CN111246204A

CN111246204A - 一种基于相对亮度偏差的脏污检测方法和装置

Info

Publication number: CN111246204A
Application number: CN202010214791.3A
Authority: CN
Inventors: 蒋明杰
Original assignee: Kunshan Q Technology Co Ltd
Current assignee: Kunshan Q Technology Co Ltd
Priority date: 2020-03-24
Filing date: 2020-03-24
Publication date: 2020-06-05
Anticipated expiration: 2040-03-24
Also published as: CN111246204B

Abstract

本发明涉及摄像头模组检测的技术领域，具体涉及一种基于相对亮度偏差的脏污检测方法和装置，该方法包括：获取待检测摄像头模组拍摄的待检测图像；将待检测图像划分为多个图像块，并获取每个图像块的亮度值；对待检测图像进行区域划分，并确定图像块所属的目标区域；根据亮度值获取图像块在目标区域内的相对亮度偏差；将相对亮度偏差与目标区域对应的目标阈值进行对比，并根据对比结果判断图像块是否为脏污块。本发明将图像块在目标区域内的相对亮度偏差作为脏污的检测特征，能够更好地突出脏污的特征，检测出来的与整体图像具有亮度差异的图像块是脏污的概率更高，从而提高了检测结果的准确性。

Description

一种基于相对亮度偏差的脏污检测方法和装置

技术领域

本发明涉及摄像头模组检测的技术领域，具体涉及一种基于相对亮度偏差的脏污检测方法和装置。

背景技术

脏污检测是摄像头模组后端组装完成后的一项重要测试项目。模组的生产车间虽然要求的是无尘车间，但是由于传感器本身存在成像错误的像素点以及在组装过程中产生的灰尘粒子，这造成在成像时会形成亮点、暗点、色点及暗斑缺陷，在出厂前就需要对摄像头模组进行脏污检测。

目前的脏污测试方法，是拍照获得图像后，用图像中一个块的平均亮度和其左右相邻块的平均亮度之间的差值，来作为脏污的检测特征，而相邻块之间的亮度差值只能突出局部特征，不能很好的突出脏污的整体特征，使得脏污检测结果不够准确。因此，现有技术中存在摄像头模组脏污检测的准确率较低的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于相对亮度偏差的脏污检测方法和装置，以解决现有技术中摄像头模组脏污检测的准确率较低的问题。

本发明实施例提供了以下方案：

依据本发明的第一个方面，本发明实施例提供一种基于相对亮度偏差的脏污检测方法和装置，所述基于相对亮度偏差的脏污检测方法包括：

获取待检测摄像头模组拍摄的待检测图像；

将所述待检测图像划分为多个图像块，并获取每个所述图像块的亮度值；

对所述待检测图像进行区域划分，并确定所述图像块所属的目标区域；

根据所述亮度值获取所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差；

将所述相对亮度偏差与所述目标区域对应的目标阈值进行对比，并根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块。

优选的，所述根据所述亮度值获取所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差，包括：

根据所述亮度值计算所述图像块与邻近块之间的亮度差值，所述邻近块与所述图像块间隔一个块；

根据所述亮度差值计算所述目标区域的亮度差均值；

将所述亮度差值与所述亮度差均值的商作为所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差。

优选的，所述根据所述亮度值计算所述图像块与邻近块之间的亮度差值，包括：

选取所述图像块的邻近块，计算所述邻近块的亮度值的平均值；

将所述图像块的亮度值与所述平均值的差作为所述图像块与所述邻近块之间的亮度差值。

优选的，所述根据所述亮度差值计算所述目标区域的亮度差均值，包括：

按照从大到小的顺序对所述目标区域内的所述亮度差值进行排序；

将排序在前预设数量的亮度差值的平均值作为所述目标区域的亮度差均值。

优选的，所述根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块，包括：

若对比结果为所述相对亮度偏差大于所述目标阈值，则判定所述图像块为脏污块；

若所述对比结果为所述相对亮度偏差不大于所述目标阈值，则判定所述图像块为非脏污块。

优选的，所述若对比结果为所述相对亮度偏差大于所述目标阈值，则判定所述图像块为脏污块之后，所述方法还包括：

统计所述脏污块的数量，并获取所述脏污块在所述待检测图像中的位置。

优选的，所述统计所述脏污块的数量，并获取所述脏污块在所述待检测图像中的位置之后，所述方法还包括：

获取所述脏污块的连通信息，并根据所述连通信息更新所述脏污块的数量和所述脏污块在所述待检测图像中的位置。

依据本发明的第二个方面，提供了一种基于相对亮度偏差的脏污检测装置，所述基于相对亮度偏差的脏污检测装置，包括：

图像获取模块，用于获取待检测摄像头模组拍摄的待检测图像；

亮度获取模块，用于将所述待检测图像划分为多个图像块，并获取每个所述图像块的亮度值；

区域划分模块，用于对所述待检测图像进行区域划分，并确定所述图像块所属的目标区域；

偏差计算模块，用于根据所述亮度值获取所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差；

脏污检测模块，用于将所述相对亮度偏差与所述目标区域对应的目标阈值进行对比，并根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块。

依据本发明的第三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明的第一方面中任一方法步骤。

依据本发明的第四个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明的第一方面中任一方法步骤。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

本发明通过获取待检测摄像头模组拍摄的待检测图像；将所述待检测图像划分为多个图像块，并获取每个所述图像块的亮度值；对所述待检测图像进行区域划分，并确定所述图像块所属的目标区域；根据所述亮度值获取所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差；将所述相对亮度偏差与所述目标区域对应的目标阈值进行对比，并根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块。本发明将所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差作为脏污的检测特征，相比于现有技术中将亮度差值作为脏污的检测特征，本发明能够更好地突出脏污的特征，能够检测出与整体图像具有亮度差异的图像块，从而检测出来的与整体图像具有亮度差异的图像块是脏污的概率更高，提高了检测结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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说明书的一些实施例，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。

图1为本发明实施例中一种基于相对亮度偏差的脏污检测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中区域划分示意图；

图3为本发明实施例中所述图像块与所述邻近块的结构示意图；

图4为本发明实施例中一种基于相对亮度偏差的脏污检测装置的结构示意图；

图5为本发明实施例中一种计算机可读存储介质的结构示意图；

图6为本发明实施例中一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。

第一实施例

参照图1，图1为本发明实施例中一种基于相对亮度偏差的脏污检测方法的流程示意图。

在本实施例中，所述基于相对亮度偏差的脏污检测方法应用于电子设备，所述方法包括：

步骤S10：获取待检测摄像头模组拍摄的待检测图像。

本实施例的执行主体是所述电子设备，所述电子设备可以是智能手机、平板电脑、个人电脑或者服务器等设备，本实施例对此不加以限制。本实施例的应用场景为：在合适的光照条件下，用所述待检测摄像头模组对准配置好白板的光源设备拍摄，得到清晰的待检测图像。白板的通光性和均匀性要好，并要保证所述待检测摄像头模组照度、色温的变化在一定的范围内，照度偏低时，整个图像偏暗，一些比较淡的脏污就无法检测出；照度太高，又会造成图像过曝，脏污部分无法显示，对四角造成误判。将所述待检测图像传输至所述电子设备，所述电子设备将检测所述待检测图像中是否存在脏污，从而确定所述待检测摄像头模组是否存在脏污。

步骤S20：将所述待检测图像划分为多个图像块，并获取每个所述图像块的亮度值。

在所述待检测图像中，脏污点和非脏污点的亮度值存在较大差异，为了找出脏污点，对所述待检测图像进行分块，将所述待检测图像划分为多个图像块，并获取每个图像块的亮度值，利用所述图像块中的所有像素数据，计算出该图像块的亮度值，以供后续根据所述图像块的亮度值找出脏污点所在的图像块。

在具体实现中，由于脏污的大小不同，可采用多种不同的粒度对所述待检测图像进行分块，例如5×5、10×10、20×20、30×30、70×70、130×130或者200×200等粒度，从而可检测出各种尺寸的脏污。本实施例对所述待检测图像将采取大粒度和小粒度两种粒度进行分块，只采用两种粒度的图像块，就能大幅度的减少了计算量，还能分别检测出尺寸较大的脏污和尺寸较小的脏污。当所述待检测图像的图片宽度2000及以下时，优选采用小粒度12×12和大粒度21×21分别对所述待检测图像进行分块，能够较好地检测出图片宽度2000及以下的待检测图像中的脏污；当所述待检测图像的图片宽度大于2000时，优选采用小粒度30×30和大粒度44×44分别对所述待检测图像进行分块，能够较好地检测出图片宽度2000以上的待检测图像中的脏污。

步骤S30：对所述待检测图像进行区域划分，并确定所述图像块所属的目标区域。

对着亮度均匀景物拍出的画面四角有变暗的现象，叫做暗角，暗角对于任何镜头都不可避免，即所述待检测图像的暗角区域的亮度低于其它区域的亮度，根据所述待检测图像的亮度检测所述待检测图像的脏污时会降低检测结果的准确性，因此，将根据明暗程度对所述待检测图像进行区域划分，如图2所示，将所述待检测图像划分为四角区域、四边区域和中心区域，并确定所述图像块所属的目标区域。例如，预设四角区域的宽为所述待检测图像的长或宽的十分之一，若所述待检测图像的十分之一处刚好是两个图像块的分界线，则根据所述待检测图像的十分之一将所述待检测图像划分为四角区域、四边区域和中心区域，若所述待检测图像的十分之一处不是两个图像块的分界线，则根据与待检测图像的十分之一处最近的图像块分界线将所述待检测图像划分为四角区域、四边区域和中心区域。

步骤S40：根据所述亮度值获取所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差。

在统计学中，绝对偏差是测量值与均值的差，相对偏差是绝对偏差占均值的百分比，相对偏差用于衡量单项测定值相对于均值的偏离程度。在本实施例中，所述图像块的亮度值相当于统计学中的测量值，所述相对亮度偏差是所述亮度值相对于所述目标区域内的全部亮度值的相对偏差。

现有技术中将图像中一个块的平均亮度和其左右相邻块的平均亮度之间的差值作为脏污的检测特征，只能检测出与相邻块具有亮度差异的图像块，一次检测中只采用了左右相邻块等数个样本进行检测，检测结果不够准确。而本实施例将所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差作为脏污的检测特征，能够检测出与整体图像具有亮度差异的图像块，一次检测中采用了所述待检测图像中的全部图像块等大量样本进行检测，将所述相对亮度偏差作为脏污的检测特征，相比于将亮度差值作为脏污的检测特征，能够更好地突出脏污的特征，从而检测出来的与整体图像具有亮度差异的图像块是脏污的概率更高，因此检测结果更加准确。

进一步地，如图3所示，所述步骤S40，包括：

根据所述亮度差值计算所述目标区域的亮度差均值；

所述根据所述亮度值计算所述图像块与邻近块之间的亮度差值，包括：选取所述图像块的邻近块，计算所述邻近块的亮度值的平均值；将所述图像块的亮度值与所述平均值的差作为所述图像块与所述邻近块之间的亮度差值。在具体实现中，可选取上、下、左和右四个方向的邻近块，所述邻近块与所述图像块间隔一个块，能够有效的放大脏污块处的亮度差，提高检测结果的准确性。如果是边缘的块，不足够取到间隔一块的邻近块，那么就近原则选取没有间隔的相邻块。在选取邻近块之后，计算所述邻近块的亮度值的平均值，并将所述图像块的亮度值与所述平均值的差作为所述图像块与所述邻近块之间的亮度差值。

所述根据所述亮度差值计算所述目标区域的亮度差均值，包括：按照从大到小的顺序对所述目标区域内的所述亮度差值进行排序；将排序在前预设数量的亮度差值的平均值作为所述目标区域的亮度差均值。排序在前预设数量的亮度差值涵盖了绝大部分的非脏污点的亮度差值，且剔除了脏污点的亮度差值，将排序在前预设数量的亮度差值的平均值作为所述目标区域的亮度差均值，准确度更高。

步骤S50：将所述相对亮度偏差与所述目标区域对应的目标阈值进行对比，并根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块。

在实际生产中，用户对各个区域的成像品质要求并不相同，因此，将为各个区域设置不同的阈值，所述阈值为脏污程度的卡控标准，第一阈值为明显脏污和轻微脏污的分界线，第二阈值为轻微脏污和非脏污的分界线，例如，阈值范围为1-5时，优选设置阈值3是明显脏污和轻微脏污的分界线，阈值2是轻微脏污和非脏污的分界线，能够较准确地找出明显脏污和轻微脏污。

对于每个所述目标区域，将该目标区域内的所述相对亮度偏差与该目标区域对应的目标阈值进行对比，由于脏污点的亮度与图像的整体亮度均值之间有差异，从而根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块。

进一步地，所述根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块，包括：若对比结果为所述相对亮度偏差大于所述目标阈值，则判定所述图像块为脏污块；若所述对比结果为所述相对亮度偏差不大于所述目标阈值，则判定所述图像块为非脏污块。所述相对亮度偏差越大，说明脏污程度越明显，若对比结果为所述相对亮度偏差大于所述目标阈值，则判定所述图像块相对于所述目标阈值为脏污块，并根据所述目标阈值确定所述脏污块的脏污程度，当所述目标阈值为所述第一阈值时，所述脏污块的脏污程度为明显脏污，当所述目标阈值为所述第二阈值时，所述脏污块的脏污程度为轻微脏污。若所述对比结果为所述相对亮度偏差不大于所述目标阈值，则判定所述图像块相对于所述目标阈值为非脏污块。

在具体实现中，若用户对画面中心成像品质的要求高于对画面边缘成像品质的要求，则可设置所述中心区域的目标阈值高于所述四角区域和所述四边区域的目标阈值，例如，中心区域的目标阈值设置为3，所述四角区域和所述四边区域的目标阈值设置为2；若用户对画面边缘成像品质的要求高于对画面中心成像品质的要求，则可设置所述四角区域和所述四边区域的目标阈值高于所述中心区域的目标阈值，例如，中心区域的目标阈值设置为2，所述四角区域和所述四边区域的目标阈值设置为3。

进一步地，所述若对比结果为所述相对亮度偏差大于所述目标阈值，则判定所述图像块为脏污块之后，所述方法还包括：统计所述脏污块的数量，并获取所述脏污块在所述待检测图像中的位置。本实施例将统计所述脏污块的数量，并获取所述脏污块在所述待检测图像中的位置，以供用户根据所述脏污块的数量和所述脏污块在所述待检测图像中的位置确定所述待检测摄像头模组是否合格。

进一步地，所述统计所述脏污块的数量，并获取所述脏污块在所述待检测图像中的位置之后，所述方法还包括：获取所述脏污块的连通信息，并根据所述连通信息更新所述脏污块的数量和所述脏污块在所述待检测图像中的位置。所述脏污块的连通信息包括若干组相连的脏污块及相连的脏污块的数量和位置，从而可根据该连通信息将多个相连的脏污块视为一个脏污块，进而更新所述脏污块的数量和所述脏污块在所述待检测图像中的位置，以供用户根据所述脏污块的数量和所述脏污块在所述待检测图像中的位置确定所述待检测摄像头模组是否合格。

本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本实施例通过获取待检测摄像头模组拍摄的待检测图像；将所述待检测图像划分为多个图像块，并获取每个所述图像块的亮度值；对所述待检测图像进行区域划分，并确定所述图像块所属的目标区域；根据所述亮度值获取所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差；将所述相对亮度偏差与所述目标区域对应的目标阈值进行对比，并根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块。本实施例将所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差作为脏污的检测特征，相比于现有技术中将亮度差值作为脏污的检测特征，本发明能够更好地突出脏污的特征，能够检测出与整体图像具有亮度差异的图像块，从而检测出来的与整体图像具有亮度差异的图像块是脏污的概率更高，提高了检测结果的准确性。

第二实施例

基于同一发明构思，如图4所示，本发明实施例还提供一种基于相对亮度偏差的脏污检测装置，包括：

图像获取模块10，用于获取待检测摄像头模组拍摄的待检测图像；

亮度获取模块20，用于将所述待检测图像划分为多个图像块，并获取每个所述图像块的亮度值；

区域划分模块30，用于对所述待检测图像进行区域划分，并确定所述图像块所属的目标区域；

偏差计算模块40，用于根据所述亮度值获取所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差；

脏污检测模块50，用于将所述相对亮度偏差与所述目标区域对应的目标阈值进行对比，并根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块。

进一步地，所述偏差计算模块，还用于根据所述亮度值计算所述图像块与邻近块之间的亮度差值，所述邻近块与所述图像块间隔一个块；根据所述亮度差值计算所述目标区域的亮度差均值；将所述亮度差值与所述亮度差均值的商作为所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差。

进一步地，所述偏差计算模块，还用于选取所述图像块的邻近块，计算所述邻近块的亮度值的平均值；将所述图像块的亮度值与所述平均值的差作为所述图像块与所述邻近块之间的亮度差值。

进一步地，所述偏差计算模块，还用于按照从大到小的顺序对所述目标区域内的所述亮度差值进行排序；将排序在前预设数量的亮度差值的平均值作为所述目标区域的亮度差均值。

进一步地，所述脏污检测模块，还用于若对比结果为所述相对亮度偏差大于所述目标阈值，则判定所述图像块为脏污块；若所述对比结果为所述相对亮度偏差不大于所述目标阈值，则判定所述图像块为非脏污块。

进一步地，所述基于相对亮度偏差的脏污检测装置，还包括：

统计模块，用于统计所述脏污块的数量，并获取所述脏污块在所述待检测图像中的位置。

进一步地，所述统计模块，还用于获取所述脏污块的连通信息，并根据所述连通信息更新所述脏污块的数量和所述脏污块在所述待检测图像中的位置。

本发明实施例与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

第三实施例

基于同一发明构思，如图5所示，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质300，其上存储有计算机程序311，该程序311被处理器执行时实现以下步骤：

获取待检测摄像头模组拍摄的待检测图像；将所述待检测图像划分为多个图像块，并获取每个所述图像块的亮度值；对所述待检测图像进行区域划分，并确定所述图像块所属的目标区域；根据所述亮度值获取所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差；将所述相对亮度偏差与所述目标区域对应的目标阈值进行对比，并根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块。

在具体实施过程中，该计算机程序311被处理器执行时，可以实现上述第一实施中任一实施方式的方法步骤。

第四实施例

基于同一发明构思，如图6所示，本发明实施例还提供了一种电子设备400，包括存储器410、处理器420及存储在存储器410上并可在处理器420上运行的计算机程序411，所述处理器420执行所述程序411时实现以下步骤：

在具体实施过程中，处理器420执行计算机程序411时，可以实现上述第一实施中任一实施方式的方法步骤。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(模块、***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims

1.一种基于相对亮度偏差的脏污检测方法，应用于电子设备中，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测摄像头模组拍摄的待检测图像；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述亮度值获取所述图像块在所述目标区域内的相对亮度偏差，包括：

根据所述亮度差值计算所述目标区域的亮度差均值；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述亮度值计算所述图像块与邻近块之间的亮度差值，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述亮度差值计算所述目标区域的亮度差均值，包括：

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据对比结果判断所述图像块是否为脏污块，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若对比结果为所述相对亮度偏差大于所述目标阈值，则判定所述图像块为脏污块之后，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述统计所述脏污块的数量，并获取所述脏污块在所述待检测图像中的位置之后，所述方法还包括：

8.一种基于相对亮度偏差的脏污检测装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一权利要求所述的方法步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一权利要求所述的方法步骤。