CN110708537B

CN110708537B - 图像传感器性能测试方法及装置、存储介质

Info

Publication number: CN110708537B
Application number: CN201910945558.XA
Authority: CN
Inventors: 余兴; 蒋维楠
Original assignee: ZHEJIANG TSINGHUA YANGTZE RIVER DELTA RESEARCH INSTITUTE; ICLeague Technology Co Ltd
Current assignee: ZHEJIANG TSINGHUA YANGTZE RIVER DELTA RESEARCH INSTITUTE; ICLeague Technology Co Ltd
Priority date: 2019-09-30
Filing date: 2019-09-30
Publication date: 2021-05-28
Anticipated expiration: 2039-09-30
Also published as: CN110708537A

Abstract

本申请实施例公开了一种图像传感器性能测试方法及装置、存储介质。该方法包括：利用所述图像传感器，在同一光照环境下对同一拍摄对象采集得到第一图像和第二图像；其中，所述拍摄对象具有至少两个颜色不同的分区；根据所述第一图像和第二图像的差异，确定至少两个图像分区的图像参数像素统计特征，其中，所述第一图像与所述第二图像的至少两个图像分区对应于所述拍摄对象至少两个不同颜色分区；根据所述至少两个图像分区的像素统计特征，确定所述图像传感器的性能参数。

Description

图像传感器性能测试方法及装置、存储介质

技术领域

本申请实施例涉及电子技术，涉及但不限于一种图像传感器性能测试方法及装置、存储介质。

背景技术

相关技术中，对图像传感器的性能指标测试时，通常需要用每一个待测试的图像传感器芯片对不同的测试图像进行多次拍摄，而一片晶圆上的图像传感器数量可以达到2000到7000个不等，因此，对每个图像传感器芯片进行测试造成了很大的生产负担，增加了出货成本。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种图像传感器性能测试方法及装置、存储介质。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种图像传感器性能测试的方法，该方法包括：

利用所述图像传感器，在同一光照环境下对同一拍摄对象采集得到第一图像和第二图像；其中，所述拍摄对象具有至少两个颜色不同的分区；

根据所述第一图像和第二图像的差异，确定至少两个图像分区的像素统计特征，其中，所述第一图像与所述第二图像的至少两个图像分区对应于所述拍摄对象至少两个不同颜色分区；

根据所述至少两个图像分区的像素统计特征，确定所述图像传感器的性能参数。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种图像传感器性能测试的装置，该装置包括：

采集模块，用于在同一光照环境下对同一拍摄对象采集得到第一图像和第二图像；其中，所述拍摄对象具有至少两个颜色不同的分区；

第一确定模块，用于根据所述第一图像和第二图像的差异，确定至少两个图像分区的像素统计特征，其中，所述第一图像与所述第二图像的至少两个图像分区对应于所述拍摄对象至少两个不同颜色分区；

第二确定模块，用于根据所述至少两个图像分区的像素统计特征，确定所述图像传感器的性能参数。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种图像传感器性能测试的装置，该装置包括：

处理器和用于存储能够在所述处理器上运行的可执行指令的存储器，其中：

处理器用于运行所述可执行指令时，所述可执行指令执行上述任一项所述图像传感器性能测试方法中的步骤。

根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述任一项图像传感器性能测试方法中的步骤。

在本申请实施例中，通过拍摄具有不同颜色的拍摄对象，来划分不同的测试区域，从而获取不同区域的像素统计特征，进而计算图像传感器的性能参数。通过本申请实施例中的技术方案，能够有效提升测试效率，降低测试成本。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种图像传感器性能测试方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种拍摄对象的示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种拍摄对象的示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种图像传感器性能测试方法的流程示意图；

图5为本申请实施例中对图像进行分区的原理示意图；

图6为本申请实施例提供的一种图像传感器性能测试装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种图像传感器性能测试装置的实体结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供一种图像传感器性能测试方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤101、利用所述图像传感器，在同一光照环境下对同一拍摄对象采集得到第一图像和第二图像；其中，所述拍摄对象具有至少两个颜色不同的分区；

步骤102、根据所述第一图像和第二图像的差异，确定至少两个图像分区的像素统计特征，其中，所述第一图像与所述第二图像的至少两个图像分区对应于所述拍摄对象至少两个不同颜色分区；

步骤103、根据所述至少两个图像分区的像素统计特征，确定所述图像传感器的性能参数。

上述拍摄对象可以是用于检测图像传感器参数的测试对象，可以是测试图片、显示画面等。拍摄对象具有至少两种不同颜色的分区，这里区分颜色的图像参数可以包括灰度值、色度、饱和度或亮度等。可以是具有不同颜色块的分区方式，也可以是以拍摄对象的中心向四周逐渐变化，例如，以圆环或逐渐增大的长方形的形式逐层变换颜色，如图2所示；也可以是由中心向四周逐渐变化并且颜色渐变的方式，如图3所示。

利用图像传感器对拍摄对象进行拍摄后，可以根据拍摄的图像中颜色的分布来进行分区，得到具有不同颜色特征的图像分区，然后在后续的分析中，可以针对不同颜色特征的图像分区进行统计分析，进行得到不同条件的测试结果。

利用图像传感器对上述拍摄对象进行两次拍摄，可以得到两幅图像。由于这两幅图像是在同一光照强度下进行的拍摄，对于同一图像传感器，第一图像和第二图像的理想情况是完全相同的。但是由于图像传感器具有一定的误差，在每次拍摄时得到的图像会存在一定的差异，体现在图像中各像素的参数中。例如，第一图像的部分像素与第二图像的部分像素的像素值，包括灰阶值、亮度值等存在差异。

通过分析上述第一图像和第二图像的差异，可以确定两幅图像的像素统计特征，由于第一图像和第二图像具有对应相同的图像分区，因此，可以得到每一图像分区的像素统计特征。这里的像素统计特征是通过对像素的分析得到的统计结果，体现了一个区域的整体差异，例如，像素值的标准差、方差等。

通过对上述不同的分区进行分析，得到不同拍摄对象在不同颜色的情况下，图像传感器体现出的效果。通过对不同图像分区的上述像素统计特征进行再次的统计分析，可以计算得到图像传感器的性能参数，从而确定图像传感器的性能。

通过本申请实施例中的方法，针对具有不同颜色的拍摄对象进行拍摄，并进行分区的处理和分析，减少了采集拍摄图像的次数，提升了测试效率。并且，由于拍摄对象可以具有不同的颜色，可以根据测试精度的需求选择合适的拍摄对象并对拍摄得到的图像进行分区，根据需求增加图像分区的数量，从而增加测试的条件，有效提升测试准确性。

在一些实施例中，如图4所示，上述步骤102，根据所述第一图像和第二图像的差异，确定至少两个图像分区的像素统计特征，包括：

步骤11、根据所述第一图像和所述第二图像的差值，确定第三图像；

步骤12、根据所述第一图像和所述第二图像的平均值，确定第四图像；

步骤13、根据所述第三图像的像素值，确定所述第三图像的至少两个图像分区的第一像素统计特征；

步骤14、根据所述第四图像的像素值，确定所述第四图像的至少两个图像分区的第二像素统计特征，其中，所述第三图像的至少两个图像分区分别与所述第四图像的至少两个图像分区相对应。

上述第三图像是两幅图像的相减得到的，可以将对应像素的像素值分别进行相减，也可以以多个像素为一组，对多个像素的平均像素值进行相减。然后以得到的结果作为每一像素的像素值，构成第三图像。在实际应用中，可以根据测试精度的需求和测试速度的需求进行设定。

与第三图像类似，上述第四图像是对两幅图像取平均值得到的，可以将对应像素的像素值分别取平均值，也可以以多个像素为一组，对多个像素的平均像素值作为一组，将两幅图像对应的两组像素取平均值。然后以得到的结果作为每一像素的像素值，构成第四图像。同样的，在实际应用中，也可以根据测试精度的需求和测试速度的需求进行设定。

上述第三图像与第一图像和第二图像具有对应一致的图像分区，对每一图像分区进行像素值的统计，就可以确定每一图像分区中像素差值的统计特征，记为第一像素统计特征。

上述第四图像与第一图像和第二图像也具有对应一致的图像分区，对每一图像分区进行像素值的统计，就可以确定每一图像分区中像素平均值的统计特征，记为第二像素统计特征。

基于第一统计特征和第二统计特征，就可以计算得到体现图像差异的标准差或方差等统计特征，进一步计算得到图像传感器的性能参数。

在一些实施例中，上述步骤11，根据所述第一图像和所述第二图像的差值，确定第三图像，包括：将所述第一图像中的第x行第y列像素与所述第二图像的第x行第y列像素的像素值相减，得到所述第三图像的第x行第y列像素的像素值；

上述步骤12，根据所述第一图像和所述第二图像的平均值，确定第四图像，包括：将所述第一图像中的第x行第y列像素与所述第二图像的第x行第y列像素的像素值取平均值，得到所述第四图像的第x行第y列像素的像素值。

这里，提供了上述步骤11的一种实现方式，对第一图像和第二图像中位置相对应的像素分别对像素值相减，得到第三图像对应的像素值；并对第一图像和第二图像位置相对应的像素分别取平均值，得到第四图像的像素值。

通过这种方法，能够确定图像中的每一像素差异，并进一步运算得到统计特征，从而准确确定图像传感器的性能参数。

在一些实施例中，上述步骤13，根据所述第三图像的像素值，确定所述第三图像的至少两个图像分区的第一像素统计特征，包括：对所述第三图像中第k个图像分区的像素值取标准差，得到所述第一像素统计特征；所述k为大于0且小于所述第三图像的总图像分区数的正整数；

上述步骤14，根据所述第四图像的像素值，确定所述第四图像的至少两个图像分区的第二像素统计特征，包括：对所述第四图像中第k个图像分区的像素值取平均值，得到所述第二像素统计特征。

这里，得到第三图像和第四图像后，以第三图像的各图像分区为单位，计算标准差，得到对应于每一图像分区的第一像素统计特征。同样的以第四图像的各图像分区为单位，计算每一图像分区中像素值的平均值，得到对应于每一图像分区的第二统计特征。

因此，对应于每一图像分区的不同测试条件，可以得到相应的像素统计特征，从而更加准确地确定图像传感器的性能参数。

在一些实施例中，上述步骤103，根据所述至少两个图像分区的像素统计特征，确定所述图像传感器的性能参数，包括：

步骤21、根据所述至少两个图像分区的所述第一像素统计特征与所述第二像素统计特征的变化关系，确定所述图像传感器的转换增益参数。

上述图像传感器的性能参数可以是CG(Conversion Gain，转换增益参数)，转换增益体现了图像传感器中的像素单元将光信号转换为电信号的转换能力，转换增益越大，在一定的光强与曝光时间下，像素输出的电压越大；转换增益越小，在一定的光强与曝光时间下，像素输出的电压越小。

通过上述统计特征的变化关系，就可以确定图像传感器的CG值，例如，将上述第三图像确定得到的每个分区的标准差作为噪声，将上述第四图像中每个分区的平均值作为信号；根据噪声随信号在不同分区的变化关系绘制出变化曲线，该曲线的斜率即可认为是图像传感器的CG值。

在一些实施例中，该方法还包括：

步骤31、根据所述拍摄对象的至少两个颜色不同的分区，确定所述第一图像和所述第二图像的图像分区；其中，所述第一图像的图像分区与所述第二图像的图像分区的位置相对应。

这里，对拍摄对象进行拍摄后，分别得到了第一图像和第二图像，在进行像素的分析统计之前，先对第一图像和第二图像进行分区，可以根据拍摄对象本身的颜色分区来进行划分；如果拍摄对象的颜色是逐渐变化的，即没有明显的区域边界，则可以根据测试精度的需求，沿着拍摄对象的颜色变化的方向按比例进行划分。

在一些实施例中，上述步骤31，根据所述拍摄对象的至少两个颜色不同的分区，确定所述第一图像和所述第二图像的图像分区，包括：

步骤41、根据待划分区域的分区数量N和所述第一图像的宽度，确定第一分区的宽度；其中，N为大于等于2的正整数；

步骤42、根据所述第一分区的宽度的倍数，确定第二分区的宽度；其中，所述第一分区为所述第一图像的中心区域，所述第二分区共有N-1个，所述第二分区以所述第一分区为中心，并包围所述第一分区。

如图5所示，第一分区的宽度W可以根据如下公式1来确定：

其中，W为第一分区的宽度，H为第一分区的高度，这里的第一分区可以是正方形，因此，宽度W与高度H相等。图像宽度IW为第一图像或第二图像的总宽度，区域数N为需要划分的总区域数，可以根据测试精度的需求来进行设定，也可以根据拍摄对象的颜色分区来确定。

第二分区的宽度基于第一分区的宽度W来设定，可以根据第一分区的宽度W的倍数确定。例如，第一个第二分区的宽度为2W，第二个宽度为3W，……，第N-1个宽度为(N-2)W，以此类推。

通过该方法，可以以图像的中心向四周延伸的方式均匀地划分第一图像和第二图像的区域。由于拍摄图像时，光源往往是点光源，拍摄得到的中心区域向四周延伸具有逐渐变化的参数特性，因此，上述划分区域的方式能够进一步提升图像传感器测试的准确性，并能够合理快速地的完成区域的划分。

为了便于更加清楚地阐述本申请的技术方案，这里提供以下示例：

在测试一个图像传感器芯片时，可以在高、低光照强度下分别对两个拍摄对象拍摄两组图像，然后计算其中的梯度，得到CG值。

步骤1、在80％饱和光强的情况下，分别对两个拍摄对象拍摄第一组图像，得到frame_1_80和frame_2_80两幅图像。其中，两个拍摄对象的颜色不同。

步骤2、在40％饱和光强的情况下，分别对两个拍摄对象拍摄第二组图像，得到frame_1_40和frame_2_40两幅图像。

步骤3、然后计算80％光强下的差值图像和平均值图像，即第一组的两幅图像的图像差diff_frame_80＝frame_1_80-frame_2_80，以及第一组的两幅图像的平均值：mean_frame_80＝(frame_1_80+frame_2_80)/2；

步骤4、计算40％光强下的差值图像平均值图像，即第二组的两幅图像的图像差diff_frame_40＝frame_1_40-frame_2_40，以及第二组的两幅图像的平均值：mean_frame_40＝(frame_1_40+frame_2_40)/2。

步骤5、通过以下公式2计算CG值：

其中，Stdev²表示求标准差。

通过上述过程需要对两个拍摄对象在不同的光强条件下进行拍摄，耗时较长，因此，这里可以采用具有不同颜色的拍摄对象在同一光强条件下进行拍摄，然后针对拍摄图像的不同颜色的分区进行统计处理，从而节省测试时间。

在25％的光强条件下，分别对具有不同颜色的同一拍摄对象拍摄两次，获得两幅图像。然后以中心向外辐射的方式将两幅图像划分为7个区域，计算上述两幅图像的差值作为第三幅图像，并计算上述两幅图像的平均值，作为第四幅图像。

然后计算上述第三幅图像中每个区域的标准差，作为噪声；并计算第四幅图像中每个区域的平均值，作为信号。最后画出噪声随信号变化的曲线，该曲线的斜率即为图像传感器的CG。

本申请实施例还提供一种图像传感器性能测试装置，如图6所示，所述装置600包括：

采集模块601，用于在同一光照环境下对同一拍摄对象采集得到第一图像和第二图像；其中，所述拍摄对象具有至少两个颜色不同的分区；

第一确定模块602，用于根据所述第一图像和第二图像的差异，确定至少两个图像分区的像素统计特征，其中，所述第一图像与所述第二图像的至少两个图像分区对应于所述拍摄对象至少两个不同颜色分区；

第二确定模块603，用于根据所述至少两个图像分区的像素统计特征，确定所述图像传感器的性能参数。

在一些实施例中，所述第一确定模块，包括：

第一确定子模块，用于根据所述第一图像和所述第二图像的差值，确定第三图像；

第二确定子模块，用于根据所述第一图像和所述第二图像的平均值，确定第四图像；

第三确定子模块，用于根据所述第三图像的像素值，确定所述第三图像的至少两个图像分区的第一像素统计特征；

第四确定子模块，用于根据所述第四图像的像素值，确定所述第四图像的至少两个图像分区的第二像素统计特征，其中，所述第三图像的至少两个图像分区分别与所述第四图像的至少两个图像分区相对应。

在一些实施例中，所述第一确定子模块，包括：差值模块，用于将所述第一图像中的第x行第y列像素与所述第二图像的第x行第y列像素的像素值相减，得到所述第三图像的第x行第y列像素的像素值；

第一平均值模块，包括：第二平均值模块，用于将所述第一图像中的第x行第y列像素与所述第二图像的第x行第y列像素的像素值取平均值，得到所述第四图像的第x行第y列像素的像素值。

在一些实施例中，所述第三确定子模块，还用于对所述第三图像中第k个图像分区的像素值取标准差，得到所述第一像素统计特征；所述k为大于0且小于所述第三图像的总图像分区数的正整数；

所述第四确定子模块，还用于对所述第四图像中第k个图像分区的像素值取平均值，得到所述第二像素统计特征。

在一些实施例中，所述根第二确定模块，包括：

根据所述至少两个分区的所述第一像素统计特征与所述第二像素统计特征的变化关系，确定所述图像传感器的转换增益参数。

在一些实施例中，所述装置还包括：

第三确定模块，用于根据所述拍摄对象的至少两个颜色不同的分区，确定所述第一图像和所述第二图像的图像分区；其中，所述第一图像的图像分区与所述第二图像的图像分区的位置相对应。

在一些实施例中，所述第三确定模块，包括：

第五确定子模块，用于根据待划分区域的图像分区数量N和所述第一图像的宽度，确定第一分区的宽度；其中，N为大于等于2的正整数；

第六确定子模块，用于根据所述第一分区的宽度的倍数，确定第二分区的宽度；其中，所述第一分区为所述第一图像的中心区域，所述第二分区共有N-1个，所述第二分区以所述第一分区为中心，并包围所述第一分区。

以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请装置实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

需要说明的是，本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的图像传感器性能测试方法，并作为独立的产品销售或使用时，也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，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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移动轨迹的确定装置(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。

对应地，本申请实施例提供一种图像传感器性能测试装置，该装置至少包括：处理器和用于存储能够在所述处理器上运行的可执行指令的存储器，其中：处理器用于运行所述可执行指令时，所述可执行指令执行上述任一实施例所提供的图像传感器性能测试方法中的步骤。

对应地，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述任一实施例所提供的图像传感器性能测试方法中的步骤。

这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

需要说明的是，图7为本申请实施例图像传感器性能测试装置的一种硬件实体示意图，如图7所示，该装置700的硬件实体包括：处理器701、通信接口702和存储器703，其中

处理器701通常控制装置700的总体操作。

通信接口702可以使装置通过网络与其他终端或服务器通信。

存储器703配置为存储由处理器701可执行的指令和应用，还可以缓存待处理器701以及装置700中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)实现。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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移动轨迹的确定装置(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种图像传感器性能测试方法，其特征在于，所述方法包括：

根据所述至少两个图像分区的像素统计特征，确定所述图像传感器的性能参数；

所述根据所述第一图像和第二图像的差异，确定至少两个图像分区的像素统计特征，包括：

根据所述第一图像和所述第二图像的差值，确定第三图像；根据所述第一图像和所述第二图像的平均值，确定第四图像；

根据所述第三图像的像素值，确定所述第三图像的至少两个图像分区的第一像素统计特征；根据所述第四图像的像素值，确定所述第四图像的至少两个图像分区的第二像素统计特征，其中，所述第三图像的至少两个图像分区分别与所述第四图像的至少两个图像分区相对应。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像和所述第二图像的差值，确定第三图像，包括：将所述第一图像中的第x行第y列像素与所述第二图像的第x行第y列像素的像素值相减，得到所述第三图像的第x行第y列像素的像素值；

所述根据所述第一图像和所述第二图像的平均值，确定第四图像，包括：将所述第一图像中的第x行第y列像素与所述第二图像的第x行第y列像素的像素值取平均值，得到所述第四图像的第x行第y列像素的像素值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三图像的像素值，确定所述第三图像的至少两个图像分区的第一像素统计特征，包括：对所述第三图像中第k个分区的像素值取标准差，得到所述第一像素统计特征；所述k为大于0且小于所述第三图像的总分区数的正整数；

所述根据所述第四图像的像素值，确定所述第四图像的至少两个分区的第二像素统计特征，包括：对所述第四图像中第k个分区的像素值取平均值，得到所述第二像素统计特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两个图像分区的像素统计特征，确定所述图像传感器的性能参数，包括：

根据所述至少两个图像分区的所述第一像素统计特征与所述第二像素统计特征的变化关系，确定所述图像传感器的转换增益参数。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述拍摄对象的至少两个颜色不同的分区，确定所述第一图像和所述第二图像的图像分区；其中，所述第一图像的图像分区与所述第二图像的图像分区的位置相对应。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述拍摄对象的至少两个颜色不同的分区，确定所述第一图像和所述第二图像的图像分区，包括：

根据待划分区域的图像分区数量N和所述第一图像的宽度，确定第一分区的宽度；其中，N为大于等于2的正整数；

根据所述第一分区的宽度的倍数，确定第二分区的宽度；其中，所述第一分区为所述第一图像的中心区域，所述第二分区共有N-1个，所述第二分区以所述第一分区为中心，并包围所述第一分区。

7.一种图像传感器性能测试装置，其特征在于，所述装置包括：

第二确定模块，用于根据所述至少两个图像分区的像素统计特征，确定所述图像传感器的性能参数；

所述第一确定模块，包括：

8.一种图像传感器性能测试装置，其特征在于，所述装置至少包括：

处理器用于运行所述可执行指令时，所述可执行指令执行上述权利要求1至6任一项所述图像传感器性能测试方法中的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述权利要求1至6任一项提供的图像传感器性能测试方法中的步骤。