CN101025382A - 一种统计调制传递函数的随机图案测量方法 - Google Patents
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Abstract
一种统计调制传递函数的随机图案测量方法，采用功率谱相关性来得到传递函数，采用随机条纹测试靶标，或者其它随机图案靶标，随机图案由计算机随机算法生成，不需要扫描机构和精确对准机构，可以在计算机控制下快速得到离散采样成像系统的统计意义上的调制传递函数特性。利用该方法能非常容易地得到大量随机条纹测试图或者其它类型的测试图，便于进行统计意义上的测试，具有很高的灵活性和可操作性；具有平移不变特性，避免了微米级精密的机械扫描；采用高分辨率液晶作为光学分划图形发生器并应用于光学测量；测试过程简单，对人员的专业技术水平要求不高，利于实现计算机自动化测试。
Description
技术领域
本发明属于光电成像系统的成像质量测试技术领域，是一种实现非空间平移不变性离散成像系统的统计调制传递函数测量方法，其可用于光电成像系统产品质量检验。
背景技术
近年来，随着科学技术的迅猛发展，传统光学已经逐渐向数字化、光电结合的方向发展。各种新产品、新器件层出不穷，CCD、CMOS以及成像光纤束端面、光纤面板等已经获得了广泛的应用。光学传递函数被普遍认为是评价光学系统成像质量较为完善的指标，它的概念是建立在系统的线性和空间不变性(也称等晕性)基础上的。对于一般的经过良好消像差设计的纯光学系统，总可以认为满足线性条件和空间不变性条件。而对于离散采样成像系统，由于它往往包含扫描、多路复用等过程，以及包含CCD等离散探测元阵列和图像采集卡等离散采样器件，传统的OTF概念不能完全适用于这类系统。采样成像系统不具备空间不变性，有时甚至不满足线性特性。
因此，对于光电离散采样成像系统，必须采用一些特殊的方法来实现调制传递函数的测量。目前，文献报道的方法已有微米级机械扫描法、光栅调制度法、激光散斑法等，其原理图分别如图1、2、3所示。
微米级机械扫描法的实质是利用亚像元级精确机械扫描来实现超分辨率，减少频谱混叠现象对测量结果的影响。为获取超分辨率，需要在亚像元尺度上精确定位每条扫描线上刀口的位置，这在实际测量工作中会有不小的困难。光栅调制度法的实质是将光栅以某种方式成像到离散采样器件，测量各种空间频率条纹的的调制度衰减量。这种方法需要制作各种空间频率的矩形光栅，并将矩形条纹成像到采样成像器件上，通过数字图像分析技术和相应的数学算法计算出基频分量的调制度衰减量。测试过程中必须注意测试条纹图像与采样元之间的对准位置关系，多次对准和测试以便能遍历多种采样场景相位，因此操作上也是非常困难的，并且效率低下。激光散斑法是利用激光散斑的随机性测量CCD等离散采样成像器件的一种新方法，该方法由G.Boreman等人最先提出，后来又由Ducharme等人采用全息衍射技术改进。激光散斑法不需要扫描机构和精确对准机构，操作简单方便，但一般直接将激光散斑投射到CCD靶面上，适宜CCD器件的测量。
虽然目前有上述方法可用于测量离散采样成像器件的频谱特性，但是这些方法往往实施
起来费时费力。首先，部分类型目标靶加工制作和更换困难。质量良好的正弦光栅加工制作困难，并且为了能测量各种频率下的传递函数性能，需要配备一系列不同空间频率的光栅板。其次，为了获取统计意义上的平均传递函数性能，需要遍历采样相位各值。因此要求非常准确地微量平移(通常是在亚像元级)测试目标或采样器件，使采样器件像元和入射图像间形成特定采样相位的精确对准。这给测试装置的制造精度带来了非常严格的要求，也对测试人员的专业技术水平提出了很高的要求，同时也是造成测试效率低下的一个主要原因。
为了改进对离散采样成像系统的调制传递函数测量方法，国内外学者也进行了不少的研究，并提出了一系列的研究方法和技术。根据信息论、信号与系统理论，人们很早就已认识到线性平移不变性系统的激励和响应之间存在某种相关关系。东京大学的Hiroshi Kubota和Hitoshi Ohzu最先提出可将物像相关性应用于光学成像系统响应函数的测量中。ArnoldDaniels、Glenn D.Boreman等人和Eli Levy、Doron Peles等人率先将该方法尝试用于可见光和红外波段光学镜头调制传递函数的测量。但这些方法实施过程仍然较为复杂，需要制作随机噪声的照相胶片，或者使用投影仪等。
发明内容
本发明的目的是为克服上述已有技术的不足，提出一种利用高分辨率液晶图形发生器技术和计算机控制技术的实现光电采样成像系统调制传递函数测量的随机图案法，其特征在于采用功率谱相关性来得到传递函数，采用随机条纹测试靶标，或者其它随机图案靶标，随机图案由计算机随机算法生成，不需要扫描机构和精确对准机构，可以在计算机控制下快速得到离散采样成像系统的统计意义上的调制传递函数特性。
本发明方法利用基于物像相关性的理论算法，通过计算机控制实现，主要包括以下步骤：
(1)采用伪随机数发生器算法，由计算机生成灰度随机图案，
其中xn为迭代算法中的中间值，rn为所得的随机值；N为数字图像像素数量；M为模数，a为乘数，c为加数，且要求xn、M、a、c均为非负整数；一般地，M可以取数字图像的最大灰度值。
其中，所述的伪随机数发生器算法可以是线性同余LCG法、组合同余法或反馈位移寄存器法。
(2)采用图像压缩编码协议对灰度随机图案数据进行压缩，按照计算机与液晶电路间的通讯协议将压缩数据发送到液晶分划图形发生器并由其解压缩到缓存，所述的图像压缩编码协议可以是图像行程长度RLE8压缩编码协议或者GIF等无损压缩编码规范。
(3)分析产生的随机图案的灰度功率谱分布函数，得到物方的功率谱分布，然后采集通过被测光电离散采样成像系统的图像，再由自相关运算和快速傅里叶变换算法得到该图像的灰度功率谱分布函数，根据物像功率谱相关性关系式，得到调制传递函数曲线：
Pg(μ)＝Pf(μ)|H(μ)|2
式中的Pg(μ)为像自功率谱估计，Pf(μ)为物的自功率谱估计，H(μ)为光学成像系统的频域响应函数。
(4)重复步骤(1)～(3)，按照集总平均的要求取得统计意义下的平均调制传递函数特性。
其中测试靶标采用计算机生成的灰度随机图案、并在高分辨率液晶图形发生器显示的方式，灰度随机图案主要是随机条纹图案，或者随机点阵图案。
其中照明光源可以是高亮度均匀照明面光源，例如积分球或LCD背光源。
本发明具有如下显著优点：
1.能非常容易地得到大量随机条纹测试图或者其它类型的测试图，便于进行统计意义上的测试，具有很高的灵活性和可操作性；
2.具有平移不变特性，避免了微米级精密的机械扫描；
3.首次采用高分辨率液晶作为光学分划图形发生器并应用于光学测量；
4.测试过程简单，对人员的专业技术水平要求不高，利于实现计算机自动化测试。
附图说明
图1为已有的微米级刀口扫描法的示意图，其中(1)为采样点，(2)为刀口，(3)为刀口响应曲线，(4)为扫描线。
图2为已有的光栅调制度测量法的示意图。
图3为已有的激光干涉散斑法的示意图，其中(1)为随机散射板，(2)为CCD靶板。
图4为本发明实施例的示意图，其中，左图表示计算机生成并在高分辨率液晶图形发生器上显示的随机条纹图案，图4的右图表示CCD等光电离散采样系统采样到的图像。
图5表示本发明实施例中单次实验得到的计算曲线和理论曲线；
图6表示的是经过5次实验并进行集总平均得到的平均曲线和理论计算曲线；
具体实施方式
首先，利用线性同余发生器LCG伪随机数发生器算法，根据以下公式
这里取M＝255、N＝128，每次随机选取符合条件的a、c、x0初始值(xn、M、a、c均为非负整数)，产生若干组一定长度的伪随机数，由计算机生成灰度随机条纹图案；
(2)采用数字图像行程长度RLE8压缩编码协议对灰度随机图案数据进行压缩，按照计算机与液晶电路间的通讯协议将压缩数据发送到液晶分划图形发生器，在高分辨率液晶图形发生器上显示，如图4所示，其中，左图是作为测试靶标的随机条纹图，右图是经过光学系统成像后，由被测CCD系统拍摄到的图像。
其中，所使用的液晶分划图形发生器采用SONY 0.9英寸黑白透射式液晶板，它的几项重要性能指标如下：
◆有效像元数：1024×768
◆有效区域长宽比：4∶3
◆像元尺寸：17.86×17.86微米
◆典型的最高光学透射率16％
◆高对比度：白∶黑＝400∶1
(3)分析产生的随机图案的灰度功率谱分布函数，得到物方的功率谱分布，然后采集通过被测光电离散采样成像系统的图像，采用自相关运算和快速傅里叶变换算法，分析测试靶标和CCD拍摄的图像(分别如图4中的左图和右图所示)，得到灰度功率谱分布函数并计算出调制传递函数数据及其拟合曲线，其结果如图5和图6。
图5和图6是根据物像相关性理论公式计算出的数据点及曲线，进行了多项式拟合并给出了拟合曲线和理论计算曲线。图5仅对一组随机条纹进行了分析，可以看出MTF拟合曲线基本逼近理论曲线，但它的MTF数据还有一定的随机性，各次实验间拟合曲线有一定的波动，尤其是在低频点附近波动较大。右图则是对五组随机条纹测试图进行计算得到的集总平均调制传递函数数据及拟合曲线，也可以看到MTF数据的随机性大大降低，拟合MTF曲线和理论曲线非常吻合。
以上结合附图对本发明的具体实施方式和效果作了说明，但这些说明不能被理解为限制了本发明的范围，本发明的保护范围由权利要求书限定，任何在本发明权利要求基础上进行的改动都是本发明的保护范围。
Claims (4)
1、一种采用随机图案靶标进行统计调制传递函数测量的方法，包括步骤：
(1)采用伪随机数发生器算法，由计算机生成灰度随机图案；
其中xn为中间值，rn为所得的随机值；n＝1，2，3…N，且N为数字图像像素数量；M为模数，a为乘数，c为加数，且xn、M、a、c均为非负整数；
(2)采用图像压缩编码协议对灰度随机图案数据进行压缩，按照主控计算机与液晶电路间的通讯协议将压缩数据发送到液晶分划图形发生器并由其解压缩到缓存；
(3)分析产生的随机图案的灰度功率谱分布函数，得到物方的功率谱分布，然后采集通过被测光电离散采样成像系统的图像，再由自相关运算和快速傅里叶变换算法得到该图像的灰度功率谱分布函数，根据物像功率谱相关性关系式，得到调制传递函数曲线：
Pg(μ)＝Pf(μ)|H(μ)|2
其中，Pg(μ)为像自功率谱估计，Pf(μ)为物的自功率谱估计，H(μ)为光学成像系统的频域响应函数；
(4)重复步骤(1)～(3)，按照集总平均的要求取得统计意义下的平均调制传递函数特性。
2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)中的M是数字图像的最大灰度值。
3、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的伪随机数发生器算法是线性同余LCG法、组合同余法或反馈位移寄存器法。
4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的图像压缩编码协议是图像行程长度RLE8压缩编码协议或GIF编码规范。
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