一种相机线性度的检测方法及系统技术方案

本申请涉及一种相机线性度的检测方法，其包括如下步骤：将多组于不同灰度场景下拍摄的图像分别进行图像均值化处理，获得多张均值图像；分别获取各个灰度场景下均值图像的灰度均值；基于每张均值图像的灰度均值，以及各个灰度场景，利用最小二乘法，拟合出灰度计算函数；基于灰度计算函数、各个灰度场景，计算出各个灰度场景对应的灰度计算值；将各个灰度场景的灰度差值绝对值与对应的灰度计算值相除，得到各个灰度场景对应的线性度，灰度差值为各个灰度场景下均值图像的灰度均值减去对应的灰度计算值；将各个线性度与预设值对比，若均小于预设值，则相机线性度合格。本申请可以对相机的线性度进行检测。的线性度进行检测。的线性度进行检测。

【技术实现步骤摘要】
一种相机线性度的检测方法及系统


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种相机线性度的检测方法及系统。

技术介绍

[0002]工业相机像元的成像过程为：传感器在入射光的照射下产生电子（即发生光电转换），电子转换为信号电荷，信号电荷再转换为输出电压，该输出电压与最终的成像像素值（该像素值与像元对应）呈线性关系。可以理解的是，在上述成像过程中除了光电转换是一个线性过程外，其他过程均可能是非线性过程。这就导致了当工业相机的曝光时间固定时工业相机的成像像素值（像素的灰阶值）与入射光（光源）亮度呈非线性关系。线性度是描述传感器静态特性的一个重要指标，相机线性度对采集图像质量乃至检测效果具有重要影响。
[0003]因此，如何检测相机的线性度，以判断相机是否合格，成为亟需解决的难题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种相机线性度的检测方法及系统，可以对相机的线性度进行检测。
[0005]第一方面，提供了相机线性度的检测方法，其包括如下步骤：将多组于不同灰度场景下拍摄的图像分别进行图像均值化处理，获得多张均值图像；分别获取各个灰度场景下均值图像的灰度均值；基于每张均值图像的灰度均值，以及各个灰度场景，利用最小二乘法，拟合出灰度计算函数；基于灰度计算函数、各个灰度场景，计算出各个灰度场景对应的灰度计算值；将各个灰度场景的灰度差值绝对值与对应的灰度计算值相除，得到各个灰度场景对应的线性度，灰度差值为各个灰度场景下均值图像的灰度均值减去对应的灰度计算值；将各个线性度与预设值对比，若均小于预设值，则相机线性度合格。
[0006]一些实施例中，所述计算方法还包括调节不同灰度场景的步骤，调节不同灰度场景的步骤包括：保持光照强度恒定，调节不同的曝光时间，以获得不同灰度场景。
[0007]一些实施例中，基于每张均值图像的灰度均值，以及各个灰度场景，利用最小二乘法，拟合出灰度计算函数，包括如下步骤：将均值图像的灰度均值，与对应的灰度场景的曝光时间进行关联，得到一个拟合点；利用最小二乘法，对各个拟合点进行拟合，得到灰度值关于曝光时间的灰度计算函数。
[0008]一些实施例中，基于灰度计算函数、各个灰度场景，计算出各个灰度场景对应的灰
度计算值，包括如下步骤：将各个灰度场景对应的曝光时间，代入灰度计算函数中，得到各个灰度场景对应的灰度计算值。
[0009]一些实施例中，所述计算方法还包括调节不同灰度场景的步骤，调节不同灰度场景的步骤包括：保持曝光时间恒定，调节不同的光照强度，以获得不同灰度场景。
[0010]一些实施例中，基于每张均值图像的灰度均值，以及各个灰度场景，利用最小二乘法，拟合出灰度计算函数，包括：将均值图像的灰度均值，与对应的灰度场景的光照强度进行关联，得到一个拟合点；利用最小二乘法，对各个拟合点进行拟合，得到灰度值关于光照强度的灰度计算函数。
[0011]一些实施例中，基于灰度计算函数、各个灰度场景，计算出各个灰度场景对应的灰度计算值，包括：将各个灰度场景对应的光照强度，代入灰度计算函数中，得到各个灰度场景对应的灰度计算值。
[0012]一些实施例中，分别获取各个灰度场景下均值图像的灰度均值，包括如下步骤：将均值图像中位于中心区域的部分划分为亮区，获取亮区中所有像素点的灰度平均值，并作为均值图像的灰度均值。
[0013]一些实施例中，分别获取各个灰度场景下均值图像的灰度均值，包括如下步骤：将均值图像中各个像素点的灰度值与灰度阈值进行比较，筛选出灰度值大于灰度阈值的像素点，作为良点；将所有的良点所在区域作为整体，划分成亮区；获取亮区中所有像素点的灰度平均值，并作为均值图像的灰度均值。
[0014]第二方面，提供了一种相机线性度的检测系统，其包括：第一模块，其用于：将多组于不同灰度场景下拍摄的图像分别进行图像均值化处理，获得多张均值图像；分别获取各个灰度场景下均值图像的灰度均值；第二模块，其用于：基于每张均值图像的灰度均值，以及各个灰度场景，利用最小二乘法，拟合出灰度计算函数；第三模块，其用于：基于灰度计算函数、各个灰度场景，计算出各个灰度场景对应的灰度计算值；第四模块，其用于：将各个灰度场景的灰度差值绝对值与对应的灰度计算值相除，得到各个灰度场景对应的线性度，灰度差值为各个灰度场景下均值图像的灰度均值减去对应的灰度计算值；第五模块，其用于：将各个线性度与预设值对比，若均小于预设值，则相机线性度合格。
[0015]本申请提供的技术方案带来的有益效果包括：本申请实施例提供了一种相机线性度的检测方法及系统，通过对多个不同灰度场景下拍摄的图像进行均值化处理，获取灰度均值，并结合灰度场景，拟合出灰度计算函数；
利用灰度计算函数计算出不同灰度场景下的灰度计算值，并结合灰度计算值与灰度均值，可以计算出线性度，从而可以对相机的线性度进行检测，以判断相机合格情况。
[0016]本申请拍摄的图像不仅应用在灰度计算函数的拟合中，还应用在线性度的计算中，无需重新拍摄图像，以与灰度计算函数结合起来计算线性度，故本申请减少了操作步骤，提高了检测效率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1为本申请实施例提供的相机线性度的检测方法流程图；图2为本申请实施例提供的相机线性度的检测系统框图。
具体实施方式
[0019]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0020]参见图1所示，本申请实施例提供了一种相机线性度的检测方法，其包括如下步骤：101：将多组于不同灰度场景下拍摄的图像分别进行图像均值化处理，获得多张均值图像。
[0021]需要说明的是，在使用相机采集图像时，可以选择拍摄10张作为一组，或者更多、或者更少张图像作为一组，具体的数量，根据实际需要确定。
[0022]相机有黑白相机和彩色相机之分，拍摄的图像同样有黑白图像和彩色图像的区别。
[0023]采用黑白相机拍摄时，得到的图像为黑白图像，而采用彩色相机拍摄，得到的图像为彩色图像。
[0024]无论是黑白图像，还是彩色图像，其图像均值化处理方法的原理是相同的。
[0025]假如黑白图像有10
×
10个像素点，一组图像有15张。
[0026]由于黑白图像的像素点有一个通道，即Y通道。在进行图像均值化处理时，具体方式如下：将15张图像中，坐标为（1,1）的像素点的Y通道像素值相加求均值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种相机线性度的检测方法，其特征在于，其包括如下步骤：将多组于不同灰度场景下拍摄的图像分别进行图像均值化处理，获得多张均值图像；分别获取各个灰度场景下均值图像的灰度均值；基于每张均值图像的灰度均值，以及各个灰度场景，利用最小二乘法，拟合出灰度计算函数；基于灰度计算函数、各个灰度场景，计算出各个灰度场景对应的灰度计算值；将各个灰度场景的灰度差值绝对值与对应的灰度计算值相除，得到各个灰度场景对应的线性度，灰度差值为各个灰度场景下均值图像的灰度均值减去对应的灰度计算值；将各个线性度与预设值对比，若均小于预设值，则相机线性度合格。2.如权利要求1所述的相机线性度的检测方法，其特征在于，所述计算方法还包括调节不同灰度场景的步骤，调节不同灰度场景的步骤包括：保持光照强度恒定，调节不同的曝光时间，以获得不同灰度场景。3.如权利要求2所述的相机线性度的检测方法，其特征在于，基于每张均值图像的灰度均值，以及各个灰度场景，利用最小二乘法，拟合出灰度计算函数，包括如下步骤：将均值图像的灰度均值，与对应的灰度场景的曝光时间进行关联，得到一个拟合点；利用最小二乘法，对各个拟合点进行拟合，得到灰度值关于曝光时间的灰度计算函数。4.如权利要求3所述的相机线性度的检测方法，其特征在于：基于灰度计算函数、各个灰度场景，计算出各个灰度场景对应的灰度计算值，包括如下步骤：将各个灰度场景对应的曝光时间，代入灰度计算函数中，得到各个灰度场景对应的灰度计算值。5.如权利要求1所述的相机线性度的检测方法，其特征在于，所述计算方法还包括调节不同灰度场景的步骤，调节不同灰度场景的步骤包括：保持曝光时间恒定，调节不同的光照强度，以获得不同灰度场景。6.如权利要求5所述的相机线性度的检测方法，其特征在于，基于每张均值图像的灰度均值，以及各个灰度场景，利用最小二乘法，拟合出...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨敏，李群，吕祥，陈武，帅敏，
申请(专利权)人：武汉精测电子集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：