CN112258407A - 一种图像采集设备的信噪比获取方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

一种图像采集设备的信噪比获取方法，包括以下步骤：连续采集固定条纹宽度的黑白条纹图案的图像，得到图像序列；计算所述图像的信号、时域噪声、空域噪声；根据所述图像的信号、所述时域噪声、所述空域噪声，获取图像采集设备的信噪比。本发明还提供一种图像采集设备的信噪比获取装置，能够自动进行计算，避免引入手动选取的偏差，使用时域、空域、频域结合计算，结果更加准确。

Description

一种图像采集设备的信噪比获取方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及图像采集领域，尤其涉及一种图像采集设备的信噪比获取方法及装置。
背景技术
图像采集设备的性能，一般是通过计算图像采集设备采集图像的质量来衡量。现有技术中，是使用信噪比(SNR Signal Noise Rate)，具体实现方式，包括：采集一幅如图1所示的黑白条纹图像；使用软件工具手动测量黑白条纹的灰度差作为信号(S signal)，黑白条纹灰度差信号如图2所示；计算所有黑条纹内部(或者白条纹内部)的灰度标准差，作为噪声(N noise)，黑条纹内部(或者白条纹内部)的灰度标准差如图3所示；通过如下公式计算出信噪比：SNR＝S/N，其中，SNR为图像信噪比，S为图像信号，N为图像噪声。
上述现有技术计算信噪比的方法存在诸多问题，例如信号S由手动计算误差较大；噪声选择依赖对图像中黑白条纹的分区，在噪声很大的情况下不容易做到，而且无法分析噪声的来源。
发明内容
为了解决现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种图像采集设备的信噪比获取方法及装置，能够自动进行计算，避免引入手动选取的偏差，使用时域、空域、频域结合计算，结果更加准确。
为实现上述目的，本发明提供的图像采集设备的信噪比获取方法，包括以下步骤：
连续采集固定条纹宽度的黑白条纹图案的图像，得到图像序列；
计算所述图像的信号、时域噪声、空域噪声；
根据所述图像的信号、所述时域噪声、所述空域噪声，获取图像采集设备的信噪比。
进一步地，所述图像序列中的图像大小相等。
进一步地，所述计算所述图像的信号，还包括，
将图像序列的平均值作为输入图像，并得到输入图像的频谱；
根据得到的输入图像的频谱，计算出所述图像的信号。
进一步地，所述将图像序列的平均值作为输入图像，并得到输入图像的频谱的步骤，是将图像序列的平均值作为输入图像，经过离散傅立叶变换后得到所述输入图像的频谱。
进一步地，所述计算所述时域噪声，还包括，获取图像的像素点标准差，将像素值标准差的平均值作为时域噪声。
进一步地，所述计算所述空域噪声，还包括，
将图像序列的平均值作为输入图像，并得到输入图像频谱；
去除图像信号的频谱分量，得到空域噪声的频谱；
根据空域噪声的频谱，得到所述空域噪声。
进一步地，所述去除图像信号的频谱分量，得到空域噪声的频谱的步骤，是去除输入图像频谱中的频谱分量，得到空域噪声的频谱。
更进一步地，所述根据空域噪声的频谱，得到所述空域噪声的步骤，还包括，根据帕塞瓦尔定理，将获取的空域噪声的频谱平方平均数作为所述空域噪声。
为实现上述目的，本发明还提供一种图像采集设备的信噪比获取装置，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行如上文所述的图像采集设备的信噪比获取方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序运行时执行如上文所述的图像采集设备的信噪比获取方法的步骤。
本发明的图像采集设备的信噪比获取方法，具有以下有益效果：
1)计算全自动进行，避免引入手动选取的偏差；
2)将噪声分解为时域噪声和空域噪声，更便于噪声来源分析；
3)使用时域、空域、频域结合计算，结果更加准确。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，并与本发明的实施例一起，用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为现有技术中采集的黑白条纹图像示意图；
图2为黑白条纹灰度差信号示意图；
图3为黑白条纹内部灰度标准差示意图；
图4为根据本发明的图像采集设备的信噪比获取方法流程图；
图5为根据本发明的图像采集设备的信噪比获取装置结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
图4为根据本发明的图像采集设备的信噪比获取方法流程图，下面将参考图4，对本发明的图像采集设备的信噪比获取方法进行详细描述。
首先，在步骤401，连续采集多次固定条纹宽度的黑白条纹图案的图像，得到图像序列。
本发明实施例中，每次采集的图像大小相等。
本发明实施例中，连续采集L次(L≥2)条纹宽度为d(单位mm)的黑白条纹图案的图像，得到图像序列A＝{A1,A2,...,AL}，每次图像大小相等，都是M行N列，即
Figure BDA0002733155160000031
在步骤402，计算图像的信号S(signal)，时域噪声NT(Temperal Domain Noise)，空域噪声NS(Spatial Domain Noise)。
本发明实施例中，时域噪声NT的计算方法是取像素值标准差的平均值：
首先，计算出像素值标准差NT(n,m)；
像素值标准差NT(n,m)是像素点(n,m)在不同次采集中灰度值的变化值，具体计算公式为：
Figure BDA0002733155160000041
其次，计算出全图时域噪声NT。
本实施例中，全图时域噪声NT定义为每个像素值标准差的平均值，即
Figure BDA0002733155160000042
本发明实施例中，在频域(Frequency Domain)中计算信号S：
首先，取图像序列的平均值B作为输入图像，即
Figure BDA0002733155160000043
当采图次数L足够大时，图像序列均值B中的时域噪声BNT趋向于0，因此图像是信号和空域噪声的线性叠加，即B＝BS+BNS。
其次，使用离散傅立叶变换(DFT)可以得到图像B的频谱Bf,即
Figure BDA0002733155160000044
其中
Figure BDA0002733155160000045
是B的全图均值，减掉均值再做DFT操作可以滤除直流分量。根据DFT的线性不变性，此时图像的频谱信号的频谱C仍然是信号的频谱CS和空域噪声的频谱CNS的线性叠加，即C＝CS+CNS。
最后，由于条纹信号在时域中近似三角函数，因此信号在频域中会变成图像中心对称的2个尖峰，根据DFT的推导可以计算信号量S
Figure BDA0002733155160000046
其中max{|C|}就是频谱的绝对值在尖峰处的取值，一般是频谱的最大值。
本发明实施例中，在频域(Frequency Domain)中计算空域噪声Ns：
首先：对频谱Bf的绝对值进行PxP窗口的中值滤波(Median Filter)去除信号的频谱分量，得到空域噪声的频谱CNS＝med(C)。
其次，根据帕塞瓦尔(Parseval)定理，频谱的功率等于时域的功率，因此空域噪声NS可以用频谱平方平均数获取，用公式表示为
Figure BDA0002733155160000051
在步骤403，根据建立的信噪比SNR与信号(S)、时域噪声(NT)以及空域噪声(NS)的函数关系，计算出图像采集设备的信噪比。
本发明实施例中，计算图像采集设备的信噪比的公式为：
Figure BDA0002733155160000052
实施例2
本发明的实施例中，还提供了一种图像采集设备的信噪比获取装置，图5为根据本发明的图像采集设备的信噪比获取装置结构示意图，如图5所示，本发明的图像采集设备的信噪比获取装置50，包括处理器501，以及存储器502，其中，
存储器502存储有计算机程序，计算机程序在被处理器501读取执行时，执行上述图像采集设备的信噪比获取方法实施例中的步骤。
实施例3
本发明的实施例还提供了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程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述图像采集设备的信噪比获取方法实施例中的步骤。
在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的图像采集设备的信噪比获取方法，可广泛用于采图装置的性能评估，特别是屏下光学指纹模组。
本领域普通技术人员可以理解：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图像采集设备的信噪比获取方法，包括以下步骤：
连续采集固定条纹宽度的黑白条纹图案的图像，得到图像序列；
计算所述图像的信号、时域噪声、空域噪声；
根据所述图像的信号、所述时域噪声、所述空域噪声，获取图像采集设备的信噪比。
2.根据权利要求1所述的图像采集设备的信噪比获取方法，其特征在于，所述图像序列中的图像大小相等。
3.根据权利要求1所述的图像采集设备的信噪比获取方法，其特征在于，所述计算所述图像的信号，还包括，
将图像序列的平均值作为输入图像，并得到输入图像的频谱；
根据得到的输入图像的频谱，计算出所述图像的信号。
4.根据权利要求3所述的图像采集设备的信噪比获取方法，其特征在于，所述将图像序列的平均值作为输入图像，并得到输入图像的频谱的步骤，是将图像序列的平均值作为输入图像，经过离散傅立叶变换后得到所述输入图像的频谱。
5.根据权利要求1所述的图像采集设备的信噪比获取方法，其特征在于， 所述计算所述时域噪声，还包括，获取图像的像素点标准差，将像素值标准差的平均值作为时域噪声。
6.根据权利要求1所述的图像采集设备的信噪比获取方法，其特征在于，所述计算所述空域噪声，还包括，
将图像序列的平均值作为输入图像，并得到输入图像频谱；
去除图像信号的频谱分量，得到空域噪声的频谱；
根据空域噪声的频谱，得到所述空域噪声。
7.根据权利要求6所述的图像采集设备的信噪比获取方法，其特征在于，所述去除图像信号的频谱分量，得到空域噪声的频谱的步骤，是去除输入图像频谱中的频谱分量，得到空域噪声的频谱。
8.根据权利要求6所述的图像采集设备的信噪比获取方法，其特征在于，所述根据空域噪声的频谱，得到所述空域噪声的步骤，还包括，根据帕塞瓦尔定理，将获取的空域噪声的频谱平方平均数作为所述空域噪声。
9.一种图像采集设备的信噪比获取装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1至8任一项所述的图像采集设备信噪比获取方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序运行时执行权利要求1至8任一项所述的图像采集设备的信噪比获取方法的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113298764A (zh) * 2021-05-11 2021-08-24 合肥富煌君达高科信息技术有限公司 基于图像噪声分析的高速相机成像质量分析方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030035480A1 (en) * 2001-08-15 2003-02-20 Philips Electronics North America Corporation Method for transmission control in hybrid temporal-SNR fine granular video coding
CN103179325A (zh) * 2013-03-26 2013-06-26 北京理工大学 一种固定场景下低信噪比视频的自适应3d降噪方法
CN104502924A (zh) * 2014-12-08 2015-04-08 广西大学 一种gps信号处理方法和装置
CN107831473A (zh) * 2017-10-13 2018-03-23 西安电子科技大学 基于高斯过程回归的距离‑瞬时多普勒图像序列降噪方法
CN107886526A (zh) * 2017-11-13 2018-04-06 中国人民解放军国防科技大学 基于时域滤波的序列图像弱小目标检测方法
CN110490811A (zh) * 2019-05-31 2019-11-22 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像降噪装置及图像降噪方法
CN110895794A (zh) * 2018-09-13 2020-03-20 浙江宇视科技有限公司 视频效果自修复方法和视频自修复装置
CN111311510A (zh) * 2020-01-22 2020-06-19 京东方科技集团股份有限公司 图像中条纹噪声的去除方法及装置
CN111488818A (zh) * 2020-04-08 2020-08-04 北京集创北方科技股份有限公司 一种系统噪声分析方法、装置及计算机可读存储介质
WO2020207261A1 (zh) * 2019-04-09 2020-10-15 Oppo广东移动通信有限公司 基于多帧图像的图像处理方法、装置、电子设备

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030035480A1 (en) * 2001-08-15 2003-02-20 Philips Electronics North America Corporation Method for transmission control in hybrid temporal-SNR fine granular video coding
CN103179325A (zh) * 2013-03-26 2013-06-26 北京理工大学 一种固定场景下低信噪比视频的自适应3d降噪方法
CN104502924A (zh) * 2014-12-08 2015-04-08 广西大学 一种gps信号处理方法和装置
CN107831473A (zh) * 2017-10-13 2018-03-23 西安电子科技大学 基于高斯过程回归的距离‑瞬时多普勒图像序列降噪方法
CN107886526A (zh) * 2017-11-13 2018-04-06 中国人民解放军国防科技大学 基于时域滤波的序列图像弱小目标检测方法
CN110895794A (zh) * 2018-09-13 2020-03-20 浙江宇视科技有限公司 视频效果自修复方法和视频自修复装置
WO2020207261A1 (zh) * 2019-04-09 2020-10-15 Oppo广东移动通信有限公司 基于多帧图像的图像处理方法、装置、电子设备
CN110490811A (zh) * 2019-05-31 2019-11-22 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像降噪装置及图像降噪方法
CN111311510A (zh) * 2020-01-22 2020-06-19 京东方科技集团股份有限公司 图像中条纹噪声的去除方法及装置
CN111488818A (zh) * 2020-04-08 2020-08-04 北京集创北方科技股份有限公司 一种系统噪声分析方法、装置及计算机可读存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DAMON M. CHANDLER ET AL: "VSNR: A Wavelet-Based Visual Signal-to-Noise Ratio for Natural Images", 《IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING》, vol. 16, no. 9, 30 September 2007 (2007-09-30), pages 2284 - 2298, XP011189804, DOI: 10.1109/TIP.2007.901820 *
YIN ZHAO ET AL: "A Perceptual Metric for Evaluating Quality of Synthesized Sequences in 3DV System", 《VISUAL COMMUNICATIONS AND IMAGE PROCESSING 2010》, vol. 7744, 31 December 2010 (2010-12-31), pages 77440 *
龚学艺 等: "CMOS图像传感器时间域噪声分析及其应用研究", 《光学与光电技术》, vol. 11, no. 1, 28 February 2013 (2013-02-28), pages 86 - 90 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113298764A (zh) * 2021-05-11 2021-08-24 合肥富煌君达高科信息技术有限公司 基于图像噪声分析的高速相机成像质量分析方法

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