CN107113421A - 一种光学系统成像质量的检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种光学系统成像质量的检测方法，解决现有技术中光学系统成像质量的检测方法复杂繁琐，执行效率低的问题，包括：读入图像数据，所述图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到；根据所述图像数据计算所述圆形物体在所述图像中的圆度；根据所述圆度判断所述光学系统的成像质量。提供了一种简易高效的光学系统成像质量的检测方法，实现了将检测依据从复杂繁琐的参数判断转化为对光学系统还原现实物体形态的能力判断，从而为光学系统配套镜头的选型提供有效的参考依据。

Description

一种光学系统成像质量的检测方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种光学系统成像质量的检测方法和装置。

背景技术

人们在对机器视觉摄像机的配套镜头进行选型时，一般会依据摄像机传感器(sensor)的尺寸、分辨率、观察区域的视场角以及观察环境的亮度等因素来确定相应镜头的焦距、光圈大小、分辨能力等镜头参数。但是通常情况下，具有相同或相似镜头参数的镜头成像质量可能差别很大，因此还需要从光学系统的成像质量的角度进一步对镜头进行筛选。

目前，通常的方法是利用调制传递函数(Modulation Transfer Function，MTF)、畸变、像差以及斯特列尔比(Strehl Ratio)等质量参数来判断光学系统成像质量。但是，这些方法往往比较复杂繁琐，执行效率较低，对于一般没有光学背景的技术人员来说也很难理解，不利于快速有效地判断光学系统成像质量，进而为镜头选型提供可靠依据。

发明内容

本发明的目的在于提供一种光学系统成像质量的检测方法和装置，旨在解决现有技术中光学系统成像质量的检测方法复杂繁琐，执行效率低的问题。

本发明的第一方面，提供一种光学系统成像质量的检测方法，包括：

读入图像数据，所述图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到；

根据所述图像数据计算所述圆形物体在所述图像中的圆度；

根据所述圆度判断所述光学系统的成像质量。

本发明的第二方面，提供一种光学系统成像质量的检测装置，包括：

读入单元，用于读入图像数据，所述图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到；

计算单元，用于根据所述图像数据计算所述圆形物体在所述图像中的圆度；

判断单元，用于根据所述圆度判断所述光学系统的成像质量。

本发明与现有技术相比存在的有益效果是：根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到的图像数据，计算该圆形物体在图像中的圆度，通过该圆度来判断该光学系统的成像质量，提供了一种简易高效的光学系统成像质量的检测方法，实现了将检测依据从复杂繁琐的参数判断转化为对光学系统还原现实物体形态的能力判断，从而为光学系统配套镜头的选型提供有效的参考依据。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种光学系统成像质量的检测方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种光学系统成像质量的检测方法的流程图；

图3是本发明实施例三提供的一种光学系统成像质量的检测装置的结构示意图；

图4是本发明实施例四提供的一种光学系统成像质量的检测装置的结构示意图；

图5是本发明实施例五提供的一种光学系统成像质量的检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以下结合具体附图对本发明的实现进行详细的描述。

实施例一：

图1是本发明实施例一提供的一种光学系统成像质量的检测方法的流程图，具体包括步骤S101至S103，详述如下：

S101、读入图像数据，该图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到。

待检测的光学系统具体可以是机器视觉摄像机，使用机器视觉摄像机拍摄一个或者多个圆形物体，该圆形物体可以是自发光小球或者被光源照射的反光小球等。

具体地，获取待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像，并读入该图像的图像数据。

S102、根据图像数据计算圆形物体在待检测的光学系统所拍摄的图像中的圆度。

圆度是指图形接近理论圆的程度。通常，圆度的计算公式为：

其中，A为图形的面积，L为图形的周长，R为圆度。

当圆度为1时，认为该图形就是理论意义上的圆。

具体地，根据步骤S101读入的图像数据，通过对图像数据的处理识别出圆形物体所成像的图形，计算图形的面积和周长，进而根据圆度的计算公式计算出该圆形物体在待检测的光学系统所拍摄的图像中的圆度。

S103、根据圆度判断待检测的光学系统的成像质量。

一个绝对圆形的物体，可以认为是理论意义上的圆，其圆度可以认为是1，当绝对圆形的物体在经过一个光学系统拍摄之后形成的图像，会由于光学系统的畸变、像差等原因发生一定程度的变形或者失真，因此，该圆形物体在所拍摄的图像中的圆度也会发生变化。圆度的变化越大，表示图像发生的变形越大，说明光学系统的成像质量越低。因此，根据圆度可以有效判断待检测的光学系统的成像质量。

具体地，根据步骤S102计算出的圆形物体所成像的圆度，将该圆度与理论圆的圆度进行比较，根据偏差大小判断光学系统的成像质量。

本实施例中，根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到的图像数据，计算该圆形物体在图像中的圆度，通过该圆度来判断该光学系统的成像质量，提供了一种简易高效的光学系统成像质量的检测方法，实现了将检测依据从复杂繁琐的参数判断转化为对光学系统还原现实物体形态的能力判断，从而为光学系统配套镜头的选型提供有效的参考依据。

实施例二：

图2是本发明实施例二提供的一种光学系统成像质量的检测方法的流程图，具体包括步骤S201至S210，详述如下：

S201、读入图像数据，该图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到。

待检测的光学系统具体可以是机器视觉摄像机，使用机器视觉摄像机拍摄一个或者多个圆形物体，该圆形物体可以是自发光小球或者被光源照射的反光小球等。

具体地，获取待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像，并读入该图像的图像数据。

进一步地，在开源计算机视觉库(Open Source Computer Vision Library，OpenCV)中，可以使用imread函数读入图像数据。

S202、对图像数据进行图像灰度化处理，得到待检测的光学系统所拍摄的图像的像素点的灰度值。

图像的灰度处理，就是将彩色图像转化为灰度图像，设置图像上的像素点的灰度值，得到具有0到255灰度值的图像，使得整个图像呈现出明显的黑白效果。具体地，根据步骤S201读入的图像数据，对待检测的光学系统所拍摄的图像进行灰度化处理，设置图像中每一个像素点的灰度值，得到具有0到255灰度值的灰度图像。

进一步地，在OpenCV中，可以使用cvtColor函数进行图像灰度化处理。

S203、根据像素点的灰度值，对图像进行边缘提取，获取圆形物体在图像中的边缘像素点信息。

在所拍摄的图像中，对于圆形物体所成像的轮廓边界处，其像素点的灰度值变化比较剧烈，这些像素点即为边缘像素点。

具体地，根据步骤S202得到的图像中所有像素点的灰度值，对图像进行边缘提取，保留图像中灰度值变化剧烈的区域，得到边缘像素点，并获取边缘像素点的信息，边缘像素点的信息可以包括像素点的坐标和方向等。

进一步地，在OpenCV中，可以使用cvCanny函数进行边缘提取。

S204、根据边缘像素点信息查找圆形物体在图像中的轮廓。

轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。

具体地，根据步骤S203获取的边缘像素点信息，可以在灰度化处理后的图像中方便的查找到圆形物体所成像的轮廓。

进一步地，在OpenCV中，可以使用cvFindContours函数方便的查找轮廓。

S205、根据轮廓计算圆形物体在图像中的面积和周长。

具体地，根据步骤S204得到的圆形物体所成像的轮廓，计算出轮廓的面积和周长，即为圆形物体在图像中的面积和周长。

进一步地，在OpenCV中，轮廓的周长可以用cvContourPerimeter或者cvArcLength函数来获取，轮廓的面积可以用cvContourArea函数来获取。

S206、根据面积和周长计算圆形物体在图像中的圆度。

具体地，根据步骤S205计算出的轮廓的面积和周长，使用如下计算公式计算出圆形物体在图像中的圆度：

其中，A为轮廓的面积，L为轮廓的周长，R为圆形物体在图像中的圆度。

若R＝1，则认为圆形物体所成的像是理论意义上的圆。

S207、判断圆度是否小于预设的圆度阈值。

一个绝对圆形的物体，可以认为是理论意义上的圆，其圆度可以认为是1，当绝对圆形的物体在经过一个光学系统拍摄之后形成的图像，会由于光学系统的畸变、像差等原因发生一定程度的变形或者失真，因此，该圆形物体在所拍摄的图像中的圆度也会发生变化。圆度的变化越大，表示图像发生的变形越大，说明光学系统的成像质量越低。因此，可以根据理论圆的圆度预设一个圆度阈值，通过对计算出的圆形物体所成像的圆度与该圆度阈值的大小进行比较，来判断光学系统的成像质量。

具体地，判断步骤S206计算出的圆形物体所成像的圆度是否小于预设的圆度阈值，若圆度小于预设的圆度阈值，则执行步骤S208，否则执行步骤S209。

预设的圆度阈值可以设置为0和1之间的某一个值，例如0.6。

S208、认定待检测的光学系统的成像质量较差。

具体地，当圆度小于预设的圆度阈值时，说明圆形物体在所拍摄的图像中发生的变形较大，因此认定待检测的光学系统的成像质量较差。

流程跳转到步骤S210，退出。

S209、认定待检测的所述光学系统的成像质量较佳。

具体地，当圆度大于或者等于预设的圆度阈值时，说明圆形物体在所拍摄的图像中发生的变形较小，因此认定待检测的光学系统的成像质量较佳。

S210、退出。

可以理解的是，在本实施例中，当圆度大于或者等于预设的圆度阈值时，认定待检测的所述光学系统的成像质量较佳，在其他实施例中，也可以为当圆度大于预设的圆度阈值时，认定待检测的所述光学系统的成像质量较佳。

本实施例中，根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到的图像数据，通过图像灰度化处理后对图像进行边缘提取，并根据提取出的边缘像素点信息查找圆形物体在图像中的轮廓，进一步计算轮廓的面积和周长，根据面积和周长计算出该圆形物体在图像中的圆度，判断该圆度与预设的圆度阈值的大小，当圆度小于预设的圆度阈值时认定待检测的光学系统的成像质量较差，否则认定待检测的所述光学系统的成像质量较佳，从而提供了一种简易高效的光学系统成像质量的检测方法，实现了将检测依据从复杂繁琐的参数判断转化为对光学系统还原现实物体形态的能力判断，为光学系统配套镜头的选型提供有效的参考依据。

实施例三：

图3是本发明实施例三提供的一种光学系统成像质量的检测装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图3示例的一种光学系统成像质量的检测装置可以是前述实施例一提供的光学系统成像质量的检测方法的执行主体，其可以是计算机设备或者计算机设备中的一个功能单元。图3示例的一种光学系统成像质量的检测装置包括：读入单元31、计算单元32和判断单元33。各功能单元详细说明如下：

读入单元31，用于读入图像数据，该图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到；

计算单元32，用于根据读入单元31读入的图像数据计算圆形物体在待检测的光学系统所拍摄的图像中的圆度；

判断单元33，用于根据计算单元32计算出的圆度判断待检测的光学系统的成像质量。

本实施例提供的一种光学系统成像质量的检测装置中各单元实现各自功能的过程，具体可参考前述图1所示实施例的描述，此处不再赘述。

从上述图3示例的一种光学系统成像质量的检测装置可知，本实施例中，根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到的图像数据，计算该圆形物体在图像中的圆度，通过该圆度来判断该光学系统的成像质量，提供了一种简易高效的光学系统成像质量的检测方法，实现了将检测依据从复杂繁琐的参数判断转化为对光学系统还原现实物体形态的能力判断，从而为光学系统配套镜头的选型提供有效的参考依据。

实施例四：

图4是本发明实施例四提供的一种光学系统成像质量的检测装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图4示例的一种光学系统成像质量的检测装置可以是前述实施例二提供的光学系统成像质量的检测方法的执行主体，其可以是计算机设备或者计算机设备中的一个功能单元。图4示例的一种光学系统成像质量的检测装置包括：读入单元41、计算单元42和判断单元43。各功能单元详细说明如下：

读入单元41，用于读入图像数据，该图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到；

计算单元42，用于根据读入单元41读入的图像数据计算圆形物体在待检测的光学系统所拍摄的图像中的圆度；

判断单元43，用于根据计算单元42计算出的圆度判断待检测的光学系统的成像质量。

进一步地，判断单元43包括：

第一判断子单元431，用于若计算单元42计算出的圆度小于预设的圆度阈值，则认定待检测的光学系统的成像质量较差；

第二判断子单元432，用于若计算单元42计算出的圆度大于或者等于预设的圆度阈值，则认定待检测的光学系统的成像质量较佳。

进一步地，计算单元42包括：

图像处理子单元421，用于对读入单元41读入的图像数据进行图像处理，得到圆形物体在待检测的光学系统所拍摄的图像中的面积和周长；

圆度计算子单元422，用于根据图像处理子单元421计算出的面积和周长计算圆形物体在图像中的圆度。

进一步地，图像处理子单元421还用于：

对读入单元41读入的图像数据进行预处理，获取圆形物体在图像中的轮廓；

根据轮廓计算圆形物体在图像中的面积和周长。

进一步地，图像处理子单元421还用于：

对读入单元41读入的图像数据进行图像灰度化处理，得到待检测的光学系统所拍摄的图像的像素点的灰度值；

根据像素点的灰度值，对图像进行边缘提取，获取圆形物体在图像中的边缘像素点信息；

根据边缘像素点信息查找所述圆形物体在图像中的轮廓。

本实施例提供的一种光学系统成像质量的检测装置中各单元实现各自功能的过程，具体可参考前述图2所示实施例的描述，此处不再赘述。

从上述图4示例的一种光学系统成像质量的检测装置可知，本实施例中，根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到的图像数据，通过图像灰度化处理后对图像进行边缘提取，并根据提取出的边缘像素点信息查找圆形物体在图像中的轮廓，进一步计算轮廓的面积和周长，根据面积和周长计算出该圆形物体在图像中的圆度，判断该圆度与预设的圆度阈值的大小，当圆度小于预设的圆度阈值时认定待检测的光学系统的成像质量较差，否则认定待检测的所述光学系统的成像质量较佳，从而提供了一种简易高效的光学系统成像质量的检测方法，实现了将检测依据从复杂繁琐的参数判断转化为对光学系统还原现实物体形态的能力判断，为光学系统配套镜头的选型提供有效的参考依据。

实施例五：

请参考图5，本发明提供了一种光学系统成像质量的检测装置500的示意图。光学系统成像质量的检测装置500可能是计算机设备或者计算机设备中的一个功能单元，本发明具体实施例并不对光学系统成像质量的检测装置的具体实现做限定。光学系统成像质量的检测装置500包括：

处理器(processor)510，通信接口(Communications Interface)520，存储器(memory)530，总线540。

处理器510，通信接口520，存储器530通过总线540完成相互间的通信。

通信接口520，用于与外界设备，例如，个人电脑、服务器等通信。

处理器510，用于执行程序532。

具体地，程序532可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。

处理器510可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器530，用于存放程序532。存储器530可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。程序532具体可以包括：

读入单元3100，用于读入图像数据，该图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到；

计算单元3200，用于根据读入单元3100读入的图像数据计算圆形物体在待检测的光学系统所拍摄的图像中的圆度；

判断单元3300，用于根据计算单元3200计算出的圆度判断待检测的光学系统的成像质量。

程序532中各单元的具体实现参见图3所示实施例中的相应单元，在此不赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请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通信接口，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。

所述功能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)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较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种光学系统成像质量的检测方法，其特征在于，包括：

读入图像数据，所述图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到；

根据所述图像数据计算所述圆形物体在所述图像中的圆度；

根据所述圆度判断所述光学系统的成像质量。

2.根据权利要求1所述的光学系统成像质量的检测方法，其特征在于，所述根据所述圆度判断所述光学系统的成像质量包括：

若所述圆度小于预设的圆度阈值，则认定所述光学系统的成像质量较差；

若所述圆度大于或者等于所述圆度阈值，则认定所述光学系统的成像质量较佳。

3.根据权利要求1或2所述的光学系统成像质量的检测方法，其特征在于，所述根据所述图像数据计算所述圆形物体在所述图像中的圆度包括：

对所述图像数据进行图像处理，得到所述圆形物体在所述图像中的面积和周长；

根据所述面积和周长计算所述圆形物体在所述图像中的圆度。

4.根据权利要求3所述的光学系统成像质量的检测方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行图像处理，得到所述圆形物体在所述图像中的面积和周长包括：

对所述图像数据进行预处理，获取所述圆形物体在所述图像中的轮廓；

根据所述轮廓计算所述圆形物体在所述图像中的面积和周长。

5.根据权利要求4所述的光学系统成像质量的检测方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行预处理，获取所述圆形物体在所述图像中的轮廓包括：

对所述图像数据进行图像灰度化处理，得到所述图像的像素点的灰度值；

根据所述像素点的灰度值，对所述图像进行边缘提取，获取所述圆形物体在所述图像中的边缘像素点信息；

根据所述边缘像素点信息查找所述圆形物体在所述图像中的轮廓。

6.一种光学系统成像质量的检测装置，其特征在于，包括：

读入单元，用于读入图像数据，所述图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到；

计算单元，用于根据所述图像数据计算所述圆形物体在所述图像中的圆度；

判断单元，用于根据所述圆度判断所述光学系统的成像质量。

7.根据权利要求6所述的光学系统成像质量的检测装置，其特征在于，所述判断单元包括：

第一判断子单元，用于若所述圆度小于预设的圆度阈值，则认定所述光学系统的成像质量较差；

第二判断子单元，用于若所述圆度大于或者等于所述圆度阈值，则认定所述光学系统的成像质量较佳。

8.根据权利要求6或7所述的光学系统成像质量的检测装置，其特征在于，所述计算单元包括：

图像处理子单元，用于对所述图像数据进行图像处理，得到所述圆形物体在所述图像中的面积和周长；

圆度计算子单元，用于根据所述面积和周长计算所述圆形物体在所述图像中的圆度。

9.根据权利要求8所述的光学系统成像质量的检测装置，其特征在于，所述图像处理子单元，还用于：

对所述图像数据进行预处理，获取所述圆形物体在所述图像中的轮廓；

根据所述轮廓计算所述圆形物体在所述图像中的面积和周长。

10.根据权利要求9所述的光学系统成像质量的检测装置，其特征在于，所述图像处理子单元，还用于：

对所述图像数据进行图像灰度化处理，得到所述图像的像素点的灰度值；

根据所述像素点的灰度值，对所述图像进行边缘提取，获取所述圆形物体在所述图像中的边缘像素点信息；

根据所述边缘像素点信息查找所述圆形物体在所述图像中的轮廓。

11.一种光学系统成像质量的检测装置，其特征在于，所述装置包括：处理器，通信接口，存储器和总线；其中，所述处理器、所述通信接口和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述通信接口，用于与外界设备通信；

所述处理器，用于执行程序；

所述存储器，用于存放所述程序；

所述程序包括：

读入单元，用于读入图像数据，所述图像数据根据待检测的光学系统拍摄的圆形物体的图像得到；

计算单元，用于根据所述图像数据计算所述圆形物体在所述图像中的圆度；

判断单元，用于根据所述圆度判断所述光学系统的成像质量。