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【硬件】相机的硬件测试

news 来源：原创 2025/6/15 7:31:08

相机测试

author: Alla

Imatest 提供超过 30 种测试项目，主要包括：
1）图像基础参数‌：MTF（调制传递函数）、畸变、均匀性、动态范围
2）色彩与光学特性‌：白平衡误差、饱和度、gamma 值、色差（ΔE）
3）‌噪声与信噪比‌：视觉噪声分析、像素级 SNR 测量
应用领域：
1）‌消费电子‌：智能手机摄像头、VR/AR 设备的光学性能验证
2）‌汽车工业‌：车载摄像头和 ADAS 系统的图像质量标准化测试
3）医疗影像‌：内窥镜、X光设备的成像精度评估
4）工业检测‌：机器视觉系统的稳定性与重复性测试

1. 国际标准ISO12233

衡量相机图像分辨率的测试，依据标准是ISO12233。很多厂家已经开始使用新的ISO标准，淘汰了十几年前的“落伍”标准，而更新成了ISO12233：2014。新的分辨率测试标板是由美国图像质量检测公司imatest联合ISO国际标准制定的ISO 12233:2014 Edge SFR（eSFR）测试卡
标准型和增强型
1）ISO12233:2000为2000线标准型
测试精度：2000x2000x16/9=711w //对应像素比较低；

2）ISO12233:4000 为4000线增强型
测试精度：4000x4000x16/9=2844w；
参考文章：ISO12233解析力算法SFR

2. 光学图像测试之景深

Bokeh（背景虚化），指成像的焦外部分呈现模糊的美学效果，它在视觉上吸引我们关注图像某一特定的区域（通常是主体部分），如下图一所示人物主体突出，背景呈现模糊效果。

景深即在镜头架设好后，与被测物体间相对距离不做任何调节的情况下，可接受的能清晰成像的物方空间范围。

双目立体视觉，则是使用两台摄像机获得同一场景的两幅视点不同的图像，通过视差信息获得深度信息。

景深的计算 $b/Z=((b+x_T)-x_R)/(Z-f) /equa{1}$

$d=X_R-X_T/equa{1}$
被测物体间相对距离不做调节的情况下，可接受的能清晰成像的物方空间
景深效果客观测试方法：展锐的测试主要是结合DXO测试进行的，我们在实验室利用dxo的测试场景，从得出的结果来计算散景问题。另方面我们从自己搭建的实验室对景深做光圈、分离等验证测试，如下图四是实验室场景一角，如图五为拍摄规范
相关技术：主题/背景分割，等效光圈，模糊渐变，噪声一致性，散景人物，重复性

3. SFR图像解析力算法(Spatial Frequency Response)

SFR是空间频率响应(Spatial frequency response)的英文缩写,是指一个系统相对于输入的空间频率所输出的振幅响应,对于摄像系统,SFR类似于传统光学系统的MTF(modulation transfer function,调制传

4. imatest

‌Imatest 是专业用于图像质量测试的软件套件和解决方案提供商‌，涵盖从研发到制造的全流程测试需求，服务于消费电子、汽车、医疗等多个行业。其核心功能包括锐度、畸变、色彩精度、噪声等关键指标的自动化分析

5. 炫光测试

眩光测试仪是用于室内外照明场景中量化眩光效应的专业设备。主要通过成像亮度计和电控云台实现空间亮度分布测试

6. 锐度

锐度，有时也叫“清晰度”，它是反映图像平面清晰度和图像边缘锐利程度的一个指标。如果将锐度调高，图像平面上的细节对比度也更高，看起来更清楚。比如，在高锐度的情况下，不但画面上人脸的皱纹、斑点更清楚，而且脸部肌肉的鼓起或凹下也可表现得栩栩如生。在另一种情况下，即垂直方向的深色或黑色线条，或黑白图像突变的地方，在较高锐度的情况下，线条或黑白图像突变的交接处，其边缘更加锐利，整体画面显得更加清楚。因此，提高锐度，实际上也就是提高了清晰度，这是人们需要的、好的一面。
但是，并不是将锐度调得越高越好。如果将锐度调得过高，则会在黑线两边出现白色线条的镶边，图像看起来失真而且刺眼。这种情况如果出现在块面图像上，图像就会显得严重失真，不堪入目。比如，这种情况出现在不大的人脸图像上，就会不但在人脸的边缘出现白色镶边，而且在发际、眉毛、眼眶、鼻子、嘴唇这些黑色和阴影部位边上出现白色镶边，看起来很不顺眼。可见，锐度太高虽然提高了清晰度，但又会使图形走样，同样不是一件好事。所以，为了获得相对清晰而又真实的图像，锐度应当调得合适。