CN103955109A - 镜头安装平整度的实时调整方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种镜头安装平整度的实时调整方法及装置。其中相机的实时调整方法包括：实时获取相机拍摄的对应于的不同位置的至少两组测试图表的图像，对图像进行图像预处理，以分离得到每一组测试图表，根据每一组测试图表实时计算且显示相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值，根据相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值实时调整相机的镜头的光轴相对于感光面的安装角度。通过上述方式，本发明能够实时自动测试得到相机的实时解析度数值，测量结果跟目测的视觉评估结果一致，灵活可调，鲁棒性好，并可以根据相机的实时解析度数值对相机镜头的光轴的安装角度做调整。

Description

镜头安装平整度的实时调整方法及装置

技术领域

本发明涉及一种镜头安装平整度的实时调整方法及装置。

背景技术

数码相机的测量方式，通常可以通过拍摄ISO图表后，打印或者显示拍摄影像，对该影像进行主观的视觉评估从而得到目测的解析度数值，或利用与视觉评估一致的软件测量方法进行评估得到解析度数值。

目测的视觉评估的方法，通过打印或放大固定倍率ISO图案观察楔形线数变化的空间频率作为解析度。虽然视觉评估的方法比较简单，但是存在个人差异、耗时浪费人力以及受限于显示和打印设备影响的缺点。软件测量解析度的方法，能够得到结果与目测具有良好的一致性而不受设备和人力限制，因此得到广泛的应用。

为了可以清楚的计算得到解析度数据，传统上最多采用的是MTF(Modulation Transfer Function，调制传递)为基础的测试方法。MTF主要是通过测量反差M=(I_max-I_min)/(I_max+I_min)，其中I_max、I_min分别为照度的最大值和最小值，来反映人眼的分辨能力。另外，测量SFR(SpatialFrequency Response，空间频率响应)也成为近些年来常用的手段。SFR主要测量随着空间频率的线条增加对单一影像产生的影响。

采用目测的视觉评估方法虽然操作简单，但是受限于设备和浪费人力，因此，不适合广泛的工业自动化生产。采用MTF的测量方法(如日本的HYRes软件)虽然久经考验，但是随着千万级像素数码相机的发展，其拍摄的分辨率早就超越了USAF1951和ISO12233的极限，那么其测试就不存在相对上的意义，同时需要花费大量的计算代价，不能够实时动态处理。基于SFR的测量方法(如美国的Imatest软件)虽然成本比较低，能够得到比较好的制图效果，但是操作复杂，对于工厂测试人员要求较高，而且不能实现实时动态测试。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种镜头安装平整度的实时调整方法及装置，能够实时自动测试得到相机的实时解析度数值，测量结果跟目测的视觉评估结果一致，灵活可调，鲁棒性好，并可以根据相机的实时解析度数值对相机镜头的光轴相对于相机的感光面的安装角度做调整。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种镜头安装平整度的实时调整方法，所述方法包括：实时获取相机拍摄的测试图表的图像，所述图像中包括相对于所述相机的感光面不同位置的至少两组测试图表；对所述测试图表的图像进行图像预处理，以分离得到多组测试图表；根据每一组所述测试图表实时计算且显示所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值；根据所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值实时调整所述相机镜头的光轴相对所述感光面的安装角度。

其中，每一组所述测试图表包括至少一测试条纹组，每一所述测试条纹组包括彼此间隔排列的多个测试条纹，所述测试条纹之间的间距沿所述测试条纹的间隔方向的垂直方向逐渐变化。

其中，每一组所述测试图表包括一第一测试条纹组和一第二测试条纹组，所述第一测试条纹组包括沿第一方向间隔排列且沿垂直于所述第一方向的第二方向延伸的多个第一测试条纹，所述第一测试条纹之间的间距沿所述第二方向逐渐变化，所述第二测试条纹组包括沿所述第二方向间隔排列且沿所述第一方向延伸的多个第二测试条纹，所述第二测试条纹之间的间距沿所述第一方向逐渐变化。

其中，所述至少两组测试图表为五组测试图表，其中四组测试图表对应于所述相机的感光面的四个角落，另一组测试图表对应于所述相机的感光面的中心。

其中，所述根据每一组所述测试图表实时计算且显示所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值的步骤包括：对每一组所述测试图表进行逐行或逐列采样，以得到多个条纹方波信号；对所述条纹方波信号进行傅里叶变换，分别生成每个所述条纹方波信号对应的频谱图；根据每个所述条纹方波信号的频谱图计算所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值并显示。

其中，所述根据每个所述条纹方波信号的频谱图计算所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值的步骤包括：根据每个所述条纹方波信号的频谱图计算每个所述条纹方波信号的平均频率幅值A_aver和特征频率幅值A_t；通过以下公式判断所述特征频率幅值A_t是否满足显著性条件：A_t/A_aver>Thres，其中，Thres是预设的阈值，若所述特征频率幅值A_t满足显著性条件，则所述条纹方波信号所对应的解析度数值为所述相机的感光面对所述测试图表的实时解析度数值。

其中，所述对所述条纹方波信号进行傅里叶变换的步骤之前，还包括：去除所述条纹方波信号的直流分量，具体进行如下处理：x’（k）=x（k）-mean（x（k））；其中，x（k）为去除直流分量前的所述条纹方波信号，mean（x（k））为去除直流分量前的所述条纹方波信号的平均值，x’（k）为去除直流分量后的所述条纹方波信号。

其中，所述对所述图像进行图像预处理之前，还包括：通过如下公式对所述相机拍摄的测试图表的图像进行旋转：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_0=x\cos \mathrm{\θ}+y\sin \mathrm{\θ}+m\\ y_0=-x\sin \mathrm{\θ}+y\cos \mathrm{\θ}+n\end{array}\right.,$ 其中，m=-0.5Wcosθ-0.5Hsinθ+0.5W₀，n=0.5Wsinθ-0.5Hcosθ+0.5H₀，x₀和y₀分别为图像中的像素点在旋转前的横坐标和纵坐标，x和y分别为图像中的像素点在旋转后的横坐标和纵坐标，H₀和W₀分别为图像中的所述测试图表在旋转前的高度和宽度，H和W分别为图像中的所述测试图表在旋转后的高度和宽度，θ为旋转角度。

其中，所述对所述图像进行图像预处理的步骤包括：对所述测试图表的图像进行灰度化处理；对所述灰度化后的图像进行形态学滤波，以得到不同方向的测试图表区域；对所述测试图表区域进行图像二值化，分离得到每一组测试图表。

为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种镜头安装平整度的实时调整装置，所述装置包括标靶、处理系统以及显示设备，其中：所述标靶呈现用于拍摄的测试图表的图像，所述图像中包括相对于所述相机的感光面不同位置的至少两组测试图表；所述处理系统用于接收相机拍摄的所述测试图表的图像，对所述测试图表的图像进行图像预处理，以分离得到多组测试图表，根据分离得到的每一组所述测试图表实时计算得到所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值；所述显示设备用于接收来自所述处理系统的所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值并显示，以使得用户根据所述实时解析度数值实时调整所述相机镜头的光轴相对于所述感光面的安装角度。

其中，每一组所述测试图表包括至少一测试条纹组，每一所述测试条纹组包括彼此间隔排列的多个测试条纹，所述测试条纹之间的间距沿所述测试条纹的间隔方向的垂直方向逐渐变化。

其中，每一组所述测试图表包括一第一测试条纹组和一第二测试条纹组，所述第一测试条纹组包括沿第一方向间隔排列且沿垂直于所述第一方向的第二方向延伸的多个第一测试条纹，所述第一测试条纹之间的间距沿所述第二方向逐渐变化，所述第二测试条纹组包括沿所述第二方向间隔排列且沿所述第一方向延伸的多个第二测试条纹，所述第二测试条纹之间的间距沿所述第一方向逐渐变化。

其中，所述至少两组测试图表为五组测试图表，其中四组测试图表对应于所述相机的感光面的四个角落，另一组测试图表对应于所述相机的感光面的中心。

其中，所述处理系统具体用于对每一组所述测试图表进行逐行或逐列采样，以得到多个条纹方波信号，对得到的所述条纹方波信号进行傅里叶变换，分别生成每个所述条纹方波信号对应的频谱图，根据生成的每个所述条纹方波信号的频谱图计算所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值。

其中，所述处理系统具体用于根据每个所述条纹方波信号的频谱图计算每个所述条纹方波信号的平均频率幅值A_aver和特征频率幅值A_t，通过以下公式判断所述特征频率幅值A_t是否满足显著性条件：A_t/A_aver>Thres，其中，Thres是预设的阈值，若所述特征频率幅值A_t满足显著性条件，则所述条纹方波信号所对应的解析度数值为所述相机的感光面对所述测试图表的实时解析度数值。

其中，所述处理系统还具体用于在对所述条纹方波信号进行傅里叶变换之前，去除所述条纹方波信号的直流分量，具体进行如下处理：x’（k）=x（k）-mean（x（k））；其中，x（k）为去除直流分量前的所述条纹方波信号，mean（x（k））为去除直流分量前的所述条纹方波信号的平均值，x’（k）为去除直流分量后的所述条纹方波信号。

其中，所述处理系统还用于通过如下公式对所述相机拍摄的测试图表的图像进行旋转： $\left\{\begin{array}{c}{x}_0=x\cos \mathrm{\θ}+y\sin \mathrm{\θ}+m\\ y_0=-x\sin \mathrm{\θ}+y\cos \mathrm{\θ}+n\end{array}\right.,$ 其中，m=-0.5Wcosθ-0.5Hsinθ+0.5W₀，n=0.5Wsinθ-0.5Hcosθ+0.5H₀，x₀和y₀分别为图像中的像素点在旋转前的横坐标和纵坐标，x和_y分别为图像中的像素点在旋转后的横坐标和纵坐标，H₀和W₀分别为图像中的所述测试图表在旋转前的高度和宽度，H和W分别为图像中的所述测试图表在旋转后的高度和宽度，θ为旋转角度。

其中，所述处理系统具体用于对所述测试图表的图像进行灰度化处理，对所述灰度化后的图像进行形态学滤波，以得到不同方向的测试图表区域，对所述测试图表区域进行图像二值化，分离得到每一组测试图表。

本发明的有益效果是：本发明实时获取相机拍摄的测试图表的图像，其中图像中包括相对于相机的感光面不同位置的至少两组测试图表，对图像进行图像预处理以分离得到每一组测试图表，根据每一组测试图表实时计算且显示相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值，根据相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值实时调整相机镜头的光轴相对于感光面的安装角度。通过这样的方式，能够实时自动测试得到相机的实时解析度数值，并根据相机的实时解析度数值实时调整相机的感光面相对于相机的光轴的安装角度，节省人力物力。并且测试结果跟目测的视觉评估结果一致，灵活可调，鲁棒性好。

附图说明

图1是本发明实施实施例提供的一种镜头安装平整度的实时调整方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的对测试图表的图像进行图像预处理的流程图；

图3是本发明实施例提供的根据每一组测试图表实时计算且显示相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值的流程图；

图4是本发明实施例提供的相机成像的原理示意图；

图5是本发明实施例提供的一个测试条纹组的结构示意图；

图6是本发明实施例提供的其中一组测试图表的结构示意图；

图7是本发明实施例提供的五组测试图表的对应于相机的感光面的相对位置示意图；

图8是本发明实施例提供的其中一个采样数据对应的频谱图的信号特征频率幅值与莫尔条纹频率幅值之间的关系示意图；

图9是本发明实施例提供的对应于解析度刻度为4处采样点对应的频谱图；

图10是本发明实施例提供的对应于解析度刻度为4.5处采样点对应的频谱图；

图11是本发明实施例提供的对应于解析度刻度为5处采样点对应的频谱图；

图12是本发明实施例提供的对应于解析度刻度为5.5处采样点对应的频谱图；

图13是本发明实施例提供的对应于解析度刻度为6处采样点对应的频谱图；

图14是本发明实施例提供的对应于解析度刻度为6.5处采样点对应的频谱图；

图15是本发明实施例提供的对应于解析度刻度为7处采样点对应的频谱图；

图16是本发明实施例提供的对应于解析度刻度为7.5处采样点对应的频谱图；

图17是本发明实施例提供的一种镜头安装平整度的实时调整装置的结构示意图。

具体实施方式

请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种镜头安装平整度的实时调整方法的流程图，本实施例以镜头安装平整度的实时调整装置的角度来进行描述，本实施例镜头安装平整度的实时调整方法包括：

S101：实时获取相机拍摄测试图表的图像，图像中包括相对于相机的感光面不同位置的至少两组测试图表；

可参阅图4，图4是相机成像的原理示意图，来自物体的光经过照相机的镜头后会聚在胶片上，成倒立、缩小的实像。相机镜头的光轴贯穿物体、镜头以及物体的像的中心点。

需要注意的是，相机在拍摄时，应尽可能保持所拍摄出来的测试图表与水平或垂直线保持一致，以免影响测试结果的精确性。

其中，每一组测试图表可以包括至少一个测试条纹组，如图5所示，图5是本发明实施例提供的一个测试条纹组的结构示意图，每一个测试条纹组包括彼此间隔排列的多个测试条纹，测试条纹之间的间距沿测试条纹的间隔方向的垂直方向逐渐变化，可以是逐渐变大或逐渐变小。比如以图5所示的测试图表为例，条纹的间隔方向为水平方向，与条纹的间隔方向垂直的方向为竖直方向，竖直方向从下往上条纹之间的间距逐渐变大，竖直方向从上往下条纹之间的间距逐渐变小。在条纹测试组上还带有解析度刻度线，分别表示测试条纹组上不同位置对应的解析度数值。

作为一种优选的实现方式，每一组测试图表包括一第一测试条纹组和一第二测试条纹组，如图6所示，图6是本发明实施例提供的其中一组测试图表的结构示意图，第一测试条纹组包括沿第一方向间隔排列且沿垂直于第一方向的第二方向延伸的多个第一测试条纹，第一测试条纹之间的间距沿第二方向逐渐变化，可以是逐渐变大或逐渐变小。第二测试条纹组包括沿第二方向间隔排列且沿第一方向延伸的多个第二测试条纹，第二测试条纹之间的间距沿第一方向逐渐变化，可以是逐渐变大或逐渐变小。这里的逐渐变大或逐渐变小，只是一个相对说法，请参阅上述的详细说明，在此不再赘述。

在一种优选的实施例中，相机拍摄五组测试图表的图像，如图7所示，图7是本发明实施例提供的五组测试图表的对应于相机的感光面的相对位置示意图，五组测试图表的其中四组测试图表对应于相机的感光面的四个角落，另一组测试图表对应于相机的感光面的中心。

S102：对测试图表的图像进行图像预处理，以分离得到多组测试图表；

对所获取的测试图表的图像进行图像预处理，以分离得到多组测试图表。

作为一种优选的实现方式，在对图像进行图像预处理之前，为了避免由于设备限制或其他原因导致拍摄的测试图表不能与水平或垂直线保持一致而影响测试的精准性，通过如下公式对相机拍摄的测试图表的图像进行旋转以使得图像满足条件：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_0=x\cos \mathrm{\θ}+y\sin \mathrm{\θ}+m\\ y_0=-x\sin \mathrm{\θ}+y\cos \mathrm{\θ}+n\end{array}\right.,$

由于根据上述公式映射得到的坐标可能会有浮点坐标的问题，因此需要对其进行双线性插值优化，即

m=-0.5Wcosθ-0.5Hsinθ+0.5W₀，n=0.5Wsinθ-0.5Hcosθ+0.5H₀，

上述公式中x₀和y₀分别为图像中的像素点在旋转前的横坐标和纵坐标，x和y分别为图像中的像素点在旋转后的横坐标和纵坐标，H₀和W₀分别为图像中的测试图表在旋转前的高度和宽度，H和W分别为图像中的测试图表在旋转后的高度和宽度，θ为旋转角度。

其中，本实施例中，请进一步参见图2，图2是对图像进行图像预处理的流程图，本实施例的对图像进行图像预处理可以包括以下子步骤：

S1021：对测试图表的图像进行灰度化处理；

对测试图表的图像进行图像灰度化，获取图像灰度矩阵。颜色可分为黑白色和彩色。黑白色指颜色中不包含任何的色彩成分，仅由黑色和白色组成。在RGB颜色模型中，如果R=G=B，则颜色（R,G,B）表示一种黑白颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值，所以黑白色又叫灰度颜色。彩色和灰度之间可以相互转化，由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理。

S1022：对灰度化后的图像进行形态学滤波，以得到不同方向的测试图表区域；

对灰度化后的图像进行形态学滤波。形态学的方法主要基于集合的理论去研究图像，用不同的结构元素E_i对图像集合F做形态学运算，得到结果集合序列Y_i。若F、{E_i}={E₁，E₂……，E_n}为多结构元素的集合，那么：

形态学腐蚀定义为：

形态学膨胀定义为： $F\⊕\left|E_i\right|={\∪}_{i=1}^{n}F\⊕E_i$

形态学开运算定义为：

形态学闭运算定义为： $F\·\left|E_i\right|={\∪}_{i=1}^{n}F\·E_i$

通过F与E_i的不断交互，形态学滤波不仅能够滤出我们希望得到的感兴趣区域也就是不同方向的条纹测试图表区域，也能够去除我们不感兴趣的污点干扰块，从而提高了整个系统的鲁棒性。

S1023：对测试图表区域进行图像二值化，分离得到每一组测试图表；

图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。通过利用经典的边缘检测算法检测出不同方向测试图表区域的边缘，从而将每一组测试图表分离出来。至此，完成了图像预处理操作。

S103：根据每一组测试图表实时计算且显示相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值；

根据每一组测试图表实时计算得到相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度，并显示计算得到的实时解析度。

其中，请参阅图3，图3是本发明实施例提供的根据每一组测试图表实时计算且显示相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值的流程图，其可以包括以下子步骤：

S1031：对每一组测试图表进行逐行或逐列采样，以得到多个条纹方波信号；

根据分离得到的每一组测试图表，按照每一组测试图表的中心对称轴，逐行或逐列采样，就可以得到一系列固定周期的条纹方波信号。

S1032：对条纹方波信号进行傅里叶变换，分别生成每个条纹方波信号对应的频谱图；

对采样得到的条纹方波信号进行傅里叶变换，分别生成每个条纹方波信号对应的频谱图。

由于条纹方波信号中存在大量的直流分量，会造成频谱图中特征频率幅值A_t不显著，因此，在一种优选的实现方式中，先去除条纹方波信号的直流分量再进行傅里叶变换，具体进行如下处理：

x’（k）=x（k）-mean（x（k））；

其中，x（k）为去除直流分量前的条纹方波信号，mean（x（k））为去除直流分量前的条纹方波信号的平均值，x’（k）为去除直流分量后的条纹方波信号。

对去除直流分量后的条纹方波信号进行傅里叶变换得到X（ω），其中，X（ω）=FFT（x’（k））。

每一个采样数据对应一个频谱图，对得到的每个频谱图分析可以分别得到每一个采样数据的莫尔条纹频率幅值A_m和信号特征频率幅值A_t。请参阅图8，图8是本发明实施例提供的其中一个采样数据对应的频谱图的信号特征频率幅值与莫尔条纹频率幅值之间的关系示意图。本发明实施例中，以频谱图中信号特征频率幅值的尖峰幅值作为信号特征频率幅值。

当采样分别是对应于测试图表上不同解析度刻度处进行采样时，不同刻度对应的采样点对应的频谱图如图9-图16所示，图9-图16是本发明实施例提供的依次对应于解析度刻度为4、4.5、5、5.5、6、6.5、7、7.5处采样点对应的频谱图。

S1033：根据每个条纹方波信号的频谱图计算相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值并显示；

其中，根据每个条纹方波信号的频谱图计算相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值可以有两种可能的实现方式。

一种实现方式是：根据频谱图分析得到莫尔条纹频率幅值与信号特征频率幅值，判断莫尔条纹频率幅值是否大于信号特征频率幅值，当莫尔条纹频率幅值大于信号特征频率幅值时，该条纹方波信号所对应的解析度数值为相机的感光面对测试图表的实时解析度数值。

为了更好的表征出于人眼一致的视觉评价，以符合不同的人的视觉差异，在一种更加优选的实现方式中，设定一个阈值Thres，以频谱图中信号特征频率幅值的尖峰幅值作为信号特征频率幅值A_t，对各个信号特征频率幅值求和取平均值作为平均频率幅值A_aver。通过以下公式判断特征频率幅值A_t是否满足显著性条件：A_t/A_aver>Thres，若特征频率幅值A_t满足显著性条件，则条纹方波信号所对应的解析度数值为相机的感光面对测试图表的实时解析度数值。

当设置不同的阈值时，解析度计算结果的波动如下表所示：

Thres	1.3	1.4	1.5	1.6	1.7	1.8
							解析度读数	7.26	6.53	6.55	6.42	6.20	5.98

计算得到相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值后，显示该实时解析度。

经过大量实验表明，通过以上方法测试得到的实时解析度，与目测的视觉评估结果一致。

S104：根据相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值实时调整相机镜头的光轴相对于感光面的安装角度；

相机的调整装置根据显示的相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值，实时调整镜头的光轴相对于感光面的安装角度。

通过上述实施例的详细阐述，可以理解，本发明镜头安装平整度的实时调整方法，通过实时获取相机拍摄的测试图表的图像，图像中包括相对于相机的感光面不同位置的至少两组测试图表，对测试图表的图像进行图像预处理以分离得到多组测试图表，根据每一组测试图表实时计算且显示相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值，根据相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值实时调整镜头的光轴相对于感光面的安装角度。通过这样的方式，可以实现对相机图像传感器和镜头安装不平整实现实时动态的测量和微调。测试结果与目测的视觉评估结果一致，并且灵活可调、鲁棒性好，有效解决传统软件测量方法不能动态实时测量的缺陷，为相机厂商图像传感器和清晰度调整节省时间人力，提高生产效率。

请参阅图15，图15是本发明实施例提供的一种镜头安装平整度的实时调整装置的结构示意图，本实施例的镜头安装平整度的实时调整装置100包括标靶11、处理系统12以及显示设备13，其中：

标靶11用于呈现用于拍摄的测试图表的图像，图像中包括相对于相机的感光面不同位置的至少两组测试图表；

首先相机实时拍摄标靶11中呈现的测试图表的图像，其中图像中包括相对于相机的感光面不同位置的至少两组测试图表。需要注意的是，相机在拍摄时，应尽可能保持所拍摄出来的测试图表与水平或垂直线保持一致，以免影响测试结果的精确性。

其中，每一组测试图表可以包括至少一个测试条纹组，每一个测试条纹组包括彼此间隔排列的多个测试条纹，测试条纹之间的间距沿测试条纹的间隔方向的垂直方向逐渐变化，可以是逐渐变大或逐渐变小。比如以图5所示的测试图表为例，条纹的间隔方向为水平方向，与条纹的间隔方向垂直的方向为竖直方向，竖直方向从下往上条纹之间的间距逐渐变大，竖直方向从上往下条纹之间的间距逐渐变小。比如以图5所示的测试图表为例，条纹的间隔方向为水平方向，与条纹的间隔方向垂直的方向为竖直方向，当竖直方向从下往上时条纹之间的间距逐渐变大，当竖直方向从上往下时，条纹之间的间距逐渐变小。在条纹测试组上还带有解析度刻度线，分别表示测试条纹组上不同位置对应的解析度数值。

作为一种优选的实现方式，每一组测试图表包括第一测试条纹组合第二测试条纹组，第一测试条纹组包括沿第一方向间隔排列且沿垂直于第一方向的第二方向延伸的多个第一测试条纹，第一测试条纹之间的间距沿第二方向逐渐变化，可以是逐渐变大或逐渐变小。第二测试条纹组包括沿第二方向间隔排列且沿第一方向延伸的多个第二测试条纹，第二测试条纹之间的间距沿第一方向逐渐变化，可以是逐渐变大或逐渐变小。

在一种优选的实施例中，相机拍摄五组测试图表的图像，五组测试图表的其中四组测试图表对应于相机的感光面的四个角落，另一组测试图表对应于相机的感光面的中心。

处理系统12用于接收相机拍摄的测试图表的图像，对测试图表的图像进行图像预处理，以分离得到多组测试图表，根据分离得到的每一组所述测试图表实时计算得到所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值。

作为一种优选的实现方式，处理系统12在对图像进行图像预处理之前，为了避免由于设备限制或其他原因导致拍摄的测试图表不能与水平或垂直线保持一致而影响测试的精准性，通过如下公式对相机拍摄的测试图表的图像进行旋转以使得图像满足条件：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_0=x\cos \mathrm{\θ}+y\sin \mathrm{\θ}+m\\ y_0=-x\sin \mathrm{\θ}+y\cos \mathrm{\θ}+n\end{array}\right.,$

由于根据上述公式映射得到的坐标可能会有浮点坐标的问题，因此需要对其进行双线性插值优化，即

m=-0.5Wcosθ-0.5Hsinθ+0.5W₀，n=0.5Wsinθ-0.5Hcosθ+0.5H₀，

上述公式中x₀和y₀分别为图像中的像素点在旋转前的横坐标和纵坐标，x和y为图像中的像素点在旋转后的横坐标和纵坐标，H₀和W₀分别为图像中的测试图表在旋转前的高度和宽度，H和W分别为图像中的测试图表在旋转后的高度和宽度，θ为旋转角度。

其中，处理系统12具体用于对测试图表的图像进行灰度化处理，对灰度化后的图像进行形态学滤波，以得到不同方向的测试图表区域，对所述测试图表区域进行图像二值化，分离得到每一组测试图表。

首先，处理系统12对每一帧图像进行图像灰度化，获取图像灰度矩阵。颜色可分为黑白色和彩色。黑白色指颜色中不包含任何的色彩成分，仅由黑色和白色组成。在RGB颜色模型中，如果R=G=B，则颜色（R,G,B）表示一种黑白颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值，所以黑白色又叫灰度颜色。彩色和灰度之间可以相互转化，由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理。

再对灰度化后的图像进行形态学滤波，以得到不同方向的测试图表区域；

处理系统12对灰度化后的图像进行形态学滤波。形态学的方法主要基于集合的理论去研究图像，用不同的结构元素E_i对图像集合F做形态学运算，得到结果集合序列Y_i。若F、{E_i}={E₁，E₂……，E_n}为多结构元素的集合，那么：

形态学腐蚀定义为：

形态学膨胀定义为： $F\⊕\left|E_i\right|={\∪}_{i=1}^{n}F\⊕E_i$

形态学开运算定义为：

形态学闭运算定义为： $F\·\left|E_i\right|={\∪}_{i=1}^{n}F\·E_i$

通过F与E_i的不断交互，形态学滤波不仅能够滤出我们希望得到的感兴趣区域也就是不同方向的条纹测试图表区域，也能够去除我们不感兴趣的污点干扰块，从而提高了整个系统的鲁棒性。

最后处理系统12对得到的测试图表区域进行图像二值化，分离得到每一组测试图表。

图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。通过利用经典的边缘检测算法检测出不同方向测试图表区域的边缘，从而将每一组测试图表分离出来。至此，完成了图像预处理操作。

其中，处理系统12具体用于对每一组测试图表进行逐行或逐列采样，以得到多个条纹方波信号，对得到的所述条纹方波信号进行傅里叶变换，分别生成每个所述条纹方波信号对应的频谱图，根据生成的每个所述条纹方波信号的频谱图计算所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值。

处理系统12根据分离得到的每一组测试图表，按照每一组测试图表的中心对称轴，逐行或逐列采样，就可以得到一系列固定周期的条纹方波信号。

对采样得到的条纹方波信号进行傅里叶变换，分别生成每个条纹方波信号对应的频谱图。

由于条纹方波信号中存在大量的直流分量，会造成频谱图中特征频率幅值A_t不显著，因此，在一种优选的实现方式中，处理系统12先去除条纹方波信号的直流分量再进行傅里叶变换，具体进行如下处理：

x’（k）=x（k）-mean（x（k））；

其中，x（k）为去除直流分量前的条纹方波信号，mean（x（k））为去除直流分量前的条纹方波信号的平均值，x’（k）为去除直流分量后的条纹方波信号。

对去除直流分量后的条纹方波信号进行傅里叶变换得到X（ω），其中，X（ω）=FFT（x’（k））。

每一个采样数据对应一个频谱图，对得到的每个频谱图分析可以分别得到每一个采样数据的莫尔条纹频率幅值A_m和信号特征频率幅值A_t。

最后处理系统12根据生成的每个条纹方波信号的频谱图计算相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值。将计算得到的相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值输出给显示设备13进行显示，以使得用户可以根据实时解析度数值实时调整相机镜头的光轴相对于感光面的安装角度。

其中，处理系统12根据每个条纹方波信号的频谱图计算相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值可以有两种可能的实现方式。

一种实现方式是：根据频谱图分析得到莫尔条纹频率幅值与信号特征频率幅值，判断莫尔条纹频率幅值是否大于信号特征频率幅值，当莫尔条纹频率幅值大于信号特征频率幅值时，该条纹方波信号所对应的解析度数值为相机的感光面对测试图表的实时解析度数值。

为了更好的表征出于人眼一致的视觉评价，以符合不同的人的视觉差异，在一种更加优选的实现方式中，设定一个阈值Thres，以频谱图中信号特征频率幅值的尖峰幅值作为信号特征频率幅值A_t，对各个信号特征频率幅值求和取平均值作为平均频率幅值A_aver。通过以下公式判断特征频率幅值A_t是否满足显著性条件：A_t/A_aver>Thres，若特征频率幅值A_t满足显著性条件，则条纹方波信号所对应的解析度数值为相机的感光面对测试图表的实时解析度数值。

当设置不同的阈值时，解析度计算结果的波动如下表所示：

Thres	1.3	1.4	1.5	1.6	1.7	1.8
							解析度读数	7.26	6.53	6.55	6.42	6.20	5.98

计算得到相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值后，显示设备13显示该实时解析度。

用户可以根据显示设备13显示的相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值实时调整相机镜头的光轴相对于相机的感光面的安装角度。

上述实施例的镜头安装平整度的实时调整装置，可以作为一个独立的装置来实现其功能，也可以嵌入相机内或者其他设备内来实现其功能。

本实施例的镜头安装平整度的实时调整装置，可以实现图1-图3所示的镜头安装平整度的实时调整方法的各个步骤，各个功能元件的划分只是一种示意性的，并不用以限定本发明的保护范围，在能实现本发明目的的前提下，镜头安装平整度的实时调整装置各个功能元件的划分可以有其他形式，例如元件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

通过上述实施例的详细阐述，可以理解，本发明镜头安装平整度的实时调整方法及装置，通过实时获取相机拍摄的测试图表的图像，图像中包括相对于相机的感光面不同位置的至少两组测试图表，对测试图表的图像进行图像预处理以分离得到多组测试图表，根据每一组测试图表实时计算且显示相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值，根据相机的感光面对每一组测试图表的实时解析度数值实时调整相机镜头的光轴相对相机的感光面的安装角度。通过这样的方式，可以实现对相机图像传感器和镜头安装不平整实现实时动态的测量和微调。测试结果与目测的视觉评估结果一致，并且灵活可调、鲁棒性好，有效解决传统软件测量方法不能动态实时测量的缺陷，为相机厂商图像传感器和清晰度调整节省时间人力，提高生产效率。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (18)

1.一种镜头安装平整度的实时调整方法，其特征在于，所述方法包括：

实时获取相机拍摄的测试图表的图像，所述图像中包括相对于所述相机的感光面不同位置的至少两组测试图表；

对所述测试图表的图像进行图像预处理，以分离得到多组测试图表；

根据每一组所述测试图表实时计算且显示所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值；

根据所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值实时调整所述相机镜头的光轴相对所述感光面的安装角度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每一组所述测试图表包括至少一测试条纹组，每一所述测试条纹组包括彼此间隔排列的多个测试条纹，所述测试条纹之间的间距沿所述测试条纹的间隔方向的垂直方向逐渐变大或逐渐变小。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每一组所述测试图表包括一第一测试条纹组和一第二测试条纹组，所述第一测试条纹组包括沿第一方向间隔排列且沿垂直于所述第一方向的第二方向延伸的多个第一测试条纹，所述第一测试条纹之间的间距沿所述第二方向逐渐变大或变小，所述第二测试条纹组包括沿所述第二方向间隔排列且沿所述第一方向延伸的多个第二测试条纹，所述第二测试条纹之间的间距沿所述第一方向逐渐变大或逐渐变小。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述至少两组测试图表为五组测试图表，其中四组测试图表对应于所述相机的感光面的四个角落，另一组测试图表对应于所述相机的感光面的中心。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一组所述测试图表实时计算且显示所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值的步骤包括：

对每一组所述测试图表进行逐行或逐列采样，以得到多个条纹方波信号；

对所述条纹方波信号进行傅里叶变换，分别生成每个所述条纹方波信号对应的频谱图；

根据每个所述条纹方波信号的频谱图计算所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值并显示。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述条纹方波信号的频谱图计算所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值的步骤包括：

根据每个所述条纹方波信号的频谱图计算每个所述条纹方波信号的平均频率幅值A_aver和特征频率幅值A_t；

通过以下公式判断所述特征频率幅值A_t是否满足显著性条件：

A_t/A_aver>Thres，

其中，Thres是预设的阈值，若所述特征频率幅值A_t满足显著性条件，则所述条纹方波信号所对应的解析度数值为所述相机的感光面对所述测试图表的实时解析度数值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述条纹方波信号进行傅里叶变换的步骤之前，还包括：

去除所述条纹方波信号的直流分量，具体进行如下处理：

x’（k）=x（k）-mean（x（k））；

其中，x（k）为去除直流分量前的所述条纹方波信号，mean（x（k））为去除直流分量前的所述条纹方波信号的平均值，x’（k）为去除直流分量后的所述条纹方波信号。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行图像预处理之前，还包括：

通过如下公式对所述相机拍摄的测试图表的图像进行旋转：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_0=x\cos \mathrm{\θ}+y\sin \mathrm{\θ}+m\\ y_0=-x\sin \mathrm{\θ}+y\cos \mathrm{\θ}+n\end{array}\right.,$

其中，m=-0.5Wcosθ-0.5Hsinθ+0.5W₀，

n=0.5Wsinθ-0.5Hcosθ+0.5H₀，

x₀和y₀分别为图像中的像素点在旋转前的横坐标和纵坐标，x和y分别为图像中的像素点在旋转后的横坐标和纵坐标，H₀和W₀分别为图像中的所述测试图表在旋转前的高度和宽度，H和W分别为图像中的所述测试图表在旋转后的高度和宽度，θ为旋转角度。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行图像预处理的步骤包括：

对所述测试图表的图像进行灰度化处理；

对所述灰度化后的图像进行形态学滤波，以得到不同方向的测试图表区域；

对所述测试图表区域进行图像二值化，分离得到每一组测试图表。

10.一种镜头安装平整度的实时调整装置，其特征在于，所述装置包括标靶、处理系统以及显示设备，其中：

所述标靶呈现用于拍摄的测试图表的图像，所述图像中包括相对于所述相机的感光面不同位置的至少两组测试图表；

所述处理系统用于接收相机拍摄的所述测试图表的图像，对所述测试图表的图像进行图像预处理，以分离得到多组测试图表，根据分离得到的每一组所述测试图表实时计算得到所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值；

所述显示设备用于接收来自所述处理系统的所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值并显示，以使得用户根据所述实时解析度数值实时调整所述相机镜头的光轴相对于所述感光面的安装角度。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，每一组所述测试图表包括至少一测试条纹组，每一所述测试条纹组包括彼此间隔排列的多个测试条纹，所述测试条纹之间的间距沿所述测试条纹的间隔方向的垂直方向逐渐变化。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，每一组所述测试图表包括一第一测试条纹组和一第二测试条纹组，所述第一测试条纹组包括沿第一方向间隔排列且沿垂直于所述第一方向的第二方向延伸的多个第一测试条纹，所述第一测试条纹之间的间距沿所述第二方向逐渐变化，所述第二测试条纹组包括沿所述第二方向间隔排列且沿所述第一方向延伸的多个第二测试条纹，所述第二测试条纹之间的间距沿所述第一方向逐渐变化。

13.根据权利要求10-12任一项所述的装置，其特征在于，所述至少两组测试图表为五组测试图表，其中四组测试图表对应于所述相机的感光面的四个角落，另一组测试图表对应于所述相机的感光面的中心。

14.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述处理系统具体用于对每一组所述测试图表进行逐行或逐列采样，以得到多个条纹方波信号，对得到的所述条纹方波信号进行傅里叶变换，分别生成每个所述条纹方波信号对应的频谱图，根据生成的每个所述条纹方波信号的频谱图计算所述相机的感光面对每一组所述测试图表的实时解析度数值。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述处理系统具体用于根据每个所述条纹方波信号的频谱图计算每个所述条纹方波信号的平均频率幅值A_aver和特征频率幅值A_t，通过以下公式判断所述特征频率幅值A_t是否满足显著性条件：

A_t/A_aver>Thres，

其中，Thres是预设的阈值，若所述特征频率幅值A_t满足显著性条件，则所述条纹方波信号所对应的解析度数值为所述相机的感光面对所述测试图表的实时解析度数值。

16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述处理系统还具体用于在对所述条纹方波信号进行傅里叶变换之前，去除所述条纹方波信号的直流分量，具体进行如下处理：

x’（k）=x（k）-mean（x（k））；

其中，x（k）为去除直流分量前的所述条纹方波信号，mean（x（k））为去除直流分量前的所述条纹方波信号的平均值，x’（k）为去除直流分量后的所述条纹方波信号。

17.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述处理系统还用于通过如下公式对所述相机拍摄的测试图表的图像进行旋转：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_0=x\cos \mathrm{\θ}+y\sin \mathrm{\θ}+m\\ y_0=-x\sin \mathrm{\θ}+y\cos \mathrm{\θ}+n\end{array}\right.,$

其中，m=-0.5Wcosθ-0.5Hsinθ+0.5W₀，

n=0.5Wsinθ-0.5Hcosθ+0.5H₀，

x₀和y₀分别为图像中的像素点在旋转前的横坐标和纵坐标，x和y分别为图像中的像素点在旋转后的横坐标和纵坐标，H₀和W₀分别为图像中的所述测试图表在旋转前的高度和宽度，H和W分别为图像中的所述测试图表在旋转后的高度和宽度，θ为旋转角度。

18.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述处理系统具体用于对所述测试图表的图像进行灰度化处理，对所述灰度化后的图像进行形态学滤波，以得到不同方向的测试图表区域，对所述测试图表区域进行图像二值化，分离得到每一组测试图表。