CN106408567A - 相机成像质量检测方法及装置 - Google Patents

相机成像质量检测方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106408567A
CN106408567A CN201611037580.7A CN201611037580A CN106408567A CN 106408567 A CN106408567 A CN 106408567A CN 201611037580 A CN201611037580 A CN 201611037580A CN 106408567 A CN106408567 A CN 106408567A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
detected
difference
color
patch image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201611037580.7A
Other languages
English (en)
Inventor
郑忠香
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Original Assignee
Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd filed Critical Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Priority to CN201611037580.7A priority Critical patent/CN106408567A/zh
Publication of CN106408567A publication Critical patent/CN106408567A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/21Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/70Denoising; Smoothing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168Image quality inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本公开是关于相机成像质量检测方法及装置。该方法包括:控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;从所述色卡照片中提取待检测色块图像;计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格。该技术方案,通过控制相机自动化拍摄色卡照片,将需要检测的色块图像从色卡照片中提取出来,将待检测色卡照片的色彩参数值与标准值进行比较,以确定相机拍摄的色彩准确是否合格,即确定相机成像质量是否合格。这样。减少了测试人员的工作量,节约了测试时间,提高了测试效率,降低了相机成像质量测试成本。

Description

相机成像质量检测方法及装置
技术领域
本公开涉及图像分析技术领域,尤其涉及相机成像质量检测方法及装置。
背景技术
目前,相机成像质量测试都是通过人工的方法在灯箱中拍照,然后将照片导入到专业的照片分析工具软件,对照片的客观色彩指标进行分析,根据分析结果确定相机成像质量是否合格。
发明内容
本公开实施例提供相机成像质量检测方法及装置。所述技术方案如下:
根据本公开实施例的方面,提供一种相机成像质量检测方法,该方法包括:
控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
从所述色卡照片中提取待检测色块图像;
计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
可选的,所述从所述色卡照片中提取待检测色块图像,包括:
对所述色卡照片进行降噪处理;
对降噪处理后的色卡照片进行边缘检测,识别所述待检测色块图像的轮廓;
根据所述待检测色块图像的轮廓,提取所述待检测色块图像。
可选的,所述计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值,包括:
当所述待检测色块图像的颜色空间为三原色色彩空间模式时,将颜色空间由三原色色彩空间模式转换为LAB色彩空间模式;
获取所述待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值作为所述待检测色块图像的色彩参数值;
计算所述LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值。
可选的,所述LAB色彩空间坐标值包括:所述待检测色块图像的第一颜色对立维度和第二颜色对立维度;所述预设标准值包括:第一预设标准值和第二预设标准值;
所述计算所述LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值,包括:
计算所述第一颜色对立维度与第一预设标准值之间的第一差值,及所述第二颜色对立维度与第二预设标准值之间的第二差值。
可选的,所述预设差值包括:第一预设差值和第二预设差值;
当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格,包括:
当所述第一差值小于或等于所述第一预设差值,且所述第二差值小于或等于所述第二预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种相机成像质量检测装置,包括:
控制模块,用于控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
提取模块,用于从所述获取模块获取的色卡照片中提取待检测色块图像;
计算模块,用于计算所述提取模块提取的待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
确定模块,用于当所述计算模块计算的差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
可选的,所述提取模块包括:
降噪处理子模块,用于对所述控制模块获取的色卡照片进行降噪处理;
边缘检测子模块,用于对所述降噪处理子模块降噪处理后的色卡照片进行边缘检测,识别所述待检测色块图像的轮廓;
提取子模块,用于根据边缘检测子模块识别得到的所述待检测色块图像的轮廓,提取所述待检测色块图像。
可选的,所述计算模块包括:
转换子模块,用于当所述提取模块提取的待检测色块图像的颜色空间为三原色色彩空间模式时,将颜色空间由三原色色彩空间模式转换为LAB色彩空间模式;
获取子模块,用于获取所述转换子模块转换后的待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值作为所述待检测色块图像的色彩参数值;
计算子模块,用于获取子模块获取的计算所述LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值。
可选的,所述获取子模块获取的LAB色彩空间坐标值包括:所述待检测色块图像的第一颜色对立维度和第二颜色对立维度;所述预设标准值包括:第一预设标准值和第二预设标准值;
所述计算子模块,用于计算所述第一颜色对立维度与第一预设标准值之间的第一差值,及所述第二颜色对立维度与第二预设标准值之间的第二差值。
可选的,所述预设差值包括:第一预设差值和第二预设差值;
所述确定模块,用于当所述计算子模块计算得到的第一差值小于或等于所述第一预设差值,且所述第二差值小于或等于所述第二预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种相机成像质量检测装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
从所述色卡照片中提取待检测色块图像;
计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本实施例中,通过控制相机自动化拍摄色卡照片,将需要检测的色块图像从色卡照片中提取出来,将待检测色卡照片的色彩参数值与标准值进行比较,以确定相机拍摄的色彩准确是否合格,即确定相机成像质量是否合格。这样。减少了测试人员的工作量,节约了测试时间,提高了测试效率,降低了相机成像质量测试成本。
在另一个实施例中,通过对色卡照片的降噪处理,可以更精确地从色卡照片中提取出待检测色块图像,以便后续对照片色彩准确度分析更加准确。
在另一个实施例中,通过对待检测色块图像色彩空间的转换,可以获得更加精确的色彩参数值以进行后续色彩准确度的检测,提高色彩准确度检测的准确性。
在另一个实施例中,需要分别比较两个颜色对立维度与标准值的差值,即在红绿和黄蓝两个维度上确定色彩的准确度,这样,相机成像的色彩准确度检测更加准确,对相机成像质量的判断也更精确。
在另一个实施例中,比较两个颜色对立维度与标准值的差值,如果该差值足够小,即可确定在红绿和黄蓝两个维度上色彩的准确度合格。这样,相机成像的色彩准确度检测更加准确,对相机成像质量的判断也更精确。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测方法的流程图。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测方法的流程图。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测方法的流程图。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测方法的流程图。
图5是根据另一示例性实施例示出的相机自动拍摄的色卡照片示意图。
图6是根据另一示例性实施例示出的对色卡照片处理后识别出色块轮廓的示意图。
图7是根据另一示例性实施例示出的待检测色块图像示意图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测装置的框图。
图9是根据一示例性实施例示出的提取模块的框图。
图10是根据一示例性实施例示出的计算模块的框图。
图11是根据一示例性实施例示出的一种用于相机成像质量检测装置的框图。
图12是根据一示例性实施例示出的一种用于相机成像质量检测装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本公开实施例提供的技术方案,涉及测试端及相机,测试端控制相机自动对色卡进行拍照,从拍摄得到的色卡照片中提取待检测色块图像,对待检测色块图像进行处理分析,以判断相机成像质量是合格。无需测试人员手动使用相机对所要测试的色块进行拍照,再将照片导入照片分析软件进行分析,而是由相机自动对色卡拍照,从色卡照片中将所要测试的色块图像提取出来,再对色块图像进行分析以确定相机成像测试的结果。这样。减少了测试人员的工作量,节约了测试时间,提高了测试效率,降低了相机成像质量测试成本。
测试端可以是终端,该终端可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等任一具有图像识别功能的设备,也可以是网络侧的服务器设备。
图1是根据一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测方法的流程图,如图1所示,相机成像质量检测方法用于终端或服务器中,包括以下步骤:
在步骤S11中,控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
在步骤S12中,从色卡照片中提取待检测色块图像;
在步骤S13中,计算待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
在步骤S14中,当差值小于或等于预设差值时,确定相机成像质量合格。
本实施例中,通过控制相机自动化拍摄色卡照片,将需要检测的色块图像从色卡照片中提取出来,将待检测色卡照片的色彩参数值与标准值进行比较,以确定相机拍摄的色彩准确是否合格,即确定相机成像质量是否合格。这样。减少了测试人员的工作量,节约了测试时间,提高了测试效率,降低了相机成像质量测试成本。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测方法的流程图,如图2所示,在步骤S12中,从色卡照片中提取待检测色块图像,包括:
在步骤S21中,对色卡照片进行降噪处理。
其中,对色卡照片可依次采用模糊、膨胀和腐蚀等方式进行降噪处理,例如,采用至少一个以下滤波器对色卡照片进行处理:均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器、形态学噪声滤除器、小波滤波器。通过降噪处理,可排除色卡照片在数字化和传输过程中受到的成像设备与外部环境噪声干扰等影响,使得后续可以更加快速准确地提取待检测色块图像。
在步骤S22中,对降噪处理后的色卡照片进行边缘检测,识别待检测色块图像的轮廓。
边缘检测可以采用基于搜索的边缘检测方法或基于零交叉的边缘检测方法。
在步骤S23中,根据待检测色块图像的轮廓,提取待检测色块图像。
本实施例中,通过对色卡照片的降噪处理,可以更精确地从色卡照片中提取出待检测色块图像,以便后续对照片色彩准确度分析更加准确。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测方法的流程图,如图3所示,在步骤S13中,计算待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值,包括:
在步骤S31中,当待检测色块图像的颜色空间为三原色色彩空间模式时,将颜色空间由三原色色彩空间模式转换为LAB色彩空间模式;
在步骤S32中,获取待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值作为待检测色块图像的色彩参数值;
在步骤S33中,计算LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值。
由于与三原色(RGB)色彩空间模式相比,LAB色彩空间模式被设计来接近人类视觉,它致力于感知均匀性,因此可以被用来通过修改颜色对立维度A、B分量的输出色阶来做精确的颜色平衡。并且,相比RGB色彩空间模式,LAB色彩空间模式的色域范围更广,色彩分布更均匀,色彩也更丰富。这样,通过对图像的LAB色彩空间模式下的各坐标值进行分析,可以更加准确地进行色彩准确度的检测。
其中,在LAB色彩空间模式中,L表示亮度,A表示从红色到绿色的范围,B表示从黄色到蓝色的范围。
本实施例中,通过对待检测色块图像色彩空间的转换,可以获得更加精确的色彩参数值以进行后续色彩准确度的检测,提高色彩准确度检测的准确性。
在另一个实施例中,LAB色彩空间坐标值包括:待检测色块图像的第一颜色对立维度和第二颜色对立维度,即A、B;预设标准值包括:第一预设标准值和第二预设标准值。在步骤S33中,计算LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值,包括:
计算第一颜色对立维度与第一预设标准值之间的第一差值,及第二颜色对立维度与第二预设标准值之间的第二差值。
本实施例中,需要分别比较两个颜色对立维度与标准值的差值,即在红绿和黄蓝两个维度上确定色彩的准确度,这样,相机成像的色彩准确度检测更加准确,对相机成像质量的判断也更精确。
在另一个实施例中,预设差值包括:第一预设差值和第二预设差值。在步骤S14中,当差值小于或等于预设差值时,确定相机成像质量合格,包括:
当第一差值小于或等于第一预设差值,且第二差值小于或等于第二预设差值时,确定相机成像质量合格。
本实施例中,比较两个颜色对立维度与标准值的差值,如果该差值足够小,即可确定在红绿和黄蓝两个维度上色彩的准确度合格。这样,相机成像的色彩准确度检测更加准确,对相机成像质量的判断也更精确。
以下以一个具体实例对上述方法进行说明。图4是根据另一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测方法的流程图。如图4所示,该相机成像质量检测方法包括以下步骤:
在步骤S41中,控制相机拍摄色卡。
图5是根据另一示例性实施例示出的相机自动拍摄的色卡照片示意图。如图5所示,相机在深色背景下拍摄色卡,该色卡上有24个色块。
在步骤S42中,对色卡照片进行模糊、膨胀和腐蚀等方式的降噪处理,并对降噪处理后的色卡照片进行边缘检测,识别待检测色块图像的轮廓。
图6是根据另一示例性实施例示出的对色卡照片处理后识别出色块轮廓的示意图。如图6所示,色卡照片上24个色块的轮廓均被识别出来。
在步骤S43中,根据识别出的待检测色块图像的轮廓,提取待检测色块图像。
图7是根据另一示例性实施例示出的待检测色块图像示意图。如图7所示,从色卡图像中,将该色块图像提取出来以进行后续色彩准确度检测。
在步骤S44中,计算待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值。
当该待检测色块图像的颜色空间为三原色色彩空间模式时,将颜色空间由三原色色彩空间模式转换为LAB色彩空间模式。获取该待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值作为待检测色块图像的色彩参数值,该待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值如下:
L=64.21007612949342,
A=52.67548364135544,
B=40.37898162035742。
计算颜色对立维度A与第一预设标准值V1的第一差值ΔE1,颜色对立维度B与第二预设标准值V2的差值ΔE2。
在步骤S45中,当差值小于或等于预设差值时,确定相机成像质量合格。
预设差值包括:第一预设差值和第二预设差值。当第一差值ΔE1小于或等于第一预设差值,且第二差值ΔE2小于或等于第二预设差值时,确定相机成像质量合格。
例如,可以设定第一预设差值和第二预设差值为0.05,当ΔE1≤0.05,且ΔE2≤0.05时,确定相机成像质量合格。
第一预设差值和第二预设差值的值越小,对相机色彩准确度即成像质量的要求越高。
本实施例也可以控制相机在特定色温下对色卡进行拍摄,判断拍摄得到的色卡照片中,待检测色块图像的色彩参数值是否达到预期的偏向。
本实施例中,通过控制相机自动化拍摄色卡照片,将需要检测的色块图像从色卡照片中提取出来,将待检测色卡照片的色彩参数值与标准值进行比较,以确定相机拍摄的色彩准确是否合格,即确定相机成像质量是否合格。这样。减少了测试人员的工作量,节约了测试时间,提高了测试效率,降低了相机成像质量测试成本。
下述为本公开装置实施例,可以用于执行本公开方法实施例。
图8是根据一示例性实施例示出的一种相机成像质量检测装置的框图。该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图8所示,该相机成像质量检测装置包括:
控制模块81,被配置为控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
提取模块82,被配置为从获取模块81获取的色卡照片中提取待检测色块图像;
计算模块83,被配置为计算提取模块82提取的待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
确定模块84,被配置为当计算模块83计算的差值小于或等于预设差值时,确定相机成像质量合格。
本实施例中,控制模块控制相机自动化拍摄色卡照片,提取模块将需要检测的色块图像从色卡照片中提取出来,计算模块将待检测色卡照片的色彩参数值与标准值进行比较,确定模块根据比较结果确定相机拍摄的色彩准确是否合格,即确定相机成像质量是否合格。这样。减少了测试人员的工作量,节约了测试时间,提高了测试效率,降低了相机成像质量测试成本。
图9是根据一示例性实施例示出的提取模块的框图。如图9所示,在另一实施例中,提取模块82包括:
降噪处理子模块91,被配置为对控制模块81获取的色卡照片进行降噪处理;
边缘检测子模块92,被配置为对降噪处理子模块91降噪处理后的色卡照片进行边缘检测,识别待检测色块图像的轮廓;
提取子模块93,被配置为根据边缘检测子模块92识别得到的待检测色块图像的轮廓,提取待检测色块图像。
其中,降噪处理子模块91对色卡照片可依次采用模糊、膨胀和腐蚀等方式进行降噪处理,例如,采用至少一个以下滤波器对色卡照片进行处理:均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器、形态学噪声滤除器、小波滤波器。通过降噪处理,可排除色卡照片在数字化和传输过程中受到的成像设备与外部环境噪声干扰等影响,使得后续可以更加快速准确地提取待检测色块图像。
边缘检测子模块92可以采用基于搜索的边缘检测方法或基于零交叉的边缘检测方法。
本实施例中,通过对色卡照片的降噪处理,可以更精确地从色卡照片中提取出待检测色块图像,以便后续对照片色彩准确度分析更加准确。
图10是根据一示例性实施例示出的计算模块的框图。如图10所示,在另一实施例中,计算模块83包括:
转换子模块101,被配置为当提取模块82提取的待检测色块图像的颜色空间为三原色色彩空间模式时,将颜色空间由三原色色彩空间模式转换为LAB色彩空间模式;
获取子模块102,被配置为获取转换子模块101转换后的待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值作为待检测色块图像的色彩参数值;
计算子模块103,被配置为获取子模块102获取的计算LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值。
由于与三原色(RGB)色彩空间模式相比,LAB色彩空间模式被设计来接近人类视觉,它致力于感知均匀性,因此可以被用来通过修改颜色对立维度A、B分量的输出色阶来做精确的颜色平衡。并且,相比RGB色彩空间模式,LAB色彩空间模式的色域范围更广,色彩分布更均匀,色彩也更丰富。这样,通过对图像的LAB色彩空间模式下的各坐标值进行分析,可以更加准确地进行色彩准确度的检测。
其中,在LAB色彩空间模式中,L表示亮度,A表示从红色到绿色的范围,B表示从黄色到蓝色的范围。
本实施例中,通过对待检测色块图像色彩空间的转换,可以获得更加精确的色彩参数值以进行后续色彩准确度的检测,提高色彩准确度检测的准确性。
在另一实施例中,获取子模块102获取的LAB色彩空间坐标值包括:待检测色块图像的第一颜色对立维度和第二颜色对立维度;预设标准值包括:第一预设标准值和第二预设标准值。计算子模块103,被配置为计算第一颜色对立维度与第一预设标准值之间的第一差值,及第二颜色对立维度与第二预设标准值之间的第二差值。
本实施例中,需要分别比较两个颜色对立维度与标准值的差值,即在红绿和黄蓝两个维度上确定色彩的准确度,这样,相机成像的色彩准确度检测更加准确,对相机成像质量的判断也更精确。
在另一实施例中,预设差值包括:第一预设差值和第二预设差值。确定模块84,被配置为当计算子模块103计算得到的第一差值小于或等于第一预设差值,且第二差值小于或等于第二预设差值时,确定相机成像质量合格。
本实施例中,比较两个颜色对立维度与标准值的差值,如果该差值足够小,即可确定在红绿和黄蓝两个维度上色彩的准确度合格。这样,相机成像的色彩准确度检测更加准确,对相机成像质量的判断也更精确。
以下以一个具体实例对上述装置进行说明。
控制模块81控制相机拍摄色卡。
图5是根据另一示例性实施例示出的相机自动拍摄的色卡照片示意图。如图5所示,相机在深色背景下拍摄色卡,该色卡上有24个色块。
提取模块82中的降噪处理子模块91对所述色卡照片进行模糊、膨胀和腐蚀等方式的降噪处理,并对降噪处理后的色卡照片进行边缘检测,识别所述待检测色块图像的轮廓。
图6是根据另一示例性实施例示出的对色卡照片处理后识别出色块轮廓的示意图。如图6所示,色卡照片上24个色块的轮廓均被识别出来。
提取模块82中的提取子模块93根据识别出的待检测色块图像的轮廓,提取待检测色块图像。
图7是根据另一示例性实施例示出的待检测色块图像示意图。如图7所示,从色卡图像中,将该色块图像提取出来以进行后续色彩准确度检测。
计算模块83计算待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值。
当该待检测色块图像的颜色空间为三原色色彩空间模式时,将颜色空间由三原色色彩空间模式转换为LAB色彩空间模式。获取该待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值作为所述待检测色块图像的色彩参数值,该待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值如下:
L=64.21007612949342,
A=52.67548364135544,
B=40.37898162035742。
计算颜色对立维度A与第一预设标准值V1的第一差值ΔE1,颜色对立维度B与第二预设标准值V2的差值ΔE2。
当差值小于或等于预设差值时,确定模块84确定相机成像质量合格。
预设差值包括:第一预设差值和第二预设差值。当第一差值ΔE1小于或等于第一预设差值,且第二差值ΔE2小于或等于第二预设差值时,确定相机成像质量合格。
例如,可以设定第一预设差值和第二预设差值为0.05,当ΔE1≤0.05,且ΔE2≤0.05时,确定相机成像质量合格。
第一预设差值和第二预设差值的值越小,对相机色彩准确度即成像质量的要求越高。
本实施例也可以控制相机在特定色温下对色卡进行拍摄,判断拍摄得到的色卡照片中,待检测色块图像的色彩参数值是否达到预期的偏向。
本实施例中,通过控制相机自动化拍摄色卡照片,将需要检测的色块图像从色卡照片中提取出来,将待检测色卡照片的色彩参数值与标准值进行比较,以确定相机拍摄的色彩准确是否合格,即确定相机成像质量是否合格。这样。减少了测试人员的工作量,节约了测试时间,提高了测试效率,降低了相机成像质量测试成本。
本公开还提供一种相机成像质量检测装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
从所述色卡照片中提取待检测色块图像;
计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
图11是根据一示例性实施例示出的一种用于相机成像质量检测装置的框图,该装置适用于终端设备。例如,装置1700可以是摄像机,录音设备,移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
装置1700可以包括以下一个或多个组件:处理组件1702,存储器1704,电源组件1706,多媒体组件1708,音频组件1710,输入/输出(I/O)的接口1712,传感器组件1714,以及通信组件1716。
处理组件1702通常控制装置1700的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1702可以包括一个或多个处理器1720来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件1702可以包括一个或多个模块,便于处理组件1702和其他组件之间的交互。例如,处理组件1702可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件1708和处理组件1702之间的交互。
存储器1704被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1700的操作。这些数据的示例包括用于在装置1700上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器1704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件1706为装置1700的各种组件提供电力。电源组件1706可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为装置1700生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1708包括在装置1700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件1708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1700处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件1710被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件1710包括一个麦克风(MIC),当装置1700处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1704或经由通信组件1716发送。在一些实施例中,音频组件1710还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口1712为处理组件1702和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1714包括一个或多个传感器,用于为装置1700提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件1714可以检测到装置1700的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如组件为装置1700的显示器和小键盘,传感器组件1714还可以检测装置1700或装置1700一个组件的位置改变,用户与装置1700接触的存在或不存在,装置1700方位或加速/减速和装置1700的温度变化。传感器组件1714可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1714还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件1714还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件1716被配置为便于装置1700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1700可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件1716经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,通信组件1716还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置1700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器1704,上述指令可由装置1700的处理器1720执行以完成上述方法。例如,非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
图12是根据一示例性实施例示出的一种用于相机成像质量检测装置的框图。例如,装置1900可以被提供为一服务器。装置1900包括处理组件1922,其进一步包括一个或多个处理器,以及由存储器1932所代表的存储器资源,用于存储可由处理组件1922的执行的指令,例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理组件1922被配置为执行指令,以执行上述方法。
装置1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行装置1900的电源管理,一个有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络,和一个输入输出(I/O)接口1958。装置1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统,例如Windows ServerTM,MacOS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM或类似。
一种非临时性计算机可读存储介质,当存储介质中的指令由装置1700或装置1900的处理器执行时,使得装置1700或装置1900能够执行上述相机成像质量检测的方法,该方法包括:
控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
从所述色卡照片中提取待检测色块图像;
计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
可选的,所述从所述色卡照片中提取待检测色块图像,包括:
对所述色卡照片进行降噪处理;
对降噪处理后的色卡照片进行边缘检测,识别所述待检测色块图像的轮廓;
根据所述待检测色块图像的轮廓,提取所述待检测色块图像。
可选的,所述计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值,包括:
当所述待检测色块图像的颜色空间为三原色色彩空间模式时,将颜色空间由三原色色彩空间模式转换为LAB色彩空间模式;
获取所述待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值作为所述待检测色块图像的色彩参数值;
计算所述LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值。
可选的,所述LAB色彩空间坐标值包括:所述待检测色块图像的第一颜色对立维度和第二颜色对立维度;所述预设标准值包括:第一预设标准值和第二预设标准值;
所述计算所述LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值,包括:
计算所述第一颜色对立维度与第一预设标准值之间的第一差值,及所述第二颜色对立维度与第二预设标准值之间的第二差值。
可选的,所述预设差值包括:第一预设差值和第二预设差值;
当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格,包括:
当所述第一差值小于或等于所述第一预设差值,且所述第二差值小于或等于所述第二预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (11)

1.一种相机成像质量检测方法,其特征在于,包括:
控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
从所述色卡照片中提取待检测色块图像;
计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述色卡照片中提取待检测色块图像,包括:
对所述色卡照片进行降噪处理;
对降噪处理后的色卡照片进行边缘检测,识别所述待检测色块图像的轮廓;
根据所述待检测色块图像的轮廓,提取所述待检测色块图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值,包括:
当所述待检测色块图像的颜色空间为三原色色彩空间模式时,将颜色空间由三原色色彩空间模式转换为LAB色彩空间模式;
获取所述待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值作为所述待检测色块图像的色彩参数值;
计算所述LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述LAB色彩空间坐标值包括:所述待检测色块图像的第一颜色对立维度和第二颜色对立维度;所述预设标准值包括:第一预设标准值和第二预设标准值;
所述计算所述LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值,包括:
计算所述第一颜色对立维度与第一预设标准值之间的第一差值,及所述第二颜色对立维度与第二预设标准值之间的第二差值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述预设差值包括:第一预设差值和第二预设差值;
当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格,包括:
当所述第一差值小于或等于所述第一预设差值,且所述第二差值小于或等于所述第二预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
6.一种相机成像质量检测装置,其特征在于,包括:
控制模块,用于控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
提取模块,用于从所述获取模块获取的色卡照片中提取待检测色块图像;
计算模块,用于计算所述提取模块提取的待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
确定模块,用于当所述计算模块计算的差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述提取模块包括:
降噪处理子模块,用于对所述控制模块获取的色卡照片进行降噪处理;
边缘检测子模块,用于对所述降噪处理子模块降噪处理后的色卡照片进行边缘检测,识别所述待检测色块图像的轮廓;
提取子模块,用于根据边缘检测子模块识别得到的所述待检测色块图像的轮廓,提取所述待检测色块图像。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述计算模块包括:
转换子模块,用于当所述提取模块提取的待检测色块图像的颜色空间为三原色色彩空间模式时,将颜色空间由三原色色彩空间模式转换为LAB色彩空间模式;
获取子模块,用于获取所述转换子模块转换后的待检测色块图像的LAB色彩空间坐标值作为所述待检测色块图像的色彩参数值;
计算子模块,用于获取子模块获取的计算所述LAB色彩空间坐标值与预设标准值的差值。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述获取子模块获取的LAB色彩空间坐标值包括:所述待检测色块图像的第一颜色对立维度和第二颜色对立维度;所述预设标准值包括:第一预设标准值和第二预设标准值;
所述计算子模块,用于计算所述第一颜色对立维度与第一预设标准值之间的第一差值,及所述第二颜色对立维度与第二预设标准值之间的第二差值。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述预设差值包括:第一预设差值和第二预设差值;
所述确定模块,用于当所述计算子模块计算得到的第一差值小于或等于所述第一预设差值,且所述第二差值小于或等于所述第二预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
11.一种相机成像质量检测装置,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
控制相机对色卡进行拍摄并得到色卡照片;
从所述色卡照片中提取待检测色块图像;
计算所述待检测色块图像的色彩参数值与预设标准值的差值;
当所述差值小于或等于预设差值时,确定所述相机成像质量合格。
CN201611037580.7A 2016-11-23 2016-11-23 相机成像质量检测方法及装置 Pending CN106408567A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611037580.7A CN106408567A (zh) 2016-11-23 2016-11-23 相机成像质量检测方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611037580.7A CN106408567A (zh) 2016-11-23 2016-11-23 相机成像质量检测方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106408567A true CN106408567A (zh) 2017-02-15

Family

ID=58081770

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611037580.7A Pending CN106408567A (zh) 2016-11-23 2016-11-23 相机成像质量检测方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106408567A (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109104579A (zh) * 2018-09-30 2018-12-28 易诚高科(大连)科技有限公司 一种图像质量评测过程中拍照环境自动评估与调整方法
CN109216815A (zh) * 2017-06-29 2019-01-15 北京小米移动软件有限公司 电池、电子设备、腐蚀预警方法及装置、可读存储介质
CN110246129A (zh) * 2019-06-18 2019-09-17 深圳市腾讯网域计算机网络有限公司 图像检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN110495954A (zh) * 2019-08-30 2019-11-26 深圳市汇健医疗工程有限公司 基于5g通信的超高清手术辅助系统
CN110907143A (zh) * 2019-12-18 2020-03-24 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种温度场条件下数码相机成像质量实时测量装置
CN111833340A (zh) * 2020-07-21 2020-10-27 北京百度网讯科技有限公司 图像检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN112082738A (zh) * 2020-08-24 2020-12-15 南京理工大学 彩色夜视相机性能评价测试系统及测试方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101207832A (zh) * 2006-12-19 2008-06-25 Tcl数码科技(深圳)有限责任公司 数码相机色彩还原的检测方法
CN103905803A (zh) * 2014-03-18 2014-07-02 中国科学院国家天文台 一种图像的颜色校正方法及装置
CN104346817A (zh) * 2013-07-25 2015-02-11 浙江大华技术股份有限公司 一种视频图像偏色检测方法及装置
CN105338334A (zh) * 2015-10-30 2016-02-17 华勤通讯技术有限公司 移动终端内的照相机的校准方法和系统
CN105357425A (zh) * 2015-11-20 2016-02-24 小米科技有限责任公司 图像拍摄方法及装置
CN105572055A (zh) * 2016-03-04 2016-05-11 温州佳易仪器有限公司 一种基于数码影像技术非接触式颜色检测方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101207832A (zh) * 2006-12-19 2008-06-25 Tcl数码科技(深圳)有限责任公司 数码相机色彩还原的检测方法
CN104346817A (zh) * 2013-07-25 2015-02-11 浙江大华技术股份有限公司 一种视频图像偏色检测方法及装置
CN103905803A (zh) * 2014-03-18 2014-07-02 中国科学院国家天文台 一种图像的颜色校正方法及装置
CN105338334A (zh) * 2015-10-30 2016-02-17 华勤通讯技术有限公司 移动终端内的照相机的校准方法和系统
CN105357425A (zh) * 2015-11-20 2016-02-24 小米科技有限责任公司 图像拍摄方法及装置
CN105572055A (zh) * 2016-03-04 2016-05-11 温州佳易仪器有限公司 一种基于数码影像技术非接触式颜色检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王国辉等: "《Android开发宝典》", 30 June 2012, 北京:机械工业出版社 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109216815A (zh) * 2017-06-29 2019-01-15 北京小米移动软件有限公司 电池、电子设备、腐蚀预警方法及装置、可读存储介质
CN109104579A (zh) * 2018-09-30 2018-12-28 易诚高科(大连)科技有限公司 一种图像质量评测过程中拍照环境自动评估与调整方法
CN109104579B (zh) * 2018-09-30 2020-11-13 易诚高科(大连)科技有限公司 一种图像质量评测过程中拍照环境自动评估与调整方法
CN110246129A (zh) * 2019-06-18 2019-09-17 深圳市腾讯网域计算机网络有限公司 图像检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN110246129B (zh) * 2019-06-18 2023-11-03 深圳市腾讯网域计算机网络有限公司 图像检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN110495954A (zh) * 2019-08-30 2019-11-26 深圳市汇健医疗工程有限公司 基于5g通信的超高清手术辅助系统
CN110907143A (zh) * 2019-12-18 2020-03-24 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种温度场条件下数码相机成像质量实时测量装置
CN110907143B (zh) * 2019-12-18 2021-05-04 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种温度场条件下数码相机成像质量实时测量装置
CN111833340A (zh) * 2020-07-21 2020-10-27 北京百度网讯科技有限公司 图像检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN111833340B (zh) * 2020-07-21 2024-03-26 阿波罗智能技术(北京)有限公司 图像检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN112082738A (zh) * 2020-08-24 2020-12-15 南京理工大学 彩色夜视相机性能评价测试系统及测试方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106408567A (zh) 相机成像质量检测方法及装置
CN104517268B (zh) 调整图像亮度的方法及装置
CN106454336B (zh) 检测终端摄像头被遮挡的方法及装置和终端
EP2977959A2 (en) Method and device for adjusting skin color
WO2017128767A1 (zh) 指纹模板录入方法及装置
CN105472239A (zh) 照片处理方法及装置
CN105760884B (zh) 图片类型的识别方法及装置
CN104182967B (zh) 图像处理方法、装置及终端
CN105095881A (zh) 人脸识别方法、装置及终端
CN106021092A (zh) 确定应用程序启动时长的方法及装置
CN106355549A (zh) 拍照方法及设备
CN105357425A (zh) 图像拍摄方法及装置
CN105046231A (zh) 人脸检测方法和装置
CN107798314A (zh) 肤色检测方法及装置
CN105787322B (zh) 指纹识别的方法及装置、移动终端
CN105528765A (zh) 处理图像的方法及装置
CN105528078A (zh) 控制电子设备的方法及装置
CN106033397A (zh) 内存缓冲区调整方法、装置及终端
CN104243829A (zh) 自拍的方法及装置
CN105512615A (zh) 图片处理方法及装置
CN112927122A (zh) 水印去除方法、装置及存储介质
CN107330391A (zh) 产品信息提示方法及装置
CN107025441A (zh) 肤色检测方法及装置
CN107845094A (zh) 图像文字检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN105979196B (zh) 对摄像设备进行控制的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170215