CN115546514B - 图片噪声计算方法、装置及图片测试系统 - Google Patents

图片噪声计算方法、装置及图片测试系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115546514B
CN115546514B CN202210111547.3A CN202210111547A CN115546514B CN 115546514 B CN115546514 B CN 115546514B CN 202210111547 A CN202210111547 A CN 202210111547A CN 115546514 B CN115546514 B CN 115546514B
Authority
CN
China
Prior art keywords
picture
module
color space
noise
component
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210111547.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115546514A (zh
Inventor
邓雨啸
陈祥
陈雪飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Honor Device Co Ltd
Original Assignee
Honor Device Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Honor Device Co Ltd filed Critical Honor Device Co Ltd
Priority to CN202210111547.3A priority Critical patent/CN115546514B/zh
Publication of CN115546514A publication Critical patent/CN115546514A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115546514B publication Critical patent/CN115546514B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Image Processing (AREA)

Abstract

本申请实施例提供一种图片噪声计算方法、装置及图片测试系统,计算方法包括获取第一图片,并将第一图片转换到第一色彩空间;去除第一图片中的低频分量;将去除低频分量后的第一图片转换到与第一色彩空间不同的第二色彩空间,并确定第一图片在第二色彩空间下不同分量分别对应的方差,以及第一图片在第二色彩空间中的亮度分量与至少一个色度分量的协方差,其中,第二色彩空间包括亮度分量和两个色度分量;根据分量的方差和协方差确定第一图片的噪声值。本申请实施例提供的图片噪声计算方法,不仅对于图片噪声值的检测具有较高的准确性,而且有助于实现对拍摄的图片噪声值得自动化检测。

Description

图片噪声计算方法、装置及图片测试系统
技术领域
本申请涉及图片处理技术领域,特别涉及一种图片噪声计算方法、装置及图片测试系统。
背景技术
随着科技的不断发展,人们对于电子设备比如手机或者相机等拍摄的图像的质量有着较高的要求。
图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。噪声的存在严重影响了图像的质量。目前,相关技术中,传统的图像噪声的估值方法是通过获取连续的多帧图像,将其中一帧图像作为参考图像,通过计算其余多帧图像中各图像块的灰度平均值和灰度均方差值,来估算图像的全局或局部区域的平均噪声。
然而,相关技术中的噪声估值方法对多帧图片噪声的比对结果,与专业人士得到的基准排序结果相差较大,使得相关技术中对图片的噪声估值的准确性较差。
发明内容
本申请提供了一种图片噪声计算方法、装置及图片测试系统,不仅能够得到与基准排序结果相匹配的多帧图片的噪声比对结果,对于图片噪声值的检测具有较高的准确性,而且有助于实现对拍摄的图片噪声值得自动化检测。
第一方面,本申请实施例提供一种图片噪声计算方法,计算方法包括:
获取第一图片,并将第一图片转换到第一色彩空间;
去除第一图片中的低频分量;
将去除低频分量后的第一图片转换到与第一色彩空间不同的第二色彩空间,并确定第一图片在第二色彩空间下不同分量分别对应的方差,以及第一图片在第二色彩空间中的亮度分量与至少一个色度分量的协方差,其中,第二色彩空间包括亮度分量和两个色度分量;
根据分量的方差和协方差确定第一图片的噪声值。
本申请实施例的图片噪声计算方法,首先,通过将获取的第一图片转换到第一色彩空间后,能够便于后续对第一图片的噪声值进行计算;其次,通过去除第一图片中的低频分量,能够消除低频分量对第一图片的噪声值造成影响,以便突出第一图片在第一色彩空间下更容易影响基准排序结果的噪声分量(即高频分量);最后,根据分量方差和协方差确定第一图片的噪声值,能够得到与基准排序结果相匹配的第一图片的噪声值,使得采用本实施例的图片噪声计算方法对多帧第一图片的噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,能够与专业人士得到的基准排序结果相匹配,有助于实现有对电子拍摄装置拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
在一种可能的实施方式中,根据分量的方差和协方差确定第一图片的噪声值,具体包括:
确定方差以及协方差所对应的权系数;
根据方差和协方差的对应于权系数的加权和确定第一图片的噪声值。
这样通过方差以及协方差所对应的权系数的确定,能够使得采用图片噪声计算方法对多帧第一图片的噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,与基准排序结果具有较好的匹配度,以提高图片噪声计算方法的准确性。
在一种可能的实施方式中,确定方差以及协方差所对应的权系数,具体包括:
对多帧第一图片的噪声大小进行排序,得到基准排序结果;
根据基准排序结果确定第一图片的噪声值的方差以及协方差的权系数,以使根据权系数获得的多帧第一图片的各噪声值所对应的排序结果和基准排序结果相匹配。
这样通过基准排序结果确定第一图片的噪声值的方差以及协方差的权系数,能够确保采用图片噪声计算方法对多帧第一图片的各噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,与基准排序结果具有较高的匹配度,以进一步提高图片噪声计算方法的准确性。
在一种可能的实施方式中,去除第一图片中的低频分量,具体包括:
对第一图片进行滤波处理,以去除第一图片中的低频分量。
这样通过滤波处理,能够消除低频分量,突出高频分量,有助于实现采用图片噪声计算方法得到多帧第一图片的噪声比对结果,与基准排序结果具有较高的匹配度。
在一种可能的实施方式中,对第一图片进行滤波处理,以去除第一图片中的低频分量,具体包括:
对第一图片依次进行对比敏感度处理和高通滤波处理,以去除低频分量。
这样通过对比敏感度处理和高通滤波处理,能够对低频分量具有较好的去除效果。
在一种可能的实施方式中,对第一图片进行滤波处理去除低频分量,具体还包括:
在对第一图片进行对比敏感度处理之后,进行高通滤波处理之前,对第一图片进行调制传递处理。
这样通过调制传递处理能够消除显示介质对第一图片的噪声值的影响,以进一步提高图片噪声计算方法的准确性。
在一种可能的实施方式中,将第一图片转换到第一色彩空间之后,进行去除第一图片中的低频分量之前,计算方法还包括:
在第一色彩空间中,对第一图片进行傅里叶正变换处理,以将第一图片从空域转换到频域,第一图片在频域中具有低频分量和高频分量;
将转换到频域的第一图片进行第一次傅里叶偏转变换处理,以将低频分量移到第一图片的中心区域。
这样首先通过傅里叶正变换处理,能够便于找出第一图片的噪声模式,以便于去除第一图片的低频分量,接着通过第一次傅里叶偏转变换处理,将低频分量移到第一图片的中心区域,能够便于简化低频分量的去除过程,提高噪声值的计算效率。
在一种可能的实施方式中,去除第一图片中的低频分量之后,将去除低频分量后的第一图片转换到与第一色彩空间不同的第二色彩空间之前,计算方法还包括:
对第一图片进行傅里叶反变换处理,以将第一图片从频域转换到空域。
这样通过傅里叶反变换处理,能够将第一图片从频域转换到空域,以便于后续将第一图片转换到第二色彩空间下,实现第一图片中图像的正常显示,以便于后续噪声值的计算。
在一种可能的实施方式中,对第一图片进行傅里叶反变换处理之前,计算方法还包括:
对第一图片进行第二次傅里叶偏转变换处理,以将高频分量复位,其中,第二次傅里叶偏转变换和第一次傅里叶偏转变换互为反变换。
这样通过第二次傅里叶偏转变换处理,将高频分量复位,能够使得第一图片在从频域转换到空域后与第一图片的源图像模式中的图像相匹配。
在一种可能的实施方式中,第二色彩空间为Lab色彩空间。
这样在Lab色彩空间下更能够突出第一图片的噪声的相关性,以便于第一图片噪声值的确定。
在一种可能的实施方式中,Lab色彩空间下,噪声值的计算公式为B=log10(1+xL*+ya*+zb*+wL*a*),
式中,B为第一图片的噪声值,L*为Lab色彩空间下的亮度分量的方差,a*和b*分别为Lab色彩空间下的两个色度分量的方差,L*a*为亮度分量和其中一个色度分量的协方差,x、y、z和w分别为L*、a*、b*和L*a*的权系数。
这样通过上述计算公式,能够确定第一图片的噪声值,以便得到更为准确的多帧第一图片的噪声比对结果。
在一种可能的实施方式中,第一色彩空间为对比色彩空间,在未转换到第一色彩空间之前,第一图片的色彩存储格式为sRGB格式。
这样将sRGB格式的第一图片转换到对比色彩空间后,能够使得第一图片在对比色彩空间下具有与得到基准排序结果相似的比对场景,以便于后续对第一图片的噪声值进行计算,有助于确保采用图片噪声计算方法得到多帧第一图片的噪声比对结果,与基准排序结果具有较高的匹配度。
在一种可能的实施方式中,获取第一图片,具体包括:
将预设图片中的至少部分区域作为第一图片。
这样不仅有助于提高预设图片的噪声值的计算效率,而且还能够去除预设图片中的图像的无关背景区域。
在一种可能的实施方式中,获取第一图片,具体包括:
检测预设图片中的识别点;
将识别点围成的轮廓内的区域作为第一图片。
这样通过检测识别点,能够对第一图片在预设图片中的区域进行识别,以便于对预设图片分区域进行噪声值的计算,以提高计算效率。
在一种可能的实施方式中,预设图片中设有多个对应于不同第一图片的区域;
根据分量的方差和协方差确定第一图片的噪声值后,还包括:
将所有第一图片的噪声值的平均值确定为预设图片的噪声值。
这样可以通过预设图片中不同区域的噪声情况来判断整个预设图片的噪声值。
第二方面,本申请实施例提供一种图片噪声计算装置,采用如上任一项的图片噪声计算方法,图片噪声计算装置包括:控制模块,控制模块分别电连接有第一转换模块、低频去除模块、第二转换模块、第一计算模块和第二计算模块;
第一转换模块被配置为获取第一图片并将第一图片转换到第一色彩空间后,将第一图片传输至控制模块,控制模块被配置为控制低频去除模块去除第一图片中的低频分量,并将去除低频分量的第一图片传输至第二转换模块;
第二转换模块被配置为将获取的第一图片转换到第二色彩空间后,回传至控制模块;第一计算模块被配置为计算第一图片在第二色彩空间下不同分量的方差,以及第二色彩空间中亮度分量与至少一个色度分量的协方差;控制模块被配置为控制第二计算模块根据方差和协方差,计算第一图片的噪声值。
本申请本实施例的图片噪声计算装置,首先通过第一转换模块对获取的第一图片进行色彩空间的转换,能够便于后续对第一图片的噪声值进行计算;其次,通过低频去除模块,能够消除低频分量对第一图片的噪声值造成影响,以便突出第一图片在第一色彩空间下更容易影响基准排序结果的噪声分量(即高频分量);最后,通过第二计算模块根据分量方差和协方差确定第一图片的噪声值,使得采用图片噪声计算方法对多帧第一图片的噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,能够与专业人士得到的基准排序结果相匹配,且具有更高的准确性,能够有助于实现对电子拍摄装置拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
在一种可能的实施方式中,控制模块被配置为控制第二计算模块根据方差和协方差的对应于权系数的加权和,计算第一图片的噪声值。
这样通过第二计算模块计算的第一图片的噪声值具有较高的准确性,能够使得通过图片噪声计算装置得到的多帧第一图片的噪声比对结果,与基准排序结果相匹配。
在一种可能的实施方式中,该计算装置包括滤波组件,滤波组件与控制模块电连接,滤波组件被配置为去除第一图片在第二色彩空间下的低频分量。
这样通过滤波组件的设置,能够避免低频分量对第一图片的噪声值造成影响。
在一种可能的实施方式中,滤波组件包括对比敏感度处理模块和高通滤波模块,对比敏感度处理模块和高通滤波模块均与控制模块电连接,对比敏感度处理模块和高通滤波模块被配置为去除低频分量。
这样通过对比敏感度处理模块和高通滤波模块的设置,能够通过滤波组件对第一图片依次进行对比敏感度处理和高通滤波处理,以去除低频分量。
在一种可能的实施方式中,滤波组件还包括调制传递处理模块,调制传递处理模块与控制模块电连接,调制传递处理模块被配置为对第一图片进行调制传递处理。
这样通过调制传递处理模块的设置,能够消除显示介质对第一图片的噪声值的影响,以进一步提高图片噪声计算方法的准确性。
在一种可能的实施方式中,该计算装置还包括第一变换模块和偏转模块,第一变换模块和偏转模块均与控制模块电连接,第一变换模块被配置为在第一色彩空间中,对第一图片进行傅里叶正变换处理,以将第一图片从空域转换到频域;
偏转模块被配置为在第一变换模块之后,对第一图片进行第一次傅里叶偏转变换处理,以将低频分量移到第一图片的中心区域。
这样首先通过第一变换模块的设置,能够对第一图片进行傅里叶正变换处理,以将第一图片从空域转换到频域,以便于找出第一图片的噪声模式,便于后续低频分量的去除,接着通过偏转模块的设置,能够简化低频分量的去除过程,提高噪声值的计算效率。
在一种可能的实施方式中,该计算装置还包括与控制模块电连接的第二变换模块,第二变换模块被配置为在第一色彩空间中,对第一图片进行傅里叶负变换处理,以将第一图片从频域转换到空域。
这样通过第二变换模块的设置,能够实现第一图片中图像的正常显示,以便于后续噪声值的计算。
在一种可能的实施方式中,该计算装置还包括图片获取模块、识别模块和第三计算模块,图片获取模块、识别模块和第三计算模块均与控制模块电连接,图片获取模块被配置为获取预设图片,识别模块被配置为检测预设图片中的识别点,并将识别点围成的轮廓内的区域作为第一图片,预设图片中设有多个对应于不同第一图片的区域时,第三计算模块被配置为将所有第一图片的噪声值的平均值确定为预设图片的噪声值。
这样首先,通过图片获取模块的设置,能够获取预设图片,其次,通过识别模块的设置,能够检测预设图片中的识别点,并根据检测出的识别点形成第一图片,最后,通过第三计算模块的设置,能够对预设图片中不同区域的噪声情况来判断整个预设图片的噪声值,得出预设图片的噪声值的同时,还能够提高计算效率。
第三方面,本申请实施例提供一种图片测试系统,图片测试系统包括电子设备,电子设备包括壳体和设置于壳体内的处理器,处理器被配置为执行如上任一项的图片噪声计算方法。
本申请实施例通过电子设备以及其内处理器的设置,能够采用如上的图片噪声计算方法,对图片比如第一图片或者预设图片的噪声值进行计算,以实现对电子拍摄装置拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
在一种可能的实施方式中,该测试系统还包括场景切换设备和拍摄设备,场景切换设备和拍摄设备均与电子设备电连接,场景切换设备包括展示架和具有多帧图像的展示件,展示件设在展示架上,展示件被配置为可切换展示架上展示的图像;拍摄设备被配置为拍摄展示架上展示的图像,以获得对应于图像的图片,并将图片传输至电子设备,以使电子设备确定图片的噪声值。
这样通过场景切换设备和拍摄设备的设置,能够实现对拍摄设备经拍摄获得的图片的噪声值进行自动化测试。
在一种可能的实施方式中,拍摄设备包括电子拍摄装置和触发模块,触发模块与电子拍摄装置电连接,触发模块被配置为在电子设备的控制下触发电子拍摄装置对展示架上展示的图像进行拍摄。
这样通过触发模块的设置,能够在电子设备的控制下,触发电子拍摄装置对展示架上展示的图像进行自动拍摄,以便电子拍摄装置可以将获得对应于图像的图片传输至电子设备,进行噪声值的自动化测试。
在一种可能的实施方式中,拍摄设备包括供电模块,供电模块与电子拍摄装置电连接,
或者,拍摄设备包括固定支架,固定支架包括支架和固定部,固定部位于支架的端部并相对于支架转动设置,电子拍摄装置设在固定部内。
这样通过供电模块的设置,能够为电子拍摄装置和触发模块提供电能,通过固定支架的设置,在实现对电子拍摄装置固定的同时,还能够便于调整电子拍摄装置的拍摄角度,从而使得电子拍摄装置可以拍摄到图像的整个画面。
在一种可能的实施方式中,场景切换设备包括第一控制器,第一控制器与电子设备电连接,第一控制器被配置为在电子设备的控制下,控制展示件切换在展示架上展示的图像。
这样通过第一控制器的设置,能够实现展示件在展示架上所展示的图像的自动切换。
在一种可能的实施方式中,该测试系统还包括灯光设备,灯光设备包括至少一个照明灯和第二控制器,照明灯通过第二控制器与电子设备电连接,第二控制器被配置为在电子设备的控制下,控制照明灯的色温和亮度中的至少一者。
这样通过灯光设备,能够模拟真实的不同的拍摄场景,以便拍摄设备可以获取多帧具有不同噪声值的图片。
第四方面,本申请实施例提供一种存储介质,存储介质储存有计算机执行指令,计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上任一项的图片噪声计算方法。
这样通过存储介质中储存的计算机执行指令的设置,能够使得处理器可以依照计算机执行指令执行本申请实施例的图片噪声计算方法,进行图片比如第一图片或者预设图片的噪声值的计算,以实现对电子拍摄装置拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
附图说明
图1a为本申请实施例提供的一种图片噪声计算方法的流程示意图;
图1b为本申请实施例提供的一种去除第一图片中的低频分量的流程示意图;
图2a为本申请实施例提供的一种确定第一图片的噪声值的流程示意图;
图2b为本申请实施例提供的一种确定方差和协方差的权系数的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的另一种图片噪声计算方法的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的一种预设图片中第一图片的位置示意图;
图5为本申请实施例提供的一种图片噪声计算装置的结构框图;
图6为本申请实施例提供的另一种图片噪声计算装置的结构框图;
图7为本申请实施例提供的又一种图片噪声计算装置的结构框图;
图8为本申请实施例提供的一种图片测试系统的结构示意图;
图9为本申请实施例提供的一种场景切换设备的结构示意图;
图10为本申请实施例提供的一种拍摄设备的结构示意图。
附图标记说明:
100-图片噪声计算装置;10-控制模块;20-第一转换模块;30-低频去除模块;40-第二转换模块;50-第一计算模块;60-第二计算模块;70-滤波组件;71-对比敏感度处理模块;72-调制传递处理模块;73-高通滤波模块;80-处理单元;81-第一变换模块;82-偏转模块;83-第二变换模块;91-图片获取模块;92-识别模块;93-第三计算模块;
200-电子设备;300-场景切换设备;310-展示架;320-展示件;330-电动卷轴;
400-拍摄设备;410-电子拍摄装置;420-触发模块;430-供电模块;440-固定支架;441-支架;442-固定部;
500-灯光设备;510-照明灯;600-预设图片;610-识别点;620-第一图片。
具体实施方式
随着科技的不断发展,电子设备比如手机在人们的日常生活照已经占据了非常重要的地位,使得人们对于手机的拍摄功能以及拍摄的图片的质量有着较高的要求。同样的,对于相机的拍摄的图片的质量也有着较高的要求。
图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。图片噪声的存在严重的破坏了手机或者相机等所拍摄图片的清晰度和质量,尤其在较暗弱的光线下,手机或者相机等所拍摄图片的噪声尤为明显。
相关技术中的一种图片的噪声估值方法是通过获取连续的多帧图像,计算每一帧图像中各图像块的灰度平均值和灰度均方差值,将其中的一帧图像作为参考图像,依次将多帧图像中除参考图像外的多帧图像与参考图像进行比较,并将灰度平均值和灰度均方差值与参考图像的灰度平均值和灰度均方差值匹配的图像块进行标记,在被标记的图像块的数量达到预设数量时,通过被标记的图像块的灰度均方差值来估算图像的全局或局部区域的平均噪声。
然而,采用相关技术中利用这种灰度均方差估算图片噪声的方式对多帧图像的噪声进行比对的结果,与专业人士用肉眼在相对固定的测试条件下对同一批图片的噪声进行比对,得到基准排序结果的相差较大。
因此,为得到较为准确的多帧图像噪声的比对结果,仍需要依靠专业人士借助一定的技术手段最终用肉眼对多帧图片的噪声大小进行比对,得出基准排序结果。
有鉴于此,本申请提供一种图片噪声计算方法、装置及图片测试系统,本申请实施例的图片噪声计算方法,首先将获取的第一图片转换到第一色彩空间后,能够便于后续对第一图片的噪声值进行计算;其次去除第一图片中的低频分量,能够消除低频分量对第一图片的噪声值造成影响,以便突出第一图片在第一色彩空间下更容易影响基准排序结果的噪声分量(即高频分量);最后,通过计算第一图片在第二色彩空间下不同分量分别对应的方差,以及第一图片在第二色彩空间中的亮度分量与至少一个色度分量的协方差,根据分量方差和协方差确定第一图片的噪声值,使得采用本实施例的图片噪声计算方法对多帧第一图片的噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,能够与专业人士得到的基准排序结果相匹配,有助于实现对电子拍摄装置拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
图1a示意出了本申请实施例提供的一种图片噪声计算方法的流程示意图。
参考图1a所示,图片噪声计算方法包括:
步骤S100:获取第一图片,并将第一图片转换到第一色彩空间。这样能够便于后续对第一图片620的噪声值的计算取得与基准排序结果相匹配的噪声值。
需要说明的是,由于现有拍照装置比如手机、数码相机等拍摄获得的图片的色彩存储模式通常为sRGB格式,因此,本实施例中,第一图片620在未转换到第一色彩空间之前的色彩存储格式(即第一图片620的原始色彩存储格式)可以sRGB格式或者其他常用的存储模式。其中,sRGB格式可以理解为标准的红绿蓝模式。
示例性的,第一色彩空间可以包括但不限于为对比色彩空间。对比色彩空间可以用AC1C2进行表示。其中,AC1C2具有三个分量,A分量可以理解为对比色彩空间AC1C2的亮度分量,C1可以理解为对比色彩空间AC1C2的红绿色度分量,C2可以理解为对比色彩空间AC1C2的蓝黄色度分量。
需要说明的是,通过将第一图片620转换到第一色彩空间比如对比色彩空间AC1C2,由于对比色彩空间AC1C2相较于其他的色彩空间,更符合专业人士通过肉眼对于多帧图片进行噪声的比对和观察。因此,本实施例的计算方法中将获取的第一图片620转换到第一色彩空间后,能够使得第一图片620在对比色彩空间下具有与得到基准排序结果相似的比对场景,能够便于后续对第一图片620的噪声值进行计算,有助于确保采用图片噪声计算方法得到多帧第一图片620的噪声比对结果,与基准排序结果具有较高的匹配度。
其中,第一图片620从sRGB格式转换到对比色彩空间AC1C2的转换公式可以参照现有相关技术中的描述,在本实施例中,不在对其作进一步阐述。
参考图1a所示,图片噪声计算方法还包括:
步骤S200:去除第一图片中的低频分量。
需要说明的是,第一图片620在第一色彩空间经转换成频谱图后,第一图片620中的噪声分量可以包括低频分量和高频分量,其中,低频分量也可以称为直流分量。相较于高频分量,由于低频分量为对肉眼影响不大的噪声分量。这样通过去除第一图片620中的低频分量,可以消除低频分量在对第一图片620的噪声值的计算中对噪声值的计算结果造成影响的同时,还能够更好的突出第一图片620在第一色彩空间下更容易影响基准排序结果的噪声分量即高频分量,以便实现采用图片噪声计算方法得到多帧第一图片620的噪声比对结果,与基准排序结果具有较高的匹配度。
具体的,步骤S200中去除第一图片中的低频分量,具体可以包括:
对第一图片进行滤波处理,以去除第一图片中的低频分量。
这样通过滤波处理,能够消除低频分量,突出高频分量。
图1b示意出了一种去除第一图片中的低频分量的流程示意图。
参考图1b所示,在一些实施例中,步骤S200中对第一图片进行滤波处理,以去除第一图片中的低频分量,具体可以包括:
步骤S210:对第一图片进行对比敏感度处理,以去除低频分量。
需要说明的是,本实施例中,可以通过具有对比敏感度函数(ContrastSencitivity Function,CSF)的对比敏感度处理模块71,对第一图片620经过对比敏感度处理后,可以将第一图片620中的大部分低频分量进行去除,以避免低频分量对第一图片620的噪声值的计算造成影响。
参考图1b所示,在另一些实施例中,步骤S200中对第一图片进行滤波处理去除低频分量,具体还可以包括:
步骤S220:对第一图片进行调制传递处理。
需要说明的是,图片中的图像可以通过打印的方式呈现在显示介质比如打印纸上,或者图片中的图像还可以直接显示在显示介质比如显示设备上。由于显示介质对图片的噪声值会产生一定的影响。本实施例中可以通过具有调制传递函数(Modulationtransfer function,MTF)的调制传递处理模块72,对经对比敏感度处理后的第一图片620进行调制传递处理,通过调制传递处理后,可以消除显示介质对第一图片620的噪声值造成的影响。在调制传递处理之后,再对第一图片620进行高通滤波处理,能够最大程度的去除第一图片620中对肉眼影响不大的噪声分量即低频分量,突出更影响肉眼噪声比对的噪声分量即高频分量,以进一步提高图片噪声计算方法的准确性。
参考图1b所示,在另一些实施例中,步骤S200中对第一图片进行滤波处理去除低频分量,具体还可以包括:
步骤S230:对第一图片进行高通滤波处理,以去除低频分量。
需要说明的是,在对比敏感度处理模块71处理之后,再通过高通滤波处理,以阻止第一图片620中的低频分量通过,达到进一步去除第一图片620中低频分量的目的。
本实施例中,可以通过高通滤波模块73比如高通滤波器(High Pass Filter,HPF)对第一图片620进行处理,在高通滤波器的作用下,可以让高频分量通过,阻止低频分量通过,从而达到去除低频分量的目的。
这样通过对比敏感度处理和高通滤波处理对第一图片620的共同处理,能够对第一图片620中的低频分量具有较好的去除效果,以便确保采用图片噪声计算方法得到多帧第一图片620的噪声比对结果,与基准排序结果具有较高的匹配度。
参考图1a所示,图片噪声计算方法还包括:
步骤S300:将去除低频分量后的第一图片转换到与第一色彩空间不同的第二色彩空间,并确定第一图片在第二色彩空间下不同分量分别对应的方差,以及第一图片在第二色彩空间中的亮度分量与至少一个色度分量的协方差,其中,第二色彩空间包括亮度分量和两个色度分量。
示例性的,第二色彩空间可以包括但不限于为Lab色彩空间、Luv色彩空间或者其他和噪声值具有较好相关性的色彩空间。其中,Lab色彩空间中具有三个分量,L分量可以理解为Lab色彩空间的亮度分量,a分量可以理解为Lab色彩空间的红绿色度分量,b分量可以理解为Lab色彩空间的蓝黄色度分量。
同样的,Luv色彩空间也包括三个分量,其中,L分量可以理解为LUV色彩空间的亮度分量,u分量和v分量为LUV色彩空间的两个色度分量。其中,对比色彩空间AC1C2到Lab色彩空间或者Luv色彩空间的转换可以依据现有相关技术中的转换公式进行转换,在本实施例中,对对比色彩空间AC1C2到Lab色彩空间或者Luv色彩空间的转换公式不再做进一步阐述。
需要说明的是,本实施例中,本实施例中,采用Lab色彩空间作为第二色彩空间,这样在Lab色彩空间下更能够突出第一图片620的噪声的相关性,以便于通过分量的方差和协方差确定第一图片620的噪声值。在一些实施例中,在Lab色彩空间中,可以计算L分量和a分量的协方差,以便通过L分量、a分量和b分量的方差,以及L分量和a分量的协方差确定第一图片620的噪声值。或者,在另一些实施例中,还可以计算L分量与b分量的协方差,并将L分量与b分量的协方差、或者L分量分别于a分量和b分量的协方差,用于确定第一图片620的噪声值。其中,第二色彩空间的分量的方差和协方差的计算可以参考现有相关技术中的说明,在本实施例中,对于分量的方差和协方差的计算方法不再做进一步阐述。
下面以Lab色彩空间,计算L分量和a分量的协方差为例,对本申请实施例的图片噪声计算方法做进一步阐述。
参考图1a所示,图片噪声计算方法还包括:
步骤S400:根据分量的方差和协方差确定第一图片的噪声值。
需要说明的是,根据分量的方差和协方差确定第一图片620的噪声值可以理解为视觉噪声。由于经去除第一图片620中的低频分量后,在根据分量的方差和协方差确定第一图片620的噪声值,这样能够得到与基准排序结果相匹配的第一图片620的噪声值,使得采用本实施例的图片噪声计算方法对多帧第一图片620的噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,能够与基准排序结果具有一定的匹配度,相较于相关技术中的噪声估值方法,不仅具有更高的准确性,而且能够取代专业人士对多帧第一图片620进行噪声结果的比对,有助于实现对电子拍摄装置410比如手机、相机等拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
图2a为本申请实施例提供的一种确定第一图片的噪声值的流程示意图。
参考图2a并结合图1a所示,步骤S400中根据分量的方差和协方差确定第一图片620的噪声值,具体可以包括:
步骤S410:确定方差以及协方差所对应的权系数。
图2b为本申请实施例提供的一种确定方差和协方差的权系数的流程示意图。
具体的,参考图2b所示,步骤S410中确定方差以及协方差所对应的权系数,具体可以包括:
步骤S411:对多帧第一图片的噪声大小进行排序,得到基准排序结果;
步骤S412:根据基准排序结果确定第一图片的噪声值的方差以及协方差的权系数,以使根据权系数获得的多帧第一图片的各噪声值所对应的排序结果和基准排序结果相匹配。
需要说明的是,基准排序结果可以通过专业人士用肉眼在相对固定的测试条件下,对多帧第一图片620的噪声值进行比对,并根据专业人士的比对结果,对多帧第一图片620的噪声值的大小进行排序后获得。这样通过基准排序结果确定第一图片620的噪声值的方差以及协方差的权系数,能够对采用本实施例中图片噪声计算方法得的第一图片620的噪声值进行初期的调试,以便在调试后,据权系数获得的多帧第一图片620的各噪声值所对应的排序结果与基准排序结果相匹配,从而确定方差以及协方差的权系数。在后期的第一图片620的噪声值的计算中,无需再次确定方差以及协方差的权系数,可以直接应用确定的方差以及协方差的权系数,确定后期第一图片620的噪声值。这样在确保采用图片噪声计算方法对多帧第一图片620的各噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,与基准排序结果具有较高的匹配度,以进一步提高图片噪声计算方法的准确性的同时,能够提高后期第一图片620的噪声值的计算效率。
参考图2a所示,步骤S400中根据分量的方差和协方差确定第一图片的噪声值,具体可以包括:
步骤S420:根据方差和协方差的对应于权系数的加权和确定第一图片的噪声值。
需要说明的是,这样在通过基准排序结果对第一图片620的噪声值进行调试,确定方差以及协方差所对应的权系数后,能够计算根据方差和协方差的对应于权系数的加权和确定第一图片620的噪声值,使得采用图片噪声计算方法对多帧第一图片620的噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,与基准排序结果具有较好的匹配度,以提高图片噪声计算方法的准确性,有助于实现对电子拍摄装置410比如手机、相机等拍摄的图片的噪声值的自动测试和比对。
以Lab色彩空间为例,第一图片的噪声值的计算公式为B=log10(1+xL*+ya*+zb*+wL*a*),
式中,B为第一图片的噪声值,La为Lab色彩空间下的亮度分量的方差,a*和b*分别为Lab色彩空间下的两个色度分量的方差,L*a*为亮度分量和其中一个色度分量的协方差,x、y、z和w分别为L*、a*、b*和L*a*的权系数。
由于L分量与第一图片620的噪声值的相关性较大,x、w、y和z可以依次减小。在一些实施例中,x、w、y和z可以在某一数字比如一的基础上进行上下浮动。示例性的,x和w可以大于1,y和z可以小于1。这样通过x、w、y、z和上述噪声值的计算公式,能够得到匹配于基准排序结果的噪声值,以便得到更为准确的多帧第一图片620的噪声比对结果。需要说明的是,Luv色彩空间下,第一图片620的噪声值的计算公式可以参考上述Lab色彩空间下对于噪声值的计算,在本实施例中,不再对Luv色彩空间下第一图片620的噪声值的计算公式作进一步阐述。
图3为本申请实施例提供的另一种图片噪声计算方法的流程示意图。
为了便于低频分量的去除,参考图3所示,将第一图片转换到第一色彩空间之后,进行去除第一图片中的低频分量之前,计算方法还可以包括:
步骤S510:在第一色彩空间中,对第一图片进行傅里叶正变换处理,以将第一图片从空域转换到频域,第一图片在频域中具有低频分量和高频分量;
步骤S520:将转换到频域的第一图片进行第一次傅里叶偏转变换处理,以将低频分量移到第一图片的中心区域。
需要说明的是,空域可以称为空间域,空间域也可以理解为像素域。第一图片620在空域的处理就是在像素级的处理。频域也可以称为频率域,第一图片620经傅里叶正变换处理后形成的图片可以理解为第一图片620的频谱图。在该频谱图中第一图片620可以包括低频分量和高频分量,低频分量可以理解为频谱图中的直流分量。对第一图片620进行傅里叶正变换处理可以通过第一变换模块81来实现。这样将第一图片620经过傅里叶正变换处理,能够有益于找出第一图片620的噪声模式,以便于去除第一图片620的低频分量。
以常规的矩形图片为例,由于经傅里叶正变换处理后,低频分量通常位于第一图片620的四个角部,这样需要针对每个角度均进行依次低频分量的去除,使得低频分量的去除较为麻烦。
为了提高低频分量的去除效率,在步骤S520中,对转换到频域的第一图片620进行第一次傅里叶偏转变换处理,通过第一次傅里叶偏转变换处理可以改变低频分量和高频分量在第一图片620中的位置,能够将低频分量移到第一图片620的中心区域(即低频分量的中心化处理),以简化低频分量的去除过程,提高对噪声值的计算效率。
需要说明的是,本实施例中可以通过偏转模块82实现对第一图片620进行第一次傅里叶偏转变换处理,将低频分量移到第一图片620的中心区域。
参考图3所示,去除第一图片中的低频分量之后,将去除低频分量后的第一图片转换到与第一色彩空间不同的第二色彩空间之前,本实施例的图片噪声计算方法还可以包括:
步骤S540:对第一图片进行傅里叶反变换处理,以将图片从频域转换到空域。
需要说明的是,本实施例中可以通过第二变换模块83实现对第一图片620进行傅里叶反变换处理。本实施例中通过傅里叶反变换处理,能够将图片从频域转换到空域,以恢复第一图片620的源图像模式。此时,第一图片620的源图像模式可以理解为去除低频分量后的像素模式。这样能够便于后续将第一图片620转换到第二色彩空间下,实现第一图片620中图像的正常显示,以便于后续噪声值的计算。
需要说明的是,傅里叶正变换和傅里叶反变换可以参考现有相关中的介绍,在本实施例中,对此不再做进一步阐述。
参考图3所示,对第一图片620进行傅里叶反变换处理之前,计算方法还可以包括:
步骤S530:对第一图片进行第二次傅里叶偏转变换处理,以将高频分量复位,其中,第二次傅里叶偏转变换和第一次傅里叶偏转变换互为反变换。
需要说明的是,第二次傅里叶偏转变换处理也可以通过偏转模块82对第一图片620执行相反的偏转步骤来实现。这样通过对第一图片620进行第二次傅里叶偏转变换处理,使得高频分量从第一图片620的角部回归第一图片620的中心区域,将高频分量复位(即去低频分量的中心化处理),能够使得第一图片620在从频域转换到空域后与第一图片620的源图像模式中的图像相匹配。
图4为本申请实施例提供的一种预设图片中第一图片的位置示意图。
参考图4所示,获取第一图片,具体可以包括:
将预设图片中的至少部分区域作为第一图片。
需要说明的是,这样不仅能够对预设图片600进行区域的划分,以形成多个第一图片620分别进行噪声值的计算,有助于提高预设图片600的噪声值的计算效率,而且还能够去除预设图片600中的图像的无关背景区域,以避免无关背景区域影响预设图片600的噪声值的计算。
参考图4所示,获取第一图片,具体可以包括:
检测预设图片中的识别点;
将识别点围成的轮廓内的区域作为第一图片。
需要说明的是,本实施例中可以通过识别模块92实现检测预设图片600中的识别点610,并将识别点610围成的轮廓内的区域作为第一图片620。示例性的,识别模块92可以包括但不限于为轮廓识别模块。轮廓识别模块可以根据轮廓检测算法将设定好需要检测区域的识别点610识别出来,并计算识别出来的识别点610的参数,以便通过这些参数形成一个轮廓,来构成第一图片620。具体的,轮廓识别模块的原理可以参考现有相关技术中的阐述,在本实施例中,不再做进一步阐述。
本实施例中通过检测识别点610,能够对第一图片620在预设图片600中的区域进行识别,以便于对预设图片600分区域进行噪声值的计算,相较于整张预设图片600的噪声值得计算,能够显著提高计算效率。
在一些实施例中,预设图片600中设有多个对应于不同第一图片620的区域时,
根据分量的方差和协方差确定第一图片620的噪声值后,本实施例的图片噪声计算方法还可以包括:
将所有第一图片620的噪声值的平均值确定为预设图片600的噪声值。
需要说明的是,这样可以通过预设图片600中不同区域的噪声情况来判断整个预设图片600的噪声值。
本申请实施例的图片噪声计算方法通过将第一图片620转换到第一色彩空间后,去除第一图片620中的低频分量,能够消除低频分量对第一图片620的噪声值造成影响;然后将第一图片620转换到第二色彩空间,通过计算第一图片620在第二色彩空间下不同分量的方差,以及第一图片620在第二色彩空间中的亮度分量与至少一个色度分量的协方差,确定第一图片620的噪声值,使得采用本实施例的图片噪声计算方法对多帧第一图片620的噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,能够与基准排序结果相匹配,有助于实现对电子拍摄装置410拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
在上述的基础上,本申请实施例还提供了一种图片噪声计算装置,该图片噪声计算装置采用上述的图片噪声计算方法,对第一图片620或者预设图片600的噪声值进行计算。
图5示意出了一种图片噪声计算装置的结构框图。
从图5中可以看出,图片噪声计算装置100可以包括控制模块10,控制模块10分别电连接有第一转换模块20、低频去除模块30、第二转换模块40、第一计算模块50和第二计算模块60。其中,第一转换模块20被配置为获取第一图片620并将第一图片620转换到第一色彩空间后,将第一图片620传输至控制模块10。控制模块10被配置为控制低频去除模块30去除第一图片620中的低频分量,并将去除低频分量的第一图片620传输至第二转换模块40,以便通过第二转换模块40对第一图片620进行转换处理。
第二转换模块40被配置为将获取的第一图片620转换到第二色彩空间后,回传至控制模块10,以便控制模块10控制图片噪声计算装置100中的其他模块比如第一计算模块50和第二计算模块60,进行相应的计算,以确定第一图片620的噪声值。
其中,第一计算模块50被配置为计算第一图片620在第二色彩空间下不同分量的方差,以及第二色彩空间中亮度分量与至少一个色度分量的协方差。控制模块10可以被配置为控制第二计算模块60可以根据方差和协方差,计算第一图片620的噪声值。
图片噪声计算装置100在对第一图片620的噪声值进行计算时,可以首先通过第一转换模块20对获取的第一图片620进行色彩空间的转换,其次,通过低频去除模块30,能够消除低频分量对第一图片620的噪声值造成影响,以便突出和保留高频分量;最后,通过第一计算模块50能够计算第一图片620在第二色彩空间下不同分量分别对应的方差,以及第一图片620在第二色彩空间中的亮度分量与至少一个色度分量的协方差,然后通过第二计算模块60确定第一图片620的噪声值。
这样通过本实施例的图片噪声计算装置100对多帧第一图片620的噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,能够与专业人士得到的基准排序结果相匹配,使得图片噪声计算装置100,不仅具有更高的准确性,而且能够有助于实现对电子拍摄装置410比如手机或相机等拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
需要说明的是,第一计算模块50和第二计算模块60可以为两个独立的计算模块。或者,在一些实施例中,第一计算模块50和第二计算模块60也可以为采用同一个计算模块,在该计算模块中,具有方差和协方差的第一计算子模块,以及根据方差和协方差,计算第一图片620的噪声值的第二计算子模块。
下面以第一计算模块50和第二计算模块60可以为两个独立的计算模块为例,对本实施例中的图片噪声计算装置100的结构作进一步阐述。
控制模块10被配置为控制第二计算模块60根据方差和协方差的对应于权系数的加权和,计算第一图片620的噪声值。其中,第二计算模块60对第一图片620的噪声值的计算可以参考上述Lab色彩空间下噪声值的计算公式进行计算,在此不再做进一步阐述。这样通过第二计算模块60计算的第一图片620的噪声值具有较高的准确性,能够使得通过图片噪声计算装置100得到的多帧第一图片620的噪声比对结果,与基准排序结果相匹配,从而有助于实现对电子拍摄装置410比如手机或相机等拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
图6示意出了另一种图片噪声计算装置的结构框图。
从图6中可以看出,图片噪声计算装置100还可以包括滤波组件70,滤波组件70可以与控制模块10电连接,滤波组件70被配置为去除第一图片620在第二色彩空间下的低频分量。这样通过滤波组件70的设置能够去除第一图片620在第二色彩空间下的低频分量,以避免低频分量影响第一图片620的噪声值。
参考图6所示,滤波组件70可以包括对比敏感度处理模块71和高通滤波模块73,对比敏感度处理模块71和高通滤波模块73均与控制模块10电连接,对比敏感度处理模块71和高通滤波模块73被配置为去除低频分量。这样通过对比敏感度处理模块71和高通滤波模块73的设置,能够通过滤波组件70对第一图片620依次进行对比敏感度处理和高通滤波处理,以去除低频分量。其中,对比敏感度处理模块71和高通滤波模块73可以参考上述中的相关描述,在本实施例中,不再做进一步阐述。
为了实现图片噪声计算方法中对第一图片620进行调制传递处理,从图6中可以看出,滤波组件70还可以包括调制传递处理模块72,调制传递处理模块72可以与控制模块10电连接,调制传递处理模块72被配置为对第一图片620进行调制传递处理。这样通过调制传递处理模块72的设置,能够通过滤波组件70实现对第一图片620进行对比敏感度处理,以消除显示介质对第一图片620的噪声值的影响,以进一步提高图片噪声计算方法的准确性。其中,调制传递处理模块72可以参考上述中的相关描述,在本实施例中,不再做进一步阐述。
参考图6所示,图片噪声计算装置100还可以包括第一变换模块81和偏转模块82,第一变换模块81和偏转模块82均可以与控制模块10电连接。第一变换模块81被配置为在第一色彩空间中,对第一图片620进行傅里叶正变换处理,以将第一图片620从空域转换到频域。示例性的,第一变换模块81可以包括但不限于为傅里叶变换模块,这样第一图片620通过傅里叶变换模块处理后,能够将第一图片620从空域转换到频域,以便于找出第一图片620的噪声模式,便于后续低频分量的去除。
偏转模块82被配置为在第一变换模块81之后,对第一图片620进行第一次傅里叶偏转变换处理,以将低频分量移到第一图片620的中心区域。示例性的,偏转模块82可以包括但不限于为傅里叶偏转模块,这样通过第一图片620在频域经傅里叶偏转模块处理后,能够简化低频分量的去除,提高噪声值的计算效率。
需要说明的是,偏转模块82在控制模块10的控制下可以在将图片从频域转换到空域之前,对第一图片620进行第二次傅里叶偏转变换处理,以将高频分量复位。或者,在一些实施例中,还可以设置两个的偏转模块82,以便通过两个偏转模块82分别对第一图片620进行第一次傅里叶偏转变换处理以及第二次傅里叶偏转变换处理。
为实现第一图片620从频域到空域的转换,参考图6所示,图片噪声计算装置100还可以包括与控制模块10电连接的第二变换模块83,第二变换模块83被配置为在第一色彩空间中,对第一图片620进行傅里叶负变换处理,以将第一图片620从频域转换到空域。示例性的,第二变换模块83可以包括但不限于为傅里叶变换模块,这样通过傅里叶变换模块的设置,能够实现第一图片620中图像的正常显示,以便于后续噪声值的计算。
需要说明的是,第一变换模块81、第二变换模块83和偏转模块82可以构成处理单元80。第一变换模块81和第二变换模块83可以为两个独立的傅里叶变换模块,通过两个傅里叶变换模块可以分别实现傅里叶正变换和傅里叶反变换。或者,在一些实施例中,第一变换模块81和第二变换模块83也可以为采用同一个傅里叶变换模块,控制模块10可以控制该傅里叶变换模块在不同的时间段分别进行傅里叶正变换和傅里叶反变换。下面以第一变换模块81和第二变换模块83可以为两个独立的傅里叶变换模块为例,对本实施例的图片噪声计算装置100的结构作进一步阐述。
图7示意出了又一种图片噪声计算装置的结构框图。
从图7中可以看出,图片噪声计算装置100还可以包括图片获取模块91、识别模块92和第三计算模块93。图片获取模块91、识别模块92和第三计算模块93均可以与控制模块10电连接。其中,图片获取模块91被配置为获取预设图片600,以便对预设图片600进行噪声值的计算。识别模块92被配置为检测预设图片600中的识别点,并将识别点610围成的轮廓内的区域作为第一图片620,以便对预设图片600进行分区域的噪声计算,或者去除预设图片600中与图像无关的无关背景区域,以突出图片中的图像。其中,预设图片600可以通过电子拍摄装置410比如手机、相机等对某一图像拍摄获得。示例性的,识别模块92可以包括但不限于为上述中的轮廓识别模块。
当预设图片600中设有多个对应于不同第一图片620的区域时,第三计算模块93可以被配置为将所有第一图片620的噪声值的平均值确定为预设图片600的噪声值,以便通过第三计算模块93的设置,能够对预设图片600中不同区域的噪声情况来判断整个预设图片600的噪声值,得出预设图片600的噪声值的同时,还能够提高计算效率。
需要说明的是,第三计算模块93可以在图片噪声计算装置100中,独立于第一计算模块50和第二计算模块60设置。或者,第三计算模块93也可以在集成在第一计算模块50或者第二计算模块60内。在本实施例中,对于第三计算模块93的设置方式并不做进一步限定。
在上述的基础上,本申请实施例还提供了一种图片测试系统。
图8示意出了一种图片测试系统的结构示意图。
从图8中可以看出,图片测试系统可以包括电子设备200,电子设备200可以包括壳体和设置于壳体内的处理器,处理器被配置为执行上述的图片噪声计算方法,以便在电子设备200获取图片后,处理器控制自动执行上述的图片噪声计算方法。其中,电子设备200获取的图片可以理解为上述的预设图片600。
需要说明的是,电子设备200内可以设有上述的图片噪声计算装置100,处理器可以通过控制图片噪声计算装置100中的控制模块10,来执行上述的图片噪声计算方法,从而实现对第一图片620和预设图片600中的至少一者的噪声值的计算,或者还可以取代专业人士,用于多帧预设图片600的噪声值的比对。示例性的,电子设备200可以包括但不限于为笔记本电脑、台式电脑、平板电脑(即pad)、手机等。
在一些实施例中,参考图8所示,图片测试系统还可以包括场景切换设备300和拍摄设备400,场景切换设备300和拍摄设备400均可以与电子设备200电连接,以便实现与电子设备200信息的交互。
其中,场景切换设备300可以包括展示架310和具有多帧图像的展示件320,其中,展示件320也可以理解为多块贴了各类图卡的挂板。展示件320设在展示架310上,展示件320被配置为可切换展示架310上展示的图像,以选择想要展示的挂板,以便电子设备200可以获得多帧具有不同图像的图片。电子设备200获得的图片可以理解为上述的预设图片600。
为了便于电子设备200对获得的图片的区域进行识别,获得第一图片620,在展示件320的多帧图像的不同位置处均设有多个上述识别点610,通过多个识别点610围成的区域可以将预设图片600分成至少一个第一图片620。
为了实现对展示件320所展示的图像进行切换控制,场景切换设备300还可以包括第一控制器,第一控制器与电子设备200电连接,第一控制器被配置为在电子设备200的控制下,控制展示件320切换在展示架310上展示的图像。这样通过第一控制器能够实现对展示的图像的自动切换,以便拍摄设备400可以获取多帧不同的图片,用于噪声值的测定。
图9示意出了一种场景切换设备的结构示意图。
在一些实施例中,参考图9所示,场景切换设备300还可以包括电动卷轴330,电动卷轴330设在展示架310的顶端,并相对于展示架310转动设置,展示件320卷设在电动卷轴330上。电动卷轴330可以通过第一控制器与电子设备200电连接。第一控制器被配置为在电子设备200的控制下,控制电动卷轴330相对于展示架310转动。这样随着电动卷轴330的转动,卷设在电动卷轴330上的展示件320的部分图像会被释放或者收紧,以达到对展示件320在展示架310上展示的图像进行切换以及控制的目的。
或者,为实现对展示件320所展示的图像进行切换控制,场景切换设备300还可以采用其他的结构方式,在本实施例中,不再对场景切换设备300的结构作进一步阐述。
拍摄设备400被配置为拍摄展示架310上展示的图像,以获得对应于图像的图片,并将图片传输至电子设备200,以使电子设备200确定图片的噪声值。其中,拍摄设备400通过拍摄展示架310上展示的图像获得的图片,可以理解为上述的预设图片600。这样通过场景切换设备300和拍摄设备400的设置,能够实现对拍摄设备400经拍摄获得的图片的噪声值的自动化测试、以及拍摄获得的多帧图片的噪声值的比对。
图10示意出了一种拍摄设备的结构示意图。
参考图10并结合图8所示,拍摄设备400可以包括电子拍摄装置410。示例性的,电子拍摄装置410可以包括但不限于为手机、相机、平板电脑(即pad)等具有拍摄功能的拍摄装置。这样通过电子拍摄装置410对展示架310上展示的图像进行拍摄,并将生成的图片通过ADB命令或者其他的方式拉取至电子设备200比如笔记本电脑上,从而通过笔记本电脑实现电子拍摄装置410在各固定拍摄场景下获得的图片的噪声值的计算和比对。
为了便于电子拍摄装置410的固定,在一些实施例中,参考图10所示,拍摄设备400可以包括固定支架440,固定支架440包括支架441和固定部442,固定部442可以位于支架441的端部并相对于支架441转动设置,电子拍摄装置410可以设在电子拍摄装置410设在固定部442内。这样通过固定支架440在实现对电子拍摄装置410固定的同时,在打开电子拍摄装置410的拍照界面后,由于固定部442可以相对于支架441转动设置,还可以通过转动固定部442,以调整电子拍摄装置410拍摄角度,从而使得电子拍摄装置410可以拍摄到图像的整个画面。
为了便于通过电子设备200实现对电子拍摄装置410的控制,参考图10所示,拍摄设备400还可以包括触发模块420。示例性的,触发模块420可以包括但不限于为相关技术中可以模拟电子拍摄装置410触控的点击模块。其中,触发模块420可以与电子拍摄装置410电连接,触发模块420被配置为在电子设备200的控制下触发电子拍摄装置410对展示架310上展示的图像进行拍摄。这样在电子设备200的控制下,能够通过触发模块420,触发电子拍摄装置410对展示架310上展示的图像进行自动拍摄,以便电子拍摄装置410可以将获得对应于图像的图片比如预设图片600传输至电子设备200,进行噪声值的自动化测试。
从图10中可以看出,在一些实施例中,拍摄设备400还可以包括供电模块430,示例性的,供电模块430可以包括但不限于为电源模块。供电模块430可以与电子拍摄装置410电连接,以便通过供电模块430为电子拍摄装置410和触发模块420提供电能。
为了模拟不同的真实的拍摄场景,在另一些实施例中,图片测试系统还可以包括灯光设备500(如图8中所示),灯光设备500可以包括至少一个照明灯510和第二控制器。示例性的,照明灯510可以包括但不限于可调控色温和亮度中的至少一者的平板灯。示例性的,照明灯510的数量可以包括但不限于为两个,两个照明灯510可以位于电子拍摄装置410背离场景切换设备300的一侧,并分布于场景切换设备300相对的两侧。照明灯510比如平板灯可以通过第二控制器与电子设备200电连接,第二控制器被配置为在电子设备200的控制下,控制照明灯510的色温和亮度中的至少一者。这样通过照明灯510和第二控制器组成的灯光设备500的设置,能够通过第二控制器定量的控制照明灯510的光照的亮度和色温,以模拟真实的不同的拍摄场景,以便拍摄设备400可以获取多帧具有不同噪声值的图片比如预设图片600。
如图8中所示,场景切换设备300、拍摄设备400和灯光设备500均可以通过多条通用串行走线(Universal Serial Bus,USB),实现与电子设备200比如笔记本电脑的有线连接,并与笔记本电脑进行交互,以便通过笔记本电脑实现对场景切换设备300、拍摄设备400和灯光设备500的控制。
或者,在另一些实施例中,场景切换设备300、拍摄设备400和灯光设备500还可以采用无线的方式与电子设备200连接,以便通过笔记本电脑实现对场景切换设备300、拍摄设备400和灯光设备500的控制。
下面对本实施例中图片测试系统的使用方法进行阐述。
在开始图片测试系统对图片的噪声值(即视觉噪声值)的测试时,可以首先,通过电子设备200对场景切换设备300中的场景进行控制,在展示架310上展示需要展示的图像。然后,通过电子设备200对灯光设备500中照明灯510进行灯光控制比如控制亮度和色温等,以调整到真实的拍摄场景。接着,通过电子设备200对拍摄设备400中电子拍摄装置410进行拍摄控制,调整拍摄角度,以使电子拍摄装置410可以拍摄到展示的图像的整个画面。电子拍摄装置410对显示的图像拍摄完成之后,进行数据传输的过程,将拍摄获得的图片传输至电子设备200。最后,通过电子设备200采用上述的图片噪声计算方法对该图片进行相应的数据计算,从而获得该图片的噪声值后输出结果,以显示该噪声值的同时,还可以输出多帧图片的噪声值的比对结果,完成图片噪声测试。
电子设备200对图片的噪声值的计算以及多帧图片的噪声值的结果比对,可以参考上述中的相关描述,在此不再做进一步赘述。
需要说明的是,本实施例的图片测试系统还可以通过更换不同的电子拍摄装置410比如手机或者相机等,从而实现对不同电子拍摄装置410的噪声的估算,除此之外,还可以通过更换电子设备200中的计算模块比如第一计算模块50、第二计算模块60和第三计算模块93等,以便实现不同图片信息的自动化检测。
在此基础上,本申请实施例还提供了一种存储介质,存储介质储存有计算机执行指令,计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上的图片噪声计算方法,以便处理器可以依照计算机执行指令执行本申请实施例的图片噪声计算方法,进行图片比如第一图片620或者预设图片600的噪声值的计算,以实现多帧图片的噪声结果的自动化比对。
需要说明的是,本实施例中的图片噪声计算方法在对图片的噪声进行计算时,仅需要一帧图片,便可以实现其噪声值的测量,无需多帧图片,不仅具有较高的准确性,而且具有较高的计算效率。
本申请实施例的图片测试系统不仅能够使得对多帧图片的噪声值进行计算后得到的噪声比对结果,与基准排序结果具有较高的匹配度,而且能够实现对电子拍摄装置410拍摄的图片的噪声值的自动化测试和比对。
在本申请实施例的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应作广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或者两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。
本申请实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

Claims (30)

1.一种图片噪声计算方法,其特征在于,包括:
获取第一图片,并将所述第一图片转换到第一色彩空间;
去除转换到所述第一色彩空间的所述第一图片中的低频分量;
将去除所述低频分量后的所述第一图片转换到与所述第一色彩空间不同的第二色彩空间,并确定转换到所述第二色彩空间的所述第一图片在所述第二色彩空间下不同分量分别对应的方差,以及转换到所述第二色彩空间的所述第一图片在所述第二色彩空间中的亮度分量与至少一个色度分量的协方差,其中,所述第二色彩空间包括所述亮度分量和两个所述色度分量;
根据所述分量的方差和所述协方差确定获取的所述第一图片的噪声值。
2.根据权利要求1所述的计算方法,其特征在于,所述根据所述分量的方差和所述协方差确定获取的所述第一图片的噪声值,具体包括:
确定所述方差以及所述协方差所对应的权系数;
根据所述方差和所述协方差的对应于所述权系数的加权和确定获取的所述第一图片的噪声值。
3.根据权利要求2所述的计算方法,其特征在于,所述确定所述方差以及所述协方差所对应的权系数,具体包括:
对多帧获取的所述第一图片的噪声大小进行排序,得到基准排序结果;
根据所述基准排序结果确定获取的所述第一图片的噪声值的所述方差以及所述协方差的权系数,以使根据所述权系数获得的多帧所述第一图片的各所述噪声值所对应的排序结果和所述基准排序结果相匹配。
4.根据权利要求1所述的计算方法,其特征在于,所述去除转换到所述第一色彩空间的所述第一图片中的低频分量,具体包括:
对转换到所述第一色彩空间的所述第一图片进行滤波处理,以去除转换到第一色彩空间的所述第一图片中的低频分量。
5.根据权利要求4所述的计算方法,其特征在于,所述对转换到所述第一色彩空间的所述第一图片进行滤波处理,以去除转换到所述第一色彩空间的所述第一图片中的低频分量,具体包括:
对转换到所述第一色彩空间的所述第一图片依次进行对比敏感度处理和高通滤波处理,以去除所述低频分量。
6.根据权利要求5所述的计算方法,其特征在于,所述对转换到所述第一色彩空间的所述第一图片进行滤波处理去除所述低频分量,具体还包括:
在对转换到所述第一色彩空间的所述第一图片进行所述对比敏感度处理之后,进行所述高通滤波处理之前,对进行所述对比敏感度处理之后的所述第一图片进行调制传递处理。
7.根据权利要求1所述的计算方法,其特征在于,所述将获取的所述第一图片转换到第一色彩空间之后,进行所述去除转换到所述第一色彩空间的所述第一图片中的低频分量之前,所述计算方法还包括:
在所述第一色彩空间中,对转换到所述第一色彩空间的所述第一图片进行傅里叶正变换处理,以将转换到所述第一色彩空间的所述第一图片从空域转换到频域,转换到所述第一色彩空间的所述第一图片在所述频域中具有所述低频分量和高频分量;
将转换到所述频域的所述第一图片进行第一次傅里叶偏转变换处理,以将所述低频分量移到转换到所述频域的所述第一图片的中心区域。
8.根据权利要求7所述的计算方法,其特征在于,所述去除转换到所述第一色彩空间的所述第一图片中的低频分量之后,将去除所述低频分量后的所述第一图片转换到与所述第一色彩空间不同的第二色彩空间之前,所述计算方法还包括:
对去除所述低频分量后的所述第一图片进行傅里叶反变换处理,以将去除所述低频分量后的所述第一图片从所述频域转换到所述空域。
9.根据权利要求8所述的计算方法,其特征在于,所述对去除所述低频分量后的所述第一图片进行傅里叶反变换处理之前,所述计算方法还包括:
对去除所述低频分量后的所述第一图片进行第二次傅里叶偏转变换处理,以将所述高频分量复位,其中,所述第二次傅里叶偏转变换和所述第一次傅里叶偏转变换互为反变换。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的计算方法,其特征在于,所述第二色彩空间为Lab色彩空间。
11.根据权利要求10所述的计算方法,其特征在于,所述Lab色彩空间下,所述噪声值的计算公式为B=log10(1+xL*+ya*+xb*+wL*a*),
式中,B为第一图片的噪声值,L*为所述Lab色彩空间下的亮度分量的方差,a*和b*分别为所述Lab色彩空间下的两个色度分量的方差,L*a*为亮度分量和其中一个色度分量的协方差,x、y、z和w分别为L*、a*、b*和L*a*的权系数。
12.根据权利要求1-9中任一项所述的计算方法,其特征在于,所述第一色彩空间为对比色彩空间,在未转换到所述第一色彩空间之前,获取的所述第一图片的色彩存储格式为sRGB格式。
13.根据权利要求1-9中任一项所述的计算方法,其特征在于,所述获取第一图片,具体包括:
将预设图片中的至少部分区域作为获取的所述第一图片。
14.根据权利要求13所述的计算方法,其特征在于,所述获取第一图片,具体包括:
检测所述预设图片中的识别点;
将所述识别点围成的轮廓内的区域作为获取的所述第一图片。
15.根据权利要求14所述的计算方法,其特征在于,所述预设图片中设有多个所述对应于不同获取的所述第一图片的区域;
所述根据所述分量的方差和所述协方差确定获取的所述第一图片的噪声值后,还包括:
将所有获取的所述第一图片的噪声值的平均值确定为所述预设图片的噪声值。
16.一种图片噪声计算装置,其特征在于,采用权利要求1-15中任一项所述的图片噪声计算方法,所述装置包括:控制模块,所述控制模块分别电连接有第一转换模块、低频去除模块、第二转换模块、第一计算模块和第二计算模块;
所述第一转换模块被配置为获取第一图片并将获取的所述第一图片转换到第一色彩空间后,将转换到所述第一色彩空间的所述第一图片传输至所述控制模块,所述控制模块被配置为控制所述低频去除模块去除转换到所述第一色彩空间的所述第一图片中的低频分量,并将去除所述低频分量的所述第一图片传输至所述第二转换模块;
所述第二转换模块被配置为将获取的所述第一图片转换到第二色彩空间后,回传至所述控制模块;所述第一计算模块被配置为计算获取的所述第一图片在所述第二色彩空间下不同分量的方差,以及所述第二色彩空间中亮度分量与至少一个色度分量的协方差;所述控制模块被配置为控制所述第二计算模块根据所述方差和所述协方差,计算获取的所述第一图片的噪声值。
17.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述控制模块被配置为控制所述第二计算模块根据所述方差和所述协方差的对应于权系数的加权和,计算获取的所述第一图片的噪声值。
18.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,包括滤波组件,所述滤波组件与所述控制模块电连接,所述滤波组件被配置为去除转换到所述第一色彩空间的所述第一图片在所述第二色彩空间下的低频分量。
19.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述滤波组件包括对比敏感度处理模块和高通滤波模块,所述对比敏感度处理模块和所述高通滤波模块均与所述控制模块电连接,所述对比敏感度处理模块和所述高通滤波模块被配置为去除所述低频分量。
20.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述滤波组件还包括调制传递处理模块,所述调制传递处理模块与所述控制模块电连接,所述调制传递处理模块被配置为对进行所述对比敏感度处理之后的所述第一图片进行调制传递处理。
21.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,还包括第一变换模块和偏转模块,所述第一变换模块和偏转模块均与所述控制模块电连接,所述第一变换模块被配置为在所述第一色彩空间中,对转换到所述第一色彩空间的所述第一图片进行傅里叶正变换处理,以将转换到所述第一色彩空间的所述第一图片从空域转换到频域;
所述偏转模块被配置为在所述第一变换模块之后,对转换到所述频域的所述第一图片进行第一次傅里叶偏转变换处理,以将所述低频分量移到转换到所述频域的所述第一图片的中心区域。
22.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,还包括与所述控制模块电连接的第二变换模块,所述第二变换模块被配置为在所述第一色彩空间中,对去除所述低频分量后的所述第一图片进行傅里叶负变换处理,以将去除所述低频分量后的所述第一图片从所述频域转换到所述空域。
23.根据权利要求16-22中任一项所述的装置,其特征在于,还包括图片获取模块、识别模块和第三计算模块,所述图片获取模块、所述识别模块和所述第三计算模块均与所述控制模块电连接,所述图片获取模块被配置为获取预设图片,所述识别模块被配置为检测所述预设图片中的识别点,并将所述识别点围成的轮廓内的区域作为获取的所述第一图片,所述预设图片中设有多个所述对应于不同获取的所述第一图片的区域时,所述第三计算模块被配置为将所有获取的所述第一图片的噪声值的平均值确定为所述预设图片的噪声值。
24.一种图片测试系统,其特征在于,包括电子设备,所述电子设备包括壳体和设置于所述壳体内的处理器,所述处理器被配置为执行权利要求1-15中任一项所述的图片噪声计算方法。
25.根据权利要求24所述的测试系统,其特征在于,还包括场景切换设备和拍摄设备,所述场景切换设备和拍摄设备均与所述电子设备电连接,所述场景切换设备包括展示架和具有多帧图像的展示件,所述展示件设在所述展示架上,所述展示件被配置为可切换所述展示架上展示的图像;所述拍摄设备被配置为拍摄所述展示架上展示的所述图像,以获得对应于所述图像的图片,并将所述图片传输至所述电子设备,以使所述电子设备确定所述图片的噪声值。
26.根据权利要求25所述的测试系统,其特征在于,所述拍摄设备包括电子拍摄装置和触发模块,所述触发模块与所述电子拍摄装置电连接,所述触发模块被配置为在所述电子设备的控制下触发所述电子拍摄装置拍摄所述展示架上展示的所述图像,以获得对应于所述图像的图片。
27.根据权利要求26所述的测试系统,其特征在于,所述拍摄设备包括供电模块,所述供电模块与所述电子拍摄装置电连接,
或者,所述拍摄设备包括固定支架,所述固定支架包括支架和固定部,所述固定部位于所述支架的端部并相对于所述支架转动设置,所述电子拍摄装置设在所述固定部内。
28.根据权利要求25所述的测试系统,其特征在于,所述场景切换设备包括第一控制器,所述第一控制器与所述电子设备电连接,所述第一控制器被配置为在所述电子设备的控制下,控制所述展示件切换在所述展示架上展示的图像。
29.根据权利要求25所述的测试系统,其特征在于,还包括灯光设备,所述灯光设备包括至少一个照明灯和第二控制器,所述照明灯通过所述第二控制器与所述电子设备电连接,所述第二控制器被配置为在所述电子设备的控制下,控制所述照明灯的色温和亮度中的至少一者。
30.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质储存有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-15任一项所述的图片噪声计算方法。
CN202210111547.3A 2022-01-29 2022-01-29 图片噪声计算方法、装置及图片测试系统 Active CN115546514B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210111547.3A CN115546514B (zh) 2022-01-29 2022-01-29 图片噪声计算方法、装置及图片测试系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210111547.3A CN115546514B (zh) 2022-01-29 2022-01-29 图片噪声计算方法、装置及图片测试系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115546514A CN115546514A (zh) 2022-12-30
CN115546514B true CN115546514B (zh) 2023-08-04

Family

ID=84723909

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210111547.3A Active CN115546514B (zh) 2022-01-29 2022-01-29 图片噪声计算方法、装置及图片测试系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115546514B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116843683B (zh) * 2023-08-30 2024-03-05 荣耀终端有限公司 设备成像清晰度评估方法、系统和装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105225203A (zh) * 2014-06-23 2016-01-06 展讯通信(上海)有限公司 噪声抑制方法及装置
CN106934768A (zh) * 2015-12-30 2017-07-07 展讯通信(天津)有限公司 一种图像去噪的方法及装置
CN107909586A (zh) * 2017-12-11 2018-04-13 厦门美图之家科技有限公司 图像噪声计算方法及装置
CN109993174A (zh) * 2018-12-25 2019-07-09 华中科技大学 一种基于噪声抑制的空中目标检测方法及系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101385961B1 (ko) * 2007-12-21 2014-04-16 삼성전자주식회사 영상신호의 색 노이즈 제거 장치 및 방법
US10134163B2 (en) * 2016-10-18 2018-11-20 Autodesk, Inc. Dynamic detection of an object framework in a mobile device captured image

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105225203A (zh) * 2014-06-23 2016-01-06 展讯通信(上海)有限公司 噪声抑制方法及装置
CN106934768A (zh) * 2015-12-30 2017-07-07 展讯通信(天津)有限公司 一种图像去噪的方法及装置
CN107909586A (zh) * 2017-12-11 2018-04-13 厦门美图之家科技有限公司 图像噪声计算方法及装置
CN109993174A (zh) * 2018-12-25 2019-07-09 华中科技大学 一种基于噪声抑制的空中目标检测方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN115546514A (zh) 2022-12-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106973278B (zh) 一种参照人脸色彩特征的自动白平衡装置及方法
US9635332B2 (en) Saturated pixel recovery in light-field images
CN110022469B (zh) 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN110519485B (zh) 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN103947184B (zh) 使用编码光的拍摄设备和图像处理设备及其方法
CN109379534B (zh) 处理图像的方法、装置、终端及存储介质
CN104052933A (zh) 动态范围模式的判定方法及其图像获取装置
CN115546514B (zh) 图片噪声计算方法、装置及图片测试系统
CN114584700B (zh) 对焦标记方法、标记装置以及电子设备
WO2019011110A1 (zh) 逆光场景的人脸区域处理方法和装置
WO2013178145A1 (zh) 逆光补偿方法、装置及终端
US20230276034A1 (en) Method and system for adjusting projection dithering
CN113808066A (zh) 图像选取方法、装置、存储介质及电子设备
US20090324127A1 (en) Method and System for Automatic Red-Eye Correction
CN105635583A (zh) 一种拍摄方法及装置
CN115601712B (zh) 适用于现场安全措施的图像数据处理方法及系统
CN113315965A (zh) 一种光学防抖测试方法、装置、设备及介质
CN116843690A (zh) 图像质量评估方法、设备及系统
TW201445458A (zh) 一種攝像設備的檢測裝置及方法
CN110310341A (zh) 颜色算法中默认参数的生成方法、装置、设备和存储介质
CN110266965A (zh) 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN110278386A (zh) 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN114697483B (zh) 基于压缩感知白平衡算法的屏下摄像装置及方法
US7623179B2 (en) Storage medium and method to control auto exposure by the same
CN116055710B (zh) 一种视频时域噪声的评估方法、装置及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant