[发明专利]一种摄像头清晰度检测方法及清晰度检测图卡有效

专利信息
申请号: 201910385474.5 申请日: 2019-05-09
公开(公告)号: CN110049319B 公开(公告)日: 2020-12-22
发明(设计)人: 王博文 申请(专利权)人: 王博文
主分类号: H04N17/00 分类号: H04N17/00
代理公司: 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 代理人: 丁彦峰;贺亚明
地址: 518000 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 摄像头 清晰度 检测 方法
【说明书】:

发明实施例公开了一种摄像头清晰度检测方法及清晰度检测图卡,涉及图像处理技术领域。所述方法利用具有定位块、楔形线簇和清晰度等级标识的清晰度检测图卡对摄像头的清晰度进行检测,所述方法包括:读取摄像头拍摄的清晰度检测图卡的图片;获取所述图片的梯度值,根据所述梯度值对清晰度进行预判;检测所述图片中的定位块;通过所述定位块的位置锁定楔形线的位置;利用楔形线对清晰度进行检测;其中,检测过程包括:像素点分段检测和排除摩尔纹干扰。本发明能够更加准确的检测出摄像头清晰度,以解决现有技术中摄像头清晰度算法精确度不够的问题。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域,具体涉及一种摄像头清晰度检测方法及清晰度检测图卡。

背景技术

随着生活质量的提高,人们对手机、摄像机等可摄影设备的要求越来越高,为了保证客户体验,摄像头厂家在生产摄像头时需要对摄像头进行对焦检测,使得出厂摄像头的对焦功能可以正常使用,且需要对摄像头的清晰度进行检测,从而保证良好的产品质量。

而传统的摄像头对焦检测方法是通过测试人员人工移动摄像头、手动触发对焦,并肉眼观察对焦后摄像头拍摄所得到的图片是否清晰,以此判断摄像头的对焦是否正常,预判清晰度。然而,人工检测会耗费大量的人力,不利于生产成本的降低。后续出现了采用SFR摄像头清晰度算法来监测摄像头的清晰度,但是SFR摄像头清晰度算法测得的值达不到精度要求,很多摄像头用SFR算法不能精确的测试清晰度的值,而MTF又只能检测一个清晰度的值。由此导致测得的摄像头清晰度不明确。

发明内容

为此,本发明实施例提供一种摄像头清晰度检测方法及清晰度检测图卡,能够更加准确的检测出摄像头清晰度,以解决现有技术中摄像头清晰度算法精确度不够的问题。

为了实现上述目的,本发明实施例提供如下技术方案:

根据本发明实施例的第一方面,

提供一种摄像头清晰度检测方法,所述方法利用具有定位块、楔形线簇和清晰度等级标识的清晰度检测图卡对摄像头的清晰度进行检测,所述方法包括:读取摄像头拍摄的清晰度检测图卡的图片;获取所述图片的梯度值,根据所述梯度值对清晰度进行预判;检测所述图片中的定位块;通过所述定位块的位置锁定楔形线的位置;利用楔形线对清晰度进行检测;其中,检测过程包括:像素点分段检测和排除摩尔纹干扰。

进一步地,根据所述梯度值对清晰度进行预判时,梯度值与清晰度呈正相关,当梯度值大于门限值时,表示摄像头的清晰度已到达基本值,再利用定位块对清晰度进行精确计算。

进一步地,锁定所述楔形线位置的方法包括:检测到定位块的位置后,利用楔形线与图片背景的色差来确定与每一个定位块相连的楔形线的位置。

进一步地,所述像素点分段检测的方法包括:把每个定位块的楔形线对按照清晰度等级划分成若干等分,其中,每个等分的差值为50,再检测楔形线每个等分区域内梯度值大于150的像素点的个数,若所述梯度值大于150的像素点的个数大于门限值,则表明摄像头的清晰度到达梯度值大于150的像素点所在区域的清晰度等级。

进一步地,所述排除摩尔纹干扰包括:观察相邻的等分区域之间是否有隔断,若有隔断,表明存在摩尔纹区域,则选取排除摩尔纹区域后的清晰度值作为最终精确值。

进一步地,所述清晰度检测方法还包括:选取与清晰度最终精确值相邻的若干等分区域,对清晰度最终精确值所在区域,以及所述若干等分区域内的梯度值大于150的像素点进行求和。

根据本发明实施例的第二方面,

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