"本文介绍了EIAJ测试原理,主要用于检测计算机视觉中的缺陷,特别是传感器或IR滤光片的污点,确保图像质量。测试包括污点测试和SFR测试,其中EIAJ测试方法接近人类视觉检查,易于验证和适应。"
在计算机视觉领域,EIAJ测试是一种重要的图像质量评估方法,它旨在检测图像传感器(如Sensor)或红外滤光片(IR Filter)上可能存在的污点,这些污点会影响图像效果。污点测试是EIAJ测试的一个关键部分,其目的是自动化检测并定位可能存在的污点。
污点测试的实现主要基于像素对比度的计算。首先,对每个像素(Pixel)选取前景(Y1)和背景(Y2)两个区域,然后计算这两个区域的平均值差异。基本算法包括前期图片处理、确定判定标准、计算对比度、设置取值框、二值化、计算污点面积以及筛选判断。
1. 前期图片处理:确保图像稳定,通常使用LED均匀光源进行曝光。
2. 确定判定标准:设定阈值(Threshold),用于判断是否为污点。
3. 取值框设置:针对IC污点和IR污点,设置不同大小的Y1和Y2区域,以适应不同类型的污点。例如,对于5M模组,小、中、大污点的Y1和Y2设置各有不同。
4. 二值化:将图像转换为黑白两色,便于区分污点区域。
5. 计算污点面积:根据二值化后的图像计算污点所占面积。
6. 筛选判断:依据预设的标准,对检测到的污点进行有效性判断。
EIAJ测试的原理与人类视觉检查类似,因此其结果容易被理解和接受。测试过程通过比较图像中不同区域的亮度差异来判断是否存在污点。当某区域的对比度超过阈值,系统会识别该区域为污点,并进一步计算其面积,以决定是否达到判定标准。
除了污点测试,EIAJ测试还包括结构函数率(SFR)测试,这是一种衡量图像清晰度和分辨率的方法。SFR通过分析图像中的边缘和线条来评估系统的空间频率响应,从而反映图像的质量和细节表现。
总体而言,EIAJ测试是保证计算机视觉系统图像质量的关键步骤,通过对图像传感器和滤光片的严格检测,确保了捕捉到的图像信息准确无误,这对于诸多应用,如自动驾驶、安防监控、工业检测等领域至关重要。