CN106412570B - 一种摄像系统去噪能力的测定方法及测定工具 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种摄像系统去噪能力的测定方法及其测定工具，包括如下步骤：S10.在摄像系统的镜头前端贴上带有不同密度的模拟污点的透明胶片；S20.识别并记录摄像系统在ADAS功能测试过程中的误识别次数；S30.计算误识别率，判断误识别率是否超出预设值，并记录恰好超出预设值时，透明胶片模拟污点的密度；S40.根据步骤S30中记录的密度判定摄像系统的去噪能力等级。同时还提供测定工具，包括透明胶片，所述透明胶片上设有一定密度的模拟污点，所述污点为不透明圆点或不透明线条。本发明通过制作特定测定工具对摄像头污点进行模拟，可以有效地解决天气和环境对测定的限制，同时，该种测定方法也使测定的再现性和一致性更好，使测定结果更具备权威性。

Description

一种摄像系统去噪能力的测定方法及测定工具
技术领域
本发明涉及摄像头成像领域，特别涉及一种摄像系统去噪能力的测定方法及测定工具。
背景技术
目前车载摄像头已广泛用于车道偏离预警、盲点检测的ADAS系统上，作为图像传感器。由于摄像头通常安装在车身外侧，裸露在外界的摄像头很容易糟雨水、灰尘等赃物附着，还有碎石砂砾对镜头造成划痕，这都会影响成像质量。在成像质量较差的情况下，ADAS系统会出现误报，增加行车风险。需要通过软件算法等图像去噪技术去消除这些影响。
由于摄像头图像的去噪的算法多种多样，去噪能力也非一致，因此需要对这些算法的去噪能力进行测定。现有的测定方法是将车道偏离预警、盲点检测的ADAS产品安装在车辆上，在雨天、风沙天去马路上行驶，检查车道偏离预警、盲点检测的误报率和漏报率，这种方法无法定量测试摄像头图像的去噪能力，同时也受天气的因素的限制。
发明内容
本发明为了解决上述技术问题，提供了一种摄像系统去噪能力的测定方法。
一种摄像系统去噪能力的测定方法，包括如下步骤：
S10. 在摄像系统的镜头前端贴上带有不同密度的模拟污点的透明胶片；
S20. 识别并记录摄像系统在ADAS功能测试过程中的误识别次数；
S30. 计算误识别率，判断误识别率是否超出预设值，并记录恰好超出预设值时，透明胶片模拟污点的密度；
S40. 根据步骤S30中记录的密度判定摄像系统的去噪能力等级。
进一步的，所述模拟污点为矩阵排列或随机排列。
进一步的，所述误识别包括误报和漏报。
进一步的，所述ADAS功能测试包括车道偏离预警测试以及盲点检测测试。
进一步的，所述模拟污点直径在0.05mm~0.15mm之间。更优选为0.1mm。
进一步的，所述模拟污点为不透明圆点或不透明线条。
进一步的，所述模拟污点颜色为黑色。
另外，本发明还提供一种用于上述摄像系统去噪能力的测定方法的测定工具，包括透明胶片，所述透明胶片上设有一定密度的模拟污点，所述污点为不透明圆点或不透明线条。所述模拟污点直径在0.05mm~0.15mm之间。
本发明一种摄像系统去噪能力的测定方法通过制作特定测定工具对摄像头污点进行模拟，可以有效地解决天气和环境对测定的限制，同时，该种测定方法也使测定的再现性和一致性更好，使测定结果更具备权威性。
附图说明
图1为本发明一实施例中的测定工具示意图。
图2为本发明一实施例中的测定方法流程图。
其中透明胶片为1；模拟污点为2。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征更易被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围作出更为清楚的界定。
实施例1：
为了解决无法定量测试摄像头图像的去噪能力的问题，本实施例首先提供一种用于摄像系统去噪能力测定的测定工具，其主要用于模拟真实的雨水以及沙尘对摄像系统镜头的污染。具体包括透明胶片，如图1所示。透明胶片可以具有一定的黏度，可以直接粘黏在镜头上，或者通过如安装架之类的辅助工具与镜头接触。为了更好地模拟镜头上的污点，透明胶片上设有一定密度的模拟污点，模拟污点的密度有多种，用来模拟对摄像头的不同污染情况。
模拟污点可以但不仅限于为不透明圆点或不透明线条。模拟污点直径在0.05mm~0.15mm之间，最优例为0.1mm。
模拟污点颜色原则上是做种的，本实施例中为黑色，也可以采用其他一种颜色或者多种颜色的组合。
另外，模拟污点的排列方式也可以是多种的，本实施例中的模拟污点的排列方式可以但不仅限于矩阵式排列以及随机式排列。矩阵式排列的模拟污点可以使测定的变量控制的更加精确，测定结果的再现性更强。而随机式排列的方式更加贴近与真实情况。
另外，本实施例还提供一种摄像系统去噪能力的测定方法，如图2所示。采用了得上述测定工具，包括如下步骤：
S10. 在摄像系统的镜头前端贴上带有不同密度的模拟污点的透明胶片，其中每次使用一种模拟污点密度的透明胶片，通过更换透明胶片的方式来对摄像系统的镜头前端污渍进行模拟。
S20. 运行摄像系统，同时执行ADAS功能测试的程序，对测试过程中出现的误识别次数进行判定以及记录。同时也记录下总共的判定次数，用于后续计算误识别率。
在本实施例中，误识别的判定包括对预警情况的漏判定以及在安全情况下的错误判定。
S30. 根据步骤S20中统计的数据进行误识别率的计算，判断误识别率是否超出预设值，当误识别率超出预设值时，记录下此时所采用的透明胶片的模拟污点密度。
本实施例中，误识别率的预设值为5%。
S40. 根据步骤S30中所记录的模拟污点密度判定摄像系统的去噪能力等级。步骤S30中记录的密度越高，则说明其处理图像噪点的能力越好，反之则越差。
作为补充，ADAS功能测试包括车道偏离预警测试以及盲点检测测试。
实施例2：
本实施例与实施例1的区别在于：本实施例中的摄像系统去噪能力的测定方法，在步骤S10中, 透明胶片的密度调整方式是通过多张相同密度的透明胶片叠加,或者是通过多张模拟污点较低密度的透明胶片进行堆叠，使模拟污点的密度增高。本实施例除了调整模拟污点的密度以外，由于是多张透明胶片叠加，也会降低镜头处的透光度，达到模拟雨雾天气的效果。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (8)

1.一种摄像系统去噪能力的测定方法，其特征在于：包括如下步骤：
S10. 多次在摄像系统的镜头前端贴上带有特定密度的模拟污点的透明胶片，且模拟污点的密度逐渐增高；
S20. 识别并记录每次摄像系统在ADAS功能测试过程中的误识别次数；
S30. 计算误识别率，判断误识别率是否超出预设值，并记录第一次超出预设值时，透明胶片模拟污点的密度；
S40. 根据步骤S30中记录的密度判定摄像系统的去噪能力等级。
2.根据权利要求1所述的摄像系统去噪能力的测定方法，其特征在于，所述模拟污点为矩阵排列或随机排列。
3.根据权利要求1所述的摄像系统去噪能力的测定方法，其特征在于，所述误识别包括误报和漏报。
4.根据权利要求1所述的摄像系统去噪能力的测定方法，其特征在于，所述ADAS功能测试包括车道偏离预警测试以及盲点检测测试。
5.根据权利要求1所述的摄像系统去噪能力的测定方法，其特征在于，所述模拟污点直径在0.05mm~0.15mm之间。
6.根据权利要求5所述的摄像系统去噪能力的测定方法，其特征在于，所述模拟污点直径为0.1mm。
7.根据权利要求1所述的摄像系统去噪能力的测定方法，其特征在于，所述模拟污点为不透明圆点或不透明线条。
8.根据权利要求1所述的摄像系统去噪能力的测定方法，其特征在于，所述透明胶片的密度通过多张相同密度的透明胶片叠加的方式进行调整。
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