【安防知識(shí)網(wǎng)】隨著市場(chǎng)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，IP Camera的性能也逐步提升，其優(yōu)勢(shì)是家喻戶曉。如何有效的檢測(cè)IP Camera的最終圖像質(zhì)量效果呢?目前對(duì)圖像質(zhì)量的檢測(cè)分兩類：主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)。

　　主觀評(píng)價(jià)方面，大家可以參考ITU-RBT.500-7標(biāo)準(zhǔn)所定義的兩種主觀評(píng)價(jià)方法。

　　1、雙刺激連續(xù)質(zhì)量分級(jí)法

　　測(cè)試方法：

　　·將待評(píng)估的影像和相應(yīng)的參考影像交替播放給評(píng)估者看，每個(gè)影像持續(xù)時(shí)間為10s;

　　·每個(gè)相同的影像片段之后有2秒的灰畫(huà)面間隔，評(píng)估者可在此期間打分。當(dāng)所有測(cè)試影像片段進(jìn)行評(píng)測(cè)完畢后，對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行平均運(yùn)算，這個(gè)平均值作為該影像的評(píng)價(jià)分。

　　2、單刺激連續(xù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

　　測(cè)試方法：

　　·將待評(píng)估的影像播放給評(píng)估者看;

　　·評(píng)估者評(píng)價(jià)時(shí)間約30秒，在此其間由評(píng)估者根據(jù)自己的判斷給出影像的評(píng)價(jià)分。

　　客觀評(píng)價(jià)方面，ITU-RVQEG提出了一些評(píng)價(jià)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(hào)重建質(zhì)量的測(cè)量方法以及噪音評(píng)價(jià)。如MediaOptimacy軟件在此方面的評(píng)測(cè)較為齊全，它具有對(duì)影像的圖像跳躍、塊效應(yīng)、模糊度等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。

　　在色彩還原，白平衡，自動(dòng)曝光收斂性能，圖像均勻性，動(dòng)態(tài)范圍，分辨率等圖像質(zhì)量方面測(cè)試又該如何進(jìn)行評(píng)測(cè)呢?

　　1、色彩還原方面

　　·測(cè)試圖：采用GretagMacbeth 的ColorChecker card或DNP的Color bar;

　　·測(cè)試方法：在標(biāo)準(zhǔn)光源箱，對(duì)測(cè)試圖進(jìn)行攝影;

　　·評(píng)價(jià)方法：在Lab表色系統(tǒng)里，使用色差計(jì)算公式 dE =( dL^2 + da^2 + db^2 )^(1/2) 計(jì)算出每個(gè)實(shí)際色塊與標(biāo)準(zhǔn)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(cè)色塊與標(biāo)準(zhǔn)色塊之間的亮度差;

　　da,db：色度差，既待測(cè)色塊與標(biāo)準(zhǔn)色塊之間在Lab表色系統(tǒng)里的ab坐標(biāo)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(shí)候，只有亮度信號(hào)，即不存在色偏問(wèn)題。利用該原理與RGB轉(zhuǎn)換YUV公式可以推導(dǎo)出U=V=0時(shí)，R=G=B，既R/G = B/G = 1;

　　·測(cè)試圖：使用GretagMacbeth的ColorChecker中的灰階色塊數(shù)據(jù)或DNP光箱;

　　·測(cè)試方法：對(duì)準(zhǔn)上述測(cè)試圖或光箱，進(jìn)行攝影;

　　·評(píng)價(jià)方法：依據(jù)原理中所推導(dǎo)出的RG = R/G 和 BG = B/G公式進(jìn)行計(jì)算，RG和BG越小越表明圖像色偏小，白平衡越準(zhǔn)確。

　　3、自動(dòng)曝光收斂性能方面

　　·測(cè)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(cè)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(jìn)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(gè)環(huán)境亮度LV與影像亮度Y的表格。最后通過(guò)以下評(píng)價(jià)方式進(jìn)行評(píng)價(jià);

　　·評(píng)價(jià)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(jì)算公式計(jì)算出每一幀圖像的亮度。由此我們就可以獲取到一個(gè)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(duì)應(yīng)的圖像亮度;求得圖像亮度在環(huán)境亮度變化過(guò)程中std值，這個(gè)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(cè)試設(shè)備：使用DNP光箱;

　　·測(cè)試方法：在DNP光箱處進(jìn)行影像，并分析影像數(shù)據(jù);

　　·評(píng)價(jià)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(gè)數(shù)值越大，說(shuō)明圖像均勻性越好。

　　5、動(dòng)態(tài)范圍

　　·測(cè)試圖：參考Kodak Q-13 chart或ISO14524;

　　·測(cè)試方法：在標(biāo)準(zhǔn)光源箱內(nèi)對(duì)準(zhǔn)測(cè)試圖進(jìn)行攝影并做分析;

　　·評(píng)價(jià)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(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合運(yùn)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(wú)法識(shí)別位置，以此判斷出可識(shí)別灰階的數(shù)量，該數(shù)量越多越好。

　　6、分辨率方面

　　·測(cè)試圖：采用ISO12233或USAF1951;

　　·測(cè)試方法：在標(biāo)準(zhǔn)光源箱內(nèi)對(duì)測(cè)試圖進(jìn)行攝影

　　·評(píng)價(jià)方法：對(duì)每幀圖像進(jìn)行二值化運(yùn)算，然后使用圖像識(shí)別算法找出最小可以識(shí)別位置，并標(biāo)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(shuō)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(kāi)發(fā)或測(cè)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(cè)評(píng)方法不僅適合低像素的IP Camera圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，也適合目前百萬(wàn)像素以上的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，尤其是分辨率部分，它在百萬(wàn)像素的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)上起到非常重要的作用。這些評(píng)測(cè)方法的應(yīng)用比目前業(yè)界內(nèi)普遍使用的比對(duì)法更為科學(xué)性和合理性。如可配合現(xiàn)在市場(chǎng)上流行的圖像分析軟件進(jìn)行量化分析，則工作上更加方便，也提高測(cè)評(píng)軟件開(kāi)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(dòng)態(tài)范圍、均勻性、MTF、SQF、SFR 、雜訊等測(cè)試，但目前Imatest只能對(duì)靜態(tài)圖像進(jìn)行分析，所以需要用戶使用其提供SDK進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，對(duì)影像中每一幀的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

　　通過(guò)以上的評(píng)價(jià)方法，我們可以得到很多主觀和客觀的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，那么如何整合這些數(shù)據(jù)并對(duì)圖像質(zhì)量水平進(jìn)行一個(gè)綜合性評(píng)價(jià)呢?根據(jù)現(xiàn)在眾多大學(xué)的研究和實(shí)際操作情況來(lái)看，借助模糊數(shù)學(xué)中的模糊綜合評(píng)價(jià)模型，是一個(gè)非常科學(xué)的，合理的綜合評(píng)價(jià)方法。該方法的引入，能夠準(zhǔn)確判斷出目前圖像質(zhì)量水平。這個(gè)綜合性評(píng)價(jià)方法也為工程師們提供了一個(gè)調(diào)試圖像質(zhì)量的方向，縮短了產(chǎn)品研究及開(kāi)發(fā)周期，其產(chǎn)品更能贏得市場(chǎng)歡迎。

　　性能優(yōu)越，集成度高的解決方案和具有功能強(qiáng)大的圖像質(zhì)量檢測(cè)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(gè)領(lǐng)域消費(fèi)者的需求。