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详解评分标准如何对手机摄像头进行测试排名

2018-07-05 23:43编辑:rxjj.net人气:


  摘要

  目前关于手机摄像头的排名至少有着三个系统。分别是CPIQ,DXOmark和VCX。它们都是想告诉我们哪款手机拍摄的图像质量会更好。目前IEEE即将发布新的标准P1858,是关于对目前的手机的相机有哪些影响因素,目前是有6个图像质量参数对其影响,是否有新的参数不知道,而且每个参数对图像质量的影响的重要性会有一定参考。

  为了测试参数的重要性,IEEE的标准CPIQ已经对于6个参数进行研究并且在第一个版本标准IEEE P1858中有描述。这就建立了测试和图像质量之间的联系。

  如何确定整张的图像质量?

  在创建一个排名系统的时候有着两个关键的因素:第一个就是一个图像质量系统的性能的量化是通过整个图像的分布,是和制造商和顾客使用的条件有关。

  第二个是为了确定图像质量的分布,一个标识是以最小的独立的因素去确定,对于特定的图像,可以通过一系列的确定性预估其质量。

  拍摄图像的条件

  在我们的情况中是拍摄图像的条件。为了得到一个全的图像,我们必须调研典型的拍摄条件。在什么样的光照条件下拍摄,这是很重要的。因为光照条件对图像的质量有着重要的影响。

  另一方面,我们要知道我们拍摄的对象是什么(海滩,人,文件等)。有关对焦距离,拍摄物体尺寸。在拍摄时自动对焦的位置和成像的处理。移动的物体同样对相机有影响。

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  在明亮的光照条件下,当前的手机拍出的图片用户都不会有着抱怨。手机相机的图像质量的区分通常是取决于低亮度下的性能。拍摄了一些这样的图像,一些是带着闪光灯,一些是没有闪光灯的。

  在EI2008中已经有对拍摄和拍摄的条件的研究,他们在指定的拍摄条件下分析了百万张图像。

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  在排除闪光灯和曝光水平后,对这些数值和额外的指标进行研究,手机是被人使用的,所以要根据实际情况去预估光照条件。

  大约有40%的图像是在明亮的光照条件下进行的,大约30% 的图像是在低亮度下小于70lux拍摄的,闪光灯是不使用的,大约有30%的图像是在这两者之间。统计分析表明大约70%的图像中包含人物。

  观察条件

  对于手机用户如何观察他们的图像这个唯一的来源是沃达丰的客户调查。很多用户是在手机上直接观看他们拍摄的图像,但同时许多的用户会在手机上进行放大观察。这些是因为手机一般使用的广角镜头,最重要的部分只覆盖了图像的一部分。一些用户会在图像拍摄之前放大变焦或拍摄后裁剪图像。对于这种行为没有一个可靠的调查什么时候会发生及频率是多少。但是事实上这也会反应了一个评分系统。

  这就意味着一个好的评分系统会知道用户的行为及预期不同的拍摄条件的权重。图像中的场景应该多远需要不同的测试,主要取决于单独的相机。对于CPIQ本文中没有写出分数。

  VCX分数制对于不同的照明条件的权重如下表所示:

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  闪光灯和变焦应该要分开因为一些图像质量的因素(噪声,纹理等)可能会因为闪光灯的开关和变焦改变而改变。在所有的光照条件下进行变焦,闪光灯大多数用于低亮度条件下。

  有着单独的光照条件,使用两个观察条件去对性能的评估。一个是4*6英寸格式观察,一个是在显示器上100%观察。

  图像质量因素(基础)

  选择特定的会议和下载作者的工具包。会议与会议之间的模板可能会变化。这个模板设置的是MS Word,但是你可以在其他的程序(包含LaTEX)重新创建它。子啊word文件中键入文本后,使用样式标签。要仔细确认文档使用的样式是准确的,然后打印出来并再次确认文档如预期的一样。

  在手机集成相机之前,各种各样的图像质量因为已经被确定。这些因素是基于光学系统的性能及传感器和电路的性能。

  这些基本单元是:

  曝光(ISO 12232[6])

  动态范围和噪声(ISO 15739[7])

  细节还原(分辨率)(ISO12233[8])

  清晰度/锐度(镜头性能)(ISO12233[8])

  光学畸变(ISO17850[9])

  色彩位移(ISO19084[10]),shading(ISO17957[11]),flare(ISO18844[12])等。

  一些其他的因素也可以添加进来,在图像的处理中把捕捉到的原始图像还原成一个好的图像是必要的:

  色彩还原

  白平衡

  锐化/清晰度

  色调

  为了弥补手机在尺寸上和成本上的限制,在图像处理中需要更高的水平。特别是在处理低信号和相应的放大噪声会导致图像质量分析中的一些新方法。我们可以找到额外的一些因素。

  这些是:

  一些随机排列,低对比度的结构,称之为纹理(ISO19567[13])

  色彩阴影(ISO17957[11])

  另外也有一些图像质量的因素会影响图像的处理例图HDR图像和色调增强,场景中颜色增强等。对于这些因素很难去定义一个测试流程因为这些也有着一些“偏好”。

  图像质量因素的照明依赖性

  光学像差

  光学像差例如畸变,色彩位移,亮度阴影和杂散光或多或少受到照明水平的影响。因此要在明亮的照明条件下去测试,这样精确度是最高的。但是如果这些因素中有一个有着很高的误差,那么就会限制其性能,在其他的照明条件下也一样。

  最新一代的手机的畸变,色彩位移,亮度阴影没有问题。最近没有一些测量表明在基于这些因素时图像质量的降级。然而为了圆满仍然需要测试防止制造商没有做这些工作。

  杂散光仍然是问题,主要取决于照明条件,因此它必须要进行测量。特别是成本和空间的限制,很难在小的相机模组里使杂散光最小化。换句话说很难使用单一的数值量化杂散光因为主要取决于场景和照明条件。对于一个有着高的杂散光的相机不会测出一个高的动态范围,因为白色的图块会破坏黑色区域的水平。

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  曝光和色调

  一般曝光是可以使用三种变量光圈,曝光时间和放大率去改变。但是我们发现一些相机限制了曝光和故意在低照度情形下曝光不足。最大光圈受限于尺寸和镜头的设计。最大曝光时间是受手晃动的限制如果没有图像防抖装置。最大放大率是受噪声的性能限制。因此一些制造商宁愿曝光不足也不愿增加曝光时间或放大率。

  判断曝光的问题是我们只能得到最后的图像,很难区分曝光和色调渲染的场景。即使看一个中性灰或数值水平也不能给我们一个明确的答复如果一个图像曝光不足或单调黑暗。一般去观察爱色丽的颜色卡的亮度还原会提供曝光上的一般指示,对于图像质量这和图像曝光不足和黑暗没有关系。目前没有一个测试流程去定义判断色调质量因为这是取决于场景。

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  动态范围和噪声

  信号最高和最低之间的差异越大,动态范围越大。光照水平越低,动态范围就越小。在信号放大的同时噪声也随之增加。这就意味着动态范围和噪声都是取决于照明水平。对于一个相机已经给定的光谱灵敏度,独立的颜色通道也需要放大到不同的水平,因为是随着光源的光谱分布变化而变化。卤素灯在蓝光部分很少,大多数的传感器在蓝色部分有着低灵敏度。这就意味着使用卤素灯在低照度下增加了放大的问题并进一步减少了图像质量。

  消除噪声算法用于克服这个问题。这些算法会导致高动态范围和低噪声。但是这个同时会对细节的还原特别是低对比度的细节有着影响,因为相机不能区分噪声和真实的场景内容。这也是为什么要对纹理进行分析的原因。

  细节还原(分辨率)

  好的细节还原取决于测试中的各种因素。包含了镜头的质量,自动对焦系统的精确度和重复性,像素数及一些图像处理因素如去噪算法。锐化对于分辨率的测量有着一定的影响。在低照度条件下,去噪算法的平滑效果会降低分辨率。这种降低取决于使用的算法和场景中的结构,以及相应的对比度和结构的朝向。没有使用去噪声算法,只要信号没有完全被噪声覆盖或自动对焦系统停止工作,已经证明亮度等级是独立的。

  分辨率的测量当然需要在成像区域执行。许多相机在中心都有着合适的性能,但是在边角是不行的。

  纹理

  纹理元素的定义是一些随机排列的图形并且是低对比度的。去噪算法会影响这些结构因为这些结构不能够从噪声中区分出来。这个图像质量元素取决于亮度等级,并且对于相机的质量评判时不可少的。

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(来源:pk10计划)

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