jié)合的數(shù)據(jù)表格。利用公式std = (∑(Y0-Yi)^2/∑)^(1/2),其中Y0為所有圖像亮度的平均值;Yi表示第i環(huán)境亮度所對應(yīng)的圖像亮度;求得圖像亮度在環(huán)境亮度變化過程中std值,這個數(shù)值越小,表明曝光收斂性能越好。
4、圖像亮度均勻性方面
·測試設(shè)備:使用DNP光箱;
·測試方法:在DNP光箱處進行影像,并分析影像數(shù)據(jù);
·評價方法:在YUV表色系統(tǒng)里,分析影像中每一幀的四角和正中央?yún)^(qū)域的亮度Y數(shù)據(jù),其公式為Uniformity = min(Y1,Y2,Y3,Y4,Y0)/Y0×100%。
其中
Y0:圖像中央?yún)^(qū)域平均亮度;
Y1,Y2,Y3,Y4:圖像四角亮度。
Uniformity這個數(shù)值越大,說明圖像均勻性越好。
5、動態(tài)范圍
·測試圖:參考Kodak Q-13 chart或ISO14524;
·測試方法:在標準光源箱內(nèi)對準測試圖進行攝影并做分析;
·評價方法:獲取每幀圖像內(nèi)灰階塊的RGB數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV表色系統(tǒng)里,這樣我們就可以得相應(yīng)的灰階塊亮度Y,接著對這些數(shù)據(jù)進行擬合運算,最后我們就可以得到一條灰階塊與亮度的關(guān)系曲線。這條曲線必須是遞減曲線,不能出現(xiàn)倒置現(xiàn)象或出現(xiàn)異常的不平滑曲線。曲線內(nèi)較為平緩的位置為灰階無法識別位置,以此判斷出可識別灰階的數(shù)量,該數(shù)量越多越好。
6、分辨率方面
·測試圖:采用ISO12233或USAF1951;
·測試方法:在標準光源箱內(nèi)對測試圖進行攝影
·評價方法:對每幀圖像進行二值化運算,然后使用圖像識別算法找出最小可以識別位置,并標志及獲取相應(yīng)的分辨率數(shù)據(jù)。該分辨率數(shù)值越高說明分辨率越好;
注意:分辨率不僅與傳感器的像素大小有關(guān)系,還與鏡頭及濾光片有關(guān)系。所以在開發(fā)或測試初期,必須根據(jù)傳感器的像素大小找到合適的鏡頭和OLPF(光學(xué)低通濾波器)。
以上的這些圖像質(zhì)量測評方法不僅適合低像素的IP Camera圖像質(zhì)量評價,也適合目前百萬像素以上的圖像質(zhì)量評價,尤其是分辨率部分,它在百萬像素的圖像質(zhì)量評價上起到非常重要的作用。這些評測方法的應(yīng)用比目前業(yè)界內(nèi)普遍使用的比對法更為科學(xué)性和合理性。如可配合現(xiàn)在市場上流行的圖像分析軟件進行量化分析,則工作上更加方便,也提高測評軟件開發(fā)速度。比如Imatest軟件,它是行業(yè)的佼佼者,它涵蓋了色彩還原、白平衡、動態(tài)范圍、均勻性、MTF、SQF、SFR 、雜訊等測試,但目前Imatest只能對靜態(tài)圖像進行分析,所以需要用戶使用其提供SDK進行二次開發(fā),對影像中每一幀的數(shù)據(jù)進行分析評價。
通過以上的評價方法,我們可以得到很多主觀和客觀的評價數(shù)據(jù),那么如何整合這些數(shù)據(jù)并對圖像質(zhì)量水平進行一個綜合性評價呢?根據(jù)現(xiàn)在眾多大學(xué)的研究和實際操作情況來看,借助模糊數(shù)學(xué)中的模糊綜合評價模型,是一個非??茖W(xué)的,合理的綜合評價方法。該方法的引入,能夠準確判斷出目前圖像質(zhì)量水平。這個綜合性評價方法也為工程師們提供了一個調(diào)試圖像質(zhì)量的方向,縮短了產(chǎn)品研究及開發(fā)周期,其產(chǎn)品更能贏得市場歡迎。
性能優(yōu)越,集成度高的解決方案和具有功能強大的圖像質(zhì)量檢測手段的結(jié)合,促使IP Camera的性能和圖像質(zhì)量更加卓越,功能更加多元化,滿足各個領(lǐng)域消費者的需求。