CN113724201B - 基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法，将图像传感器校正前后测试图像样本看作二维函数f(x,y)与f'(x,y)，(x,y)为传感器像素的坐标，f(x,y)为对应校正前像素(x,y)的灰度值，f'(x,y)为对应校正后像素(x,y)的灰度值，将f(x,y)与f'(x,y)进行傅里叶变换得到F(u,ν)与F'(u,ν)根据二维傅里叶变换后的结果，即可绘制函数的频谱图，对比校正前后函数频谱图的空间分布，若校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动，则表明对比度越大，校正效果越好，本发明能够更加直观方便的进行评价串扰补偿效果，稳定可靠，适于工程应用。

Description

基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法
技术领域
本发明属于图像传感器测试技术领域，涉及一种基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法。
背景技术
作为典型的光电探测器件，彩色图像传感器具有集成度高、随机读取、低功耗和低成本等优势,在图像处理和光电对抗系统中,得到了广泛的应用。由于集成电路设计技术和工艺水平的提高，图像传感器过去存在的缺点，现在可以找到相关解决方法，因而图像传感器再次成为研究的热点。图像传感器已经克服了已有的技术瓶颈，在视频监控，航空探测设备，医疗设备，眼膜识别，可视通信等诸多领域的应用前景十分广阔。但在鉴定检测过程中，经常需要对像素之间产生的像素串扰进行串扰补偿以增强图像传感器成像质量，以往衡量串扰补偿效果的方法普遍存在处理数据步骤繁杂等缺陷，基于此，本发明提出一种基于二维傅里叶变换的空间分布谱函数，进行评价衡量图像传感器串扰补偿效果的方法。
发明内容
针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法，能够更加直观方便的进行评价串扰补偿效果。
为解决上述技术问题，本发明的一种基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法，包括以下步骤：
步骤1：将传感器校正前后测试图像样本看作二维函数f(x,y)与f'(x,y)，(x,y)为图像样本像素坐标，f(x,y)对应校正前图像样本像素(x,y)的灰度值，f'(x,y)对应校正后图像样本像素(x,y)的灰度值，将f(x,y)与f'(x,y)进行二维傅里叶变换得到F(u,ν)与F'(u,ν)；
其中：
(x,y)为图像样本像素坐标；
(u,v)为图像样本经傅里叶变换后像素频率域坐标；
f(x,y)对应校正前图像样本像素(x,y)的灰度值；
f'(x,y)对应校正后图像样本像素(x,y)的灰度值；
F(u,v)为图像样本校正前经过傅里叶变换频率域像素灰度值；
F'(u,v)为图像样本校正后经过傅里叶变换频率域像素灰度值；
步骤2：分别计算F(u,ν)与F'(u,ν)的重心，当校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动时表明校正效果越好。
本发明的有益效果：本发明基于建立空间坐标系，将传感器校正前后测试图像样本看作二维函数f(x,y)与f'(x,y)，(x,y)为传感器校正像素的坐标，f(x,y)为对应校正前像素(x,y)的灰度值，f'(x,y)为对应校正后像素(x,y)的灰度值，将f(x,y)与f'(x,y)进行傅里叶变换得到F(u,ν)与F'(u,ν)，进行评价图像传感器补偿效果，对比现有方法，能够更加直观方便的进行评价串扰补偿效果，稳定可靠，适于工程应用。
附图说明
图1为图像传感器像素分布示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。
依据补偿后图像传感器输出的图像数据应该有更高的对比度这一原则，使用了一种空间分布谱函数，用于评价图像传感器补偿效果。
通过数学建模，将传感器校正前后测试图像样本看作二维函数f(x,y)与f'(x,y)，(x,y)为图像样本像素坐标，f(x,y)对应校正前图像样本像素(x,y)的灰度值，f'(x,y)对应校正后图像样本像素(x,y)的灰度值，将f(x,y)与f'(x,y)进行二维傅里叶变换得到F(u,ν)与F'(u,ν)；
其中：
(x,y)为图像样本像素坐标；
(u,v)为图像样本经傅里叶变换后像素频率域坐标；
f(x,y)对应校正前图像样本像素(x,y)的灰度值；
f'(x,y)对应校正后图像样本像素(x,y)的灰度值；
F(u,v)为图像样本校正前经过傅里叶变换频率域像素灰度值；
F'(u,v)为图像样本校正后经过傅里叶变换频率域像素灰度值；
根据二维傅里叶变换后的结果，即可绘制函数的频谱图，对比校正前后函数频谱图的空间分布，若校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动，则表明高频信息增加越多，代表对比度越大，校正效果越好。
分别计算F(u,ν)与F'(u,ν)的重心坐标(uG，vG)与(u'G，v'G)，若图像样本经过校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动，则表明高频信息增加越多，高频信息即频率大的信息量，而图像样本经过二维傅里叶展开后，高频信息代表像素灰度值变化较快，图像样本对比度越大，而图像对比度衡量图像质量好坏的一个重要指标，因此，当校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动时表明校正效果越好。
本测量方法是这样实现：
1:建立坐标系(X,Y,Z)，将传感器校正前后测试图像样本看作二维函数f(x,y)与f'(x,y)，(x,y)为传感器校正像素的坐标，f(x,y)为对应校正前像素(x,y)的灰度值，f'(x,y)为对应校正后像素(x,y)的灰度值，将f(x,y)与f'(x,y)进行傅里叶变换得到F(u,ν)与F'(u,ν)：
2：分别计算F(u,ν)与F'(u,ν)的重心，得到F(u,ν)的重心坐标(uG，vG)与F'(u,ν)的重心坐标(u'G，v'G)，uG-u'G及vG-v'G可作为图像传感器量化评价指标，若校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动，则表明高频信息增加越多，高频信息即频率大的信息量，而图像样本经过二维傅里叶展开后，高频信息代表像素灰度值变化较快，图像样本对比度越大，而图像对比度衡量图像质量好坏的一个重要指标，因此，当校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动时表明校正效果越好。

Claims (1)

1.一种基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将传感器校正前后测试图像样本看作二维函数f(x,y)与f'(x,y)，(x,y)为图像样本像素坐标，f(x,y)对应校正前图像样本像素(x,y)的灰度值，f'(x,y)对应校正后图像样本像素(x,y)的灰度值，将f(x,y)与f'(x,y)进行二维傅里叶变换得到F(u,ν)与F'(u,ν)；
其中：
(x,y)为图像样本像素坐标；
(u,v)为图像样本经傅里叶变换后像素频率域坐标；
f(x,y)对应校正前图像样本像素(x,y)的灰度值；
f'(x,y)对应校正后图像样本像素(x,y)的灰度值；
F(u,v)为图像样本校正前经过傅里叶变换频率域像素灰度值；
F'(u,v)为图像样本校正后经过傅里叶变换频率域像素灰度值；
步骤2：分别计算F(u,ν)与F'(u,ν)的重心，当校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动时表明校正效果越好。
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