"SFR测试原理主要涉及图像质量评估,特别是针对污点检测,确保传感器或IR滤光片的清洁,从而不影响图像效果。测试过程包括前期图片处理、设定判定标准、取值框设置、二值化、计算污点面积、筛选判断等步骤,并在稳定曝光的环境下进行。污点检测通过比较像素点的平均值差异来识别污点,根据污点大小设定不同的Y1和Y2区域。SFR测试原理则与之不同,侧重于图像的空间频率响应,衡量图像细节清晰度。EIAJ测试原理接近于人的视觉检查,易于验证和适应。"
SFR(Spatial Frequency Response,空间频率响应)测试是计算机视觉领域中用于评估图像质量的一种方法,尤其关注图像的细节和清晰度。在SFR测试中,目标是量化传感器对不同空间频率的响应,因为图像的清晰度与传感器对高频细节的捕捉能力密切相关。SFR测试可以帮助识别由于镜头、传感器或其他光学组件的缺陷导致的图像模糊。
污点测试是SFR测试的一个重要组成部分,旨在自动检测图像传感器(如Sensor)和红外滤光片(IR Filter)上可能存在的污渍。测试通过比较图像中像素点(Pixel)的前后景区域(Y1和Y2)平均值差异来确定污点。对于IC污点,通常设置Y1为单个像素,Y2为31*31像素的区域;而对于IR污点,由于其大小和位置变化较大,需要根据数据收集调整Y1和Y2的设置。例如,对于5M模组,小、中、大IR污点会有不同的取值框尺寸。
在测试过程中,首先进行前期图片处理,然后设定对比度阈值(Threshold),计算每个像素的对比度Ci,j。如果Ci,j超过阈值,则认为该像素点可能存在污点。接下来,进行二值化处理,将图像转化为黑白两色,便于计算污点面积。最后,根据预设的判定标准筛选出真正的污点。
SFR测试则更关注图像的空间频率特性。它通过测量传感器对不同频率的光波响应,分析图像的分辨率和锐利度。在实际应用中,SFR曲线能够直观地显示出图像在不同空间频率下的清晰度,帮助工程师优化光学系统的设计和校准。
EIAJ(Electronics Industries Association of Japan)测试方法与SFR和污点测试不同,它模拟人类视觉系统的检查方式,因此在验证和适应性方面具有优势。这种方法可能包括一系列视觉质量指标,如对比度、色彩准确性和几何失真等,以全面评估图像质量。
SFR测试原理、污点检测和EIAJ测试原理都是为了确保图像传感器及其相关组件能提供高质量、无干扰的图像,这对于计算机视觉系统、摄像头模组以及各种依赖于清晰图像的应用至关重要。