CN113395511B - 鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备 - Google Patents
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Abstract
一种鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备。该鱼眼镜头的解像力测试方法包括步骤：S100：获取标板组图像，其中该标板组图像是通过图像传感器透过鱼眼镜头拍摄测试标板组而获得的图像；S200：统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和；S300：统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及S400：根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力。
Description
技术领域
本发明涉及鱼眼镜头技术领域，尤其是涉及鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备。
背景技术
鱼眼镜头作为一种焦距较短(如16mm或更短)且视角接近(或等于)180°的镜头，是一种极端的广角镜头，力求视角达到或超过人眼所能看到的范围。由于鱼眼镜头能够摄取普通镜头无法比拟的场景范围，能够借助超焦距原理使景深从十几厘米开始一直延伸到无限远，只要选择合适的光圈，便可以获得全景深效果，因此鱼眼镜头能够被广泛应用到特殊摄影、天文、气象、车载、建筑测量、医疗内窥镜检查、公安、边防以及海防等领域。
镜头解像力是指镜头分辨拍摄物细节的能力，是衡量镜头性能和质量的主要指标。现有的镜头解像力测试方法通常采用ISO12233标准，以在单个垂直光源的照射下拍摄测试标板，计算MTF(Modulation Transfer Function，调制传递函数)、SFR(SpatialFrequency Response，空间频率响应)或TV Line作为测试镜头的解像力。
然而，由于鱼眼镜头的视角较大，在成像时有着严重畸变(即桶形畸变)，使得四周直线都被弯曲成弧形，且越靠近边缘畸变越明显，因此现有的常规镜头解像力测试方法无法适用于鱼眼镜头的解像力测试。而目前市场上存在的针对鱼眼镜头的解像力测试方法仍然存在各种问题：例如，一种针对鱼眼镜头的解像力测试方法是使用平面测试卡(棋盘格)，将相机安装在一个球形全景云台上，在不同视角下采用多种曝光进行拍摄，但这种方法不仅耗时耗力，不适合工业生产，而且也不适用于鱼眼镜头的调焦。
发明内容
本发明的一优势在于提供一鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备，其能够满足测试鱼眼镜头的解像力的要求，以便管控鱼眼镜头的产品质量。
本发明的另一优势在于提供一鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备，其中，在本发明的一实施例中，所述鱼眼镜头的解像力测试方法创造性地采用灰度差值来计算鱼眼镜头的解像力，有助于消除鱼眼镜头的严重畸变对解像力评价的影响。
本发明的另一优势在于提供一鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备，其中，在本发明的一实施例中，所述鱼眼镜头的解像力测试方法能够获得归一化的解像力测试结果，方便测试标准的制定和产品质量的管控，适用于工业生产。
本发明的另一优势在于提供一鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备，其中，在本发明的一实施例中，所述鱼眼镜头的解像力测试方法所采用的标板设计适用性广，无需针对不同的镜头做反畸变设计，有助于简化标板设计，节省标板设计时间，提高标板利用率。
本发明的另一优势在于提供一鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备，其中，在本发明的一实施例中，所述鱼眼镜头的解像力测试方法能够采用五面光源来均匀照亮鱼眼镜头的测试所需视场，克服了单一光源下拍摄存在暗角的弊端，有助于满足对环境光的要求。
本发明的另一优势在于提供一鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备，其中为了达到上述优势，在本发明中不需要采用复杂的结构和庞大的计算量，对软硬件要求低。因此，本发明成功和有效地提供一解决方案，不只提供一鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备，同时还增加了所述鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备的实用性和可靠性。
为了实现上述至少一优势或其他优势和目的，本发明提供了鱼眼镜头的解像力测试方法，包括步骤：
S100：获取标板组图像，其中该标板组图像是通过图像传感器透过鱼眼镜头拍摄测试标板组而获得的图像；
S200：统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和；
S300：统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及
S400：根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力。
在本发明的一实施例中，该解像力计算模型为：
其中M为该鱼眼镜头的解像力；
为该测试区域内的该最大灰度值总和；
为该测试区域内的该最小灰度值总和；N+1为该预定数量。
在本发明的一实施例中，该预定数量为该测试区域内所有像素总数的10％至20％。
在本发明的一实施例中，所述步骤S200包括步骤：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最大的像素作为该最亮像素，直至该最亮像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最亮像素的灰度值之和，以得到该最大灰度值总和。
在本发明的一实施例中，所述步骤S300包括步骤：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最小的像素作为该最暗像素，直至该最暗像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最暗像素的灰度值之和，以得到该最小灰度值总和。
在本发明的一实施例中，所述的鱼眼镜头的解像力测试方法，进一步包括步骤：
S500：由大至小或由小至大地调整该鱼眼镜头和该图像传感器之间的距离作为当前距离，以通过该图像传感器在该当前距离下获取该标板组图像；
S600：根据在该当前距离下获取的该标板组图像，按照所述步骤S200至所述步骤S400计算出在该当前距离下该鱼眼镜头的解像力；
S700：比较在该当前距离下计算出的解像力和在上一距离下计算出的解像力之间的大小；
S800：响应于在该当前距离下计算出的解像力大于在该上一距离下计算出的解像力，返回所述步骤S500；以及
S900：响应于在该当前距离下计算出的解像力小于或等于在该上一距离下计算出的解像力，结束此次解像力测试，将在该上一距离下计算出的解像力作为该鱼眼镜头的最终解像力。
在本发明的一实施例中，所述的鱼眼镜头的解像力测试方法，进一步包括步骤：
多次调整该鱼眼镜头和该图像传感器之间的距离，以通过该图像传感器在不同距离下获取相应的该标板组图像；
根据在该不同距离下获取的该标板组图像，按照所述步骤S200至所述步骤S400计算出在该不同距离下该鱼眼镜头的解像力；
基于在该不同距离下该鱼眼镜头的解像力，通过曲线拟合获得以距离为变量的解像力曲线；以及
将该解像力曲线中解像力的最大值确认为该鱼眼镜头的最终解像力。
根据本发明的另一方面，本发明进一步提供了鱼眼镜头的解像力测试***，包括相互可通信地连接的：
一图像获取模块，用于获取标板组图像，其中该标板组图像是通过图像传感器透过鱼眼镜头拍摄测试标板组而获得的图像；
一最亮像素统计模块，用于统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和；
一最暗像素统计模块，用于统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及
一解像力计算模块，用于根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力。
根据本发明的另一方面，本发明进一步提供了电子设备，包括：
至少一处理器，用于执行指令；和
与所述至少一处理器可通信地连接的存储器，其中，所述存储器具有至少一指令，其中，所述指令被所述至少一处理器执行，以使得所述至少一处理器执行鱼眼镜头的解像力测试方法中的部分或全部步骤，其中所述鱼眼镜头的解像力测试方法包括步骤：
S100：获取标板组图像，其中该标板组图像是通过图像传感器透过鱼眼镜头拍摄测试标板组而获得的图像；
S200：统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和；
S300：统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及
S400：根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力。
根据本发明的另一方面，本发明进一步提供了鱼眼镜头的解像力测试平台，包括：
一测试标板组；
一图像传感器，用于透过鱼眼镜头拍摄所述测试标板组，以获得标板组图像；以及
一电子设备，其中所述电子设备包括：
至少一处理器，用于执行指令；和
与所述至少一处理器可通信地连接的存储器，其中，所述存储器具有至少一指令，其中，所述指令被所述至少一处理器执行，以使得所述至少一处理器执行鱼眼镜头的解像力测试方法中的部分或全部步骤，其中所述鱼眼镜头的解像力测试方法包括步骤：
S100：获取该标板组图像，其中该标板组图像是通过所述图像传感器透过该鱼眼镜头拍摄所述测试标板组而获得的图像；
S200：统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和；
S300：统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及
S400：根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力。
在本发明的一实施例中，所述的鱼眼镜头的解像力测试平台，进一步包括一面光源组，其中所述面光源组包括至少一面光源，其中所述测试标板组包括至少一测试标板，并且每个所述测试标板均为透射型标板，其中所述测试标板被设置于所述面光源的发光侧。
在本发明的一实施例中，所述测试标板组的所述测试标板为具有纵向黑白线对和横向黑白线对的透射型标板。
在本发明的一实施例中，所述测试标板组包括一个中心测试标板和四个边缘测试标板，其中所述四个边缘测试标板被均匀地分布于所述中心测试标板的周围，并且所述四个边缘测试标板分别自所述中心测试标板的边缘向外且同向倾斜地延伸。
在本发明的一实施例中，所述面光源组包括五个所述面光源，其中五个所述面光源分别与该中心测试标板和该边缘测试标板面对面地一一对应。
在本发明的一实施例中，所述的鱼眼镜头的解像力测试平台，进一步包括一运动平台，其中所述运动平台用于调整所述感光传感器和该鱼眼镜头之间的距离。
通过对随后的描述和附图的理解，本发明进一步的目的和优势将得以充分体现。
本发明的这些和其它目的、特点和优势，通过下述的详细说明，附图和权利要求得以充分体现。
附图说明
图1是根据本发明的一实施例的鱼眼镜头的解像力测试方法的流程示意图。
图2示出了根据本发明的上述实施例的所述鱼眼镜头的解像力测试方法的步骤之一的流程示意图。
图3示出了根据本发明的上述实施例的所述鱼眼镜头的解像力测试方法的步骤之二的流程示意图。
图4示出了根据本发明的上述实施例的所述鱼眼镜头的解像力测试方法所采用的测试标版组和面光源组的一个示例。
图5示出了根据本发明的上述实施例的所述测试标版组中的测试标版的一个示例。
图6示出了根据本发明的上述实施例的所述鱼眼镜头的解像力测试方法所获取的标版组图像的一个示例。
图7示出了根据本发明的上述实施例的所述鱼眼镜头的解像力测试方法的一个应用示例。
图8示出了根据本发明的上述实施例的所述鱼眼镜头的解像力测试方法的另一个应用示例。
图9示出了根据本发明的一实施例的鱼眼镜头的解像力测试***的框图示意图。
图10示出了根据本发明的一实施例的电子设备的框图示意图。
图11示出了根据本发明的一实施例的鱼眼镜头的解像力测试平台的立体示意图。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。
在本发明中，权利要求和说明书中术语“一”应理解为“一个或多个”，即在一个实施例，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个。除非在本发明的揭露中明确示意该元件的数量只有一个，否则术语“一”并不能理解为唯一或单一，术语“一”不能理解为对数量的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，属于“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或者暗示相对重要性。本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，属于“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接或者一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以是通过媒介间接连结。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发明中的具体含义。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
鱼眼镜头作为一种大视场成像的镜头，可以摄取普通镜头无法比拟的场景范围。所述鱼眼镜头的焦距大都为16毫米左右，其最近摄距也在20厘米左右。特别地，当借助超焦距原理拍摄时，所述鱼眼镜头的景深几乎从十几厘米开始一直延伸到无限远，这样只要选择合适的光圈，便可获得全景深效果。因此在很多情况下用中小光圈拍摄，几乎无需聚焦就可拍摄到焦点清晰的画面。正是因为这些特点，所述鱼眼镜头的应用能够从特殊摄影逐渐扩展到天文、气象、车载、建筑测量、医疗内窥镜检查，乃至公安、边防、海防等领域。
具体地，在安全监视方面，由于鱼眼镜头以凝视方式工作，不需要旋转和扫描，这种优势使被称为“电子眼”，普通CCD摄像机无法与之相比。在国防和军事上，鱼眼镜头也占据着不可替代的地位。比如，现在战争所追求的信息优势，其先决条件就是全空域包容和实时的信息获取，而鱼眼镜头***就是在光波频段实现这种获取的优异传感器。在建筑测量上，利用鱼眼镜头相机获取全景照片，能够全面地研究风景几何空间、风景直觉空间和大型建筑物与相应照片的数学映射关系，从而进行城市规划。
然而，鱼眼镜头的成像有着严重畸变，即所谓的“桶形畸变”。强烈的畸变使画面四周直线都被弯曲成弧形，而且越靠近边缘畸变越明显，反而中心部位的畸变则明显减弱，这也是它成像的标志性特点之一。但这一特点给鱼眼镜头在生产过程中的镜头解像力测试带来了极大的困难。因此，为了解决上述问题，本发明提出了一种鱼眼镜头的解像力测试方法及其***和平台以及电子设备。
示意性方法
参考说明书附图之图1至图3所示，根据本发明的一实施例的一种鱼眼镜头的解像力测试方法被阐明。具体地，如图1所示，所述鱼眼镜头的解像力测试方法，包括步骤：
S100：获取标板组图像，其中所述标板组图像是通过图像传感器透过鱼眼镜头拍摄测试标板组而获得的图像；
S200：统计所述标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和；
S300：统计所述标板组图像的所述测试区域内与所述最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及
S400：根据所述最大灰度值总和与所述最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算所述鱼眼镜头的解像力。
值得注意的是，本发明在测试鱼眼镜头的解像力时，直接通过计算测试区域内一定数量的最亮像素与最暗像素之间的亮度差来测试鱼眼镜头的解像力，不会受到鱼眼镜头的畸变影响。因此，本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法所测试出的所述鱼眼镜头的解像力属于归一化的结果，不会因不同鱼眼镜头的畸变程度不同而导致解像力评价标准出现偏差，有助于标准的制定和产品质量的管控，尤其适用于工业生产。此外，本发明对所述步骤S200和所述步骤S300的先后次序不做限制，也就是说，所述步骤S200和所述步骤S300可以同步执行，也可以先执行所述步骤S200和所述步骤S300中的一个步骤，再执行另一个步骤。
更具体地，所述解像力计算模型可以但不限于被实施为：
其中：M为所述鱼眼镜头的解像力；
为测试区域内的所述最大灰度值总和；
为测试区域内的所述最小灰度值总和。可以理解的是，Pmax(i)为测试区域内最亮像素i的灰度值；Pmin(j)为测试区域内最暗像素j的灰度值；N+1为所述测试区域内所述最亮像素i或所述最暗像素j的预定数量。
此外，在本发明的一示例中，如图4所示，所述测试标板组60可以包括至少一测试标板600，其中每所述测试标板600为透射型标板，并且每所述测试标板600被设置于面光源700的发光侧，使得在测试所述鱼眼镜头的解像力时，所述测试标板600均位于所述鱼眼镜头和所述面光源700之间。
优选地，如图4所示，所述面光源700与所述测试标板600一一对应，使得每个所述测试标板600均得到对应地所述面光源700的照射，以防在通过所述图像传感器透过所述鱼眼镜头拍摄所述测试标板组60时产生暗角，从而确保所述鱼眼镜头的解像力测试结果具有较高精度。
值得一提的是，如图6所示，所述标板组图像100的所述测试区域101分别对应于所述测试标板600，也就是说，所述标板组图像100的所述测试区域101分别是所述测试标板600的图像在所述标板组图像100上所处的区域。
优选地，在本发明的一示例中，所述测试标板600上设有同时测试径向解像力和子午解像力的黑白线对。例如，如图5所示，所述测试标板600优选地被实施为具有纵向黑白线对和横向黑白线对的透射型标板。可以理解的是，正是由于本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法计算的是测试区域内黑白线对的亮度差，不受黑白线对的畸变影响，因此不需要对所述测试标板600进行反畸变设计，使得同一图像传感器在不同的鱼眼镜头下均可以使用同一测试标板，进而有助于简化标板设计，节省标板设计时间，提高标板利用率。当然，在本发明的其他示例中，所述测试标板也可以被实施为诸如具有环形黑白线对的透射型标板等等之类的标板，本发明对此不再赘述。
更优选地，在本发明的一示例中，如图4所示，所述测试标板组60包括一个中心测试标板61和四个边缘测试标板62，其中所述四个边缘测试标板62被均匀地分布于所述中心测试标板61的周围，并且所述四个边缘测试标板62分别自所述中心测试标板61的边缘向外且同向倾斜地延伸。这样，所述标板组图像100中会存在五个所述测试区域101，其中位于中心的所述测试区域101对应于所述中心测试标板61，并且位于四周的所述测试区域101分别对应于所述四个边缘测试标板62，以便全面地评价所述鱼眼镜头80的解像力测试结果。可以理解的是，所述中心测试标板61和所述边缘测试标板62分别是位于所述鱼眼镜头80的视场中心和视场边缘的所述测试标板600。
相应地，如图4所示，所述面光源700的数量也为五个，并且五个所述面光源700分别与所述测试标板组60中的所述测试标板600面对面地一一对应，以便均匀地照亮所述鱼眼镜头80测试所需的视场，有效地克服单一光源下拍摄标板而存在的暗角弊端。换言之，五个所述面光源700共同组成一个面光源组70，并且所述面光源组70中各个所述面光源700的排布方式与所述测试标板组60中的各个测试标板600的排布方式保持一致。
当然，在本发明的另一示例中，所述测试标板组包括一个中心测试标板和八个边缘测试标板，其中所述八个边缘测试标板均匀地分布于所述中心测试标板的周围，并且所述八个边缘测试标板分别自所述中心测试标板的边缘向外且同向倾斜地延伸。
根据本发明的上述实施例，所述预定数量优选地被实施为所述测试区域内所有像素总数的10％至20％。当然，在本发明的其他示例中，所述预定数量也可以根据测试标板的自身特征(如黑白线对的宽度等等)或解像力测试结果进行自适应调整。
示例性地，如图2所示，本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法的所述步骤S200，可以包括步骤：
S210：遍历所述标板组图像中在所述测试区域内的所有像素；
S220：根据所述像素的灰度值大小，依次提取灰度值最大的像素作为所述最亮像素，直至所述最亮像素的数量达到所述预定数量；以及
S230：计算所有所述最亮像素的灰度值之和，以得到所述最大灰度值总和。
同理地，如图3所示，本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法的所述步骤S300，可以包括步骤：
S310：遍历所述标板组图像中在所述测试区域内的所有像素；
S320：根据所述像素的灰度值大小，依次提取灰度值最小的像素作为所述最暗像素，直至所述最暗像素的数量达到所述预定数量；以及
S330：计算所有所述最暗像素的灰度值之和，以得到所述最小灰度值总和。
值得注意的是，本发明的所述图像传感器可以但不限于被实施为CCD(英文Charge-coupled Device)芯片。当然，所述图像传感器也可以被实施为其他类型的感光芯片，本发明对此不再赘述。
此外，由于所述图像传感器距离所述鱼眼镜头的焦平面越近，所测得的解像力就越大，并且所述图像传感器距离所述鱼眼镜头的焦平面越远，所测得的解像力就越小，因此当所述图像传感器与所述鱼眼镜头之间的距离不同时，所测得的解像力的最大值也会不同。而由于不同鱼眼镜头的焦平面所处的位置也不相同，因此即使所述图像传感器与不同鱼眼镜头之间的距离保持相等，所测得的解像力最大值也会受到所述图像传感器自身位置的影响，无法真实地反映鱼眼镜头自身的解像力大小。
因此，为了消除所述图像传感器的影响，本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法优选地通过调整所述图像传感器与所述鱼眼镜头之间的距离，以使所述图像传感器的感光面位于所述鱼眼镜头的焦平面，使得所述鱼眼镜头的解像力计算结果实现归一化，便于产品质量的管控。换言之，本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法优选地通过镜头调焦，以在图像清晰后实时抓取拍摄所述标板组图像，进而获得能够真实反映鱼眼镜头质量的解像力。
示例性地，在本发明的上述实施例中，如图7所示，本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法，可以进一步包括步骤：
S500：由大至小地调整所述鱼眼镜头和所述图像传感器之间的距离作为当前距离，以通过所述图像传感器在所述当前距离下获取所述标板组图像；
S600：根据在所述当前距离下获取的所述标板组图像，按照所述步骤S200至所述步骤S400计算出在所述当前距离下所述鱼眼镜头的解像力；
S700：比较在所述当前距离下计算出的解像力和在上一距离下计算出的解像力之间的大小；
S800：响应于在所述当前距离下计算出的解像力大于在所述上一距离下计算出的解像力，返回所述步骤S500；以及
S900：响应于在所述当前距离下计算出的解像力小于或等于在所述上一距离下计算出的解像力，结束此次解像力测试，将在所述上一距离下计算出的解像力确认为所述鱼眼镜头的最终解像力。
值得注意的是，由于本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法由大至小地调整所述鱼眼镜头和所述图像传感器之间的距离，使得所述当前距离均小于所述上一距离，而随着所述鱼眼镜头和所述图像传感器之间的距离由大到小的变化，所述鱼眼镜头的解像力将先变大后变小，因此当在所述当前距离下计算出的解像力小于或等于在所述上一距离下计算出的解像力时，在所述上一距离下计算出的解像力则可以被确认为所述鱼眼镜头的解像力的极大值，即所述鱼眼镜头的最大解像力。可以理解的是，由于当所述图像传感器与所述鱼眼镜头之间的距离等于与最大解像力对应的距离时，可以认为所述图像传感器的感光面处于所述鱼眼镜头的焦平面，因此将所述最大解像力作为所述鱼眼镜头的最终解像力，能够真实地反映所述鱼眼镜头的产品质量。
当然，在本发明的一示例中，本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法也可以由小至大地调整所述鱼眼镜头和所述图像传感器之间的距离作为当前距离，使得所述当前距离均大于所述上一距离，而随着所述鱼眼镜头和所述图像传感器之间的距离由小到大的变化，所述鱼眼镜头的解像力仍将先变大后变小，因此当在所述当前距离下计算出的解像力小于或等于在所述上一距离下计算出的解像力时，在所述上一距离下计算出的解像力仍可以被确认为所述鱼眼镜头的解像力的极大值，即所述鱼眼镜头的最大解像力。
此外，在本发明的另一示例中，如图8所示，本发明的所述鱼眼镜头的解像力测试方法还可以先多次调整所述图像传感器与所述鱼眼镜头之间的距离，以通过所述图像传感器在不同距离下获取相应的所述标板组图像；接着，根据在不同距离下获取的所述标板组图像，按照所述步骤S200至所述步骤S400计算出在所述不同距离下所述鱼眼镜头的解像力；之后，基于在所述不同距离下所述鱼眼镜头的解像力，通过曲线拟合获得以距离为变量的解像力曲线；最后，将所述解像力曲线中解像力的最大值确认为所述鱼眼镜头的最终解像力。
示意性***
参考说明书附图之图9所示，根据本发明的一实施例的一鱼眼镜头的解像力测试***被阐明，其中所述鱼眼镜头的解像力测试***1用于测试鱼眼镜头的解像力。具体地，如图9所示，所述鱼眼镜头的解像力测试***1可以包括相互可通信地连接的一图像获取模块10、一最亮像素统计模块20、一最暗像素统计模块30以及一解像力计算模块40。所述图像获取模块10，用于获取标板组图像，其中该标板组图像是通过图像传感器透过鱼眼镜头拍摄测试标板组而获得的图像。所述最亮像素统计模块20，用于统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和。所述最暗像素统计模块30，用于统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和。所述解像力计算模块40，用于根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力。
更具体地，在本发明的一示例中，所述最亮像素统计模块20可以进一步用于遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最大的像素作为该最亮像素，直至该最亮像素的数量达到该预定数量；以及计算所有的该最亮像素的灰度值之和，以得到该最大灰度值总和。
同样地，所述最暗像素统计模块30可以进一步用于遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最小的像素作为该最暗像素，直至该最暗像素的数量达到该预定数量；以及计算所有的该最暗像素的灰度值之和，以得到该最小灰度值总和。
示意性电子设备
下面，参考图10来描述根据本发明的一实施例的电子设备。如图10所示，电子设备90包括一个或多个处理器91和存储器92。
所述处理器91可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备90中的其他组件以执行期望的功能。换言之，所述处理器91包括被配置成执行指令的一个或多个物理设备。例如，所述处理器91可被配置成执行作为以下各项的一部分的指令：一个或多个应用、服务、程序、例程、库、对象、组件、数据结构、或其他逻辑构造。这种指令可被实现以执行任务、实现数据类型、转换一个或多个部件的状态、实现技术效果、或以其他方式得到期望结果。
所述处理器91可包括被配置成执行软件指令的一个或多个处理器。作为补充或替换，所述处理器91可包括被配置成执行硬件或固件指令的一个或多个硬件或固件逻辑机。所述处理器91的处理器可以是单核或多核，且在其上执行的指令可被配置为串行、并行和/或分布式处理。所述处理器91的各个组件可任选地分布在两个或更多单独设备上，这些设备可以位于远程和/或被配置成进行协同处理。所述处理器91的各方面可由以云计算配置进行配置的可远程访问的联网计算设备来虚拟化和执行。
所述存储器92可以包括一个或多个计算程序产品，所述计算程序产品可以包括各种形式的计算可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算可读存储介质上可以存储一个或多个计算程序指令，所述处理器11可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本发明的上述示意性方法中的部分或全部步骤，以及/或者其他期望的功能。
换言之，所述存储器92包括被配置成保存可由所述处理器91执行以实现此处所述的方法和过程的机器可读指令的一个或多个物理设备。在实现这些方法和过程时，可以变换所述存储器92的状态(例如，保存不同的数据)。所述存储器92可以包括可移动和/或内置设备。所述存储器92可包括光学存储器(例如，CD、DVD、HD-DVD、蓝光盘等)、半导体存储器(例如，RAM、EPROM、EEPROM等)和/或磁存储器(例如，硬盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、MRAM等)等等。所述存储器92可包括易失性、非易失性、动态、静态、读/写、只读、随机存取、顺序存取、位置可寻址、文件可寻址和/或内容可寻址设备。
可以理解，所述存储器92包括一个或多个物理设备。然而，本文描述的指令的各方面可另选地通过不由物理设备在有限时长内持有的通信介质(例如，电磁信号、光信号等)来传播。所述处理器91和所述存储器92的各方面可被一起集成到一个或多个硬件逻辑组件中。这些硬件逻辑组件可包括例如现场可编程门阵列(FPGA)、程序和应用专用的集成电路(PASIC/ASIC)、程序和应用专用的标准产品(PSSP/ASSP)、片上***(SOC)以及复杂可编程逻辑器件(CPLD)。
在一个示例中，如图10所示，所述电子设备90还可以包括输入装置93和输出装置94，这些组件通过总线***和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。例如，该输入装置93可以是例如用于采集图像数据或视频数据的摄像模组等等。又如，所述输入装置93可以包括诸如键盘、鼠标、触摸屏或游戏控制器之类的一个或多个用户输入设备或者与其对接。在一些实施例中，所述输入装置93可以包括所选择的自然用户输入(NUI)部件或与其对接。这种元件部分可以是集成的或***的，并且输入动作的转导和/或处理可以在板上或板外被处理。示例NUI部件可包括用于语言和/或语音识别的话筒；用于机器视觉和/或姿势识别的红外、色彩、立体显示和/或深度相机；用于运动测试和/或意图识别的头部***、眼睛***、加速计和/或陀螺仪；以及用于评估脑部活动和/或身体运动的电场感测部件；和/或任何其他合适的传感器。
该输出装置94可以向外部输出各种信息，包括分类结果等。该输出装置94可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然，所述电子设备90还可以进一步包括所述通信装置，其中所述通信装置可被配置成将所述电子设备90与一个或多个其他计算机设备通信地耦合。所述通信装置可以包括与一个或多个不同通信协议兼容的有线和/或无线通信设备。作为非限制性示例，通信子***可被配置成用于经由无线电话网络或者有线或无线局域网或广域网来进行通信。在一些实施例中，所述通信装置可允许所述电子设备90经由诸如因特网这样的网络将消息发送至其他设备以及/或者从其它设备接收消息。
将会理解，此处描述的配置和/或方法本质是示例性的，这些具体实施例或示例不应被视为限制性的，因为许多变体是可能的。此处描述的具体例程或方法可以表示任何数量的处理策略中的一个或多个。如此，所示和/或所述的各种动作可以以所示和/或所述顺序、以其他顺序、并行地执行，或者被省略。同样，上述过程的次序可以改变。
当然，为了简化，图10中仅示出了该电子设备90中与本发明有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备90还可以包括任何其他适当的组件。
示意性测试平台
根据本发明的另一方面，本发明进一步提供了一鱼眼镜头的解像力测试平台。示例性地，如图11所示，所述鱼眼镜头的解像力测试平台包括一图像传感器50、一测试标板组60以及上述电子设备90，其中所述图像传感器50用于透过鱼眼镜头80拍摄所述测试标板组60，以获得标板组图像；其中所述电子设备90包括处理器91和存储器92，其中所述存储器92内存储有计算机程序指令，其中所述计算机程序指令在被所述处理器91运行时使得所述处理器92执行如上所述的鱼眼镜头的解像力测试方法。
值得注意的是，如图11所示，所述鱼眼镜头的解像力测试平台进一步包括一面光源组70，其中所述面光源组70包括至少一面光源700，其中所述测试标板组60包括至少一测试标板600，并且每个所述测试标板600均为透射型标板，其中所述测试标板600被设置于所述面光源700的发光侧。
优选地，所述测试标板组60的所述测试标板600为具有纵向黑白线对和横向黑白线对的透射型标板。
示例性地，所述测试标板组60可以包括一个中心测试标板和四个边缘测试标板，其中所述四个边缘测试标板被均匀地分布于所述中心测试标板的周围，并且所述四个边缘测试标板分别自所述中心测试标板的边缘向外且同向倾斜地延伸。
对应地，所述面光源组70包括五个所述面光源700，其中五个所述面光源700分别与该中心测试标板和该边缘测试标板面对面地一一对应。
值得一提的是，在本发明的一示例中，如图11所示，所述的鱼眼镜头的解像力测试平台可以进一步包括一运动平台，其中所述运动平台用于调整所述感光传感器50和所述鱼眼镜头80之间的距离。优选地，所述运动平台优选地被实施为六自由度的运动平台，以利用所述六自由度的运动平台的坐标记忆能力，将所述感光传感器50和所述鱼眼镜头80之间的距离保持在解像力最大的位置。可以理解的是，针对已组装好的镜头模组(包括所述鱼眼镜头80和所述感光传感器)，所述鱼眼镜头80和所述感光传感器之间的距离也可以通过所述镜头模组自带的调焦机构来调整。
当然，在本发明的其他示例中，所述运动平台也可以同步调整所述感光传感器50和所述鱼眼镜头80的位置，以调整所述鱼眼镜头80与所述测试标板组60之间的距离，本发明对此不再赘述。
示意性计算程序产品
除了上述方法和设备以外，本发明的实施例还可以是计算程序产品，其包括计算程序指令，所述计算程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的方法中的步骤。
所述计算程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外，本发明的实施例还可以是计算可读存储介质，其上存储有计算程序指令，所述计算程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述方法中的步骤。
所述计算可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理，但是，需要指出的是，在本发明中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本发明的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本发明为必须采用上述具体的细节来实现。
本发明中涉及的器件、装置、设备、***的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、***。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本发明的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本发明。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本发明的范围。因此，本发明不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。
Claims (12)
1.鱼眼镜头的解像力测试方法，其特征在于，包括步骤：
S100：获取标板组图像，其中该标板组图像是通过图像传感器透过鱼眼镜头拍摄测试标板组而获得的图像，该测试标板组位于该鱼眼镜头的视场中心和视场边缘；
S200：统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和，其中该标板组图像的测试区域分别对应于该测试标板组；
S300：统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及
S400：根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力；
其中，该解像力计算模型为：
其中M为该鱼眼镜头的解像力；
为该测试区域内的该最大灰度值总和；
为该测试区域内的该最小灰度值总和；N+1为该预定数量；
其中，所述步骤S200包括步骤：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最大的像素作为该最亮像素，直至该最亮像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最亮像素的灰度值之和，以得到该最大灰度值总和；
其中，所述步骤S300包括步骤：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最小的像素作为该最暗像素，直至该最暗像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最暗像素的灰度值之和，以得到该最小灰度值总和。
2.如权利要求1所述的鱼眼镜头的解像力测试方法，其中，该预定数量为该测试区域内所有像素总数的10％至20％。
3.如权利要求1或2所述的鱼眼镜头的解像力测试方法，进一步包括步骤：
S500：由大至小或由小至大地调整该鱼眼镜头和该图像传感器之间的距离作为当前距离，以通过该图像传感器在该当前距离下获取该标板组图像；
S600：根据在该当前距离下获取的该标板组图像，按照所述步骤S200至所述步骤S400计算出在该当前距离下该鱼眼镜头的解像力；
S700：比较在该当前距离下计算出的解像力和在上一距离下计算出的解像力之间的大小；
S800：响应于在该当前距离下计算出的解像力大于在该上一距离下计算出的解像力，返回所述步骤S500；以及
S900：响应于在该当前距离下计算出的解像力小于或等于在该上一距离下计算出的解像力，结束此次解像力测试，将在该上一距离下计算出的解像力作为该鱼眼镜头的最终解像力。
4.如权利要求1或2所述的鱼眼镜头的解像力测试方法，进一步包括步骤：
多次调整该鱼眼镜头和该图像传感器之间的距离，以通过该图像传感器在不同距离下获取相应的该标板组图像；
根据在该不同距离下获取的该标板组图像，按照所述步骤S200至所述步骤S400计算出在该不同距离下该鱼眼镜头的解像力；
基于在该不同距离下该鱼眼镜头的解像力，通过曲线拟合获得以距离为变量的解像力曲线；以及
将该解像力曲线中解像力的最大值确认为该鱼眼镜头的最终解像力。
5.鱼眼镜头的解像力测试***，其特征在于，包括相互可通信地连接的：
一图像获取模块，用于获取标板组图像，其中该标板组图像是通过图像传感器透过鱼眼镜头拍摄测试标板组而获得的图像，该测试标板组位于该鱼眼镜头的视场中心和视场边缘；
一最亮像素统计模块，用于统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和，其中该标板组图像的测试区域分别对应于该测试标板组；
一最暗像素统计模块，用于统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及
一解像力计算模块，用于根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力；
其中，该解像力计算模型为：
其中M为该鱼眼镜头的解像力；
为该测试区域内的该最大灰度值总和；
为该测试区域内的该最小灰度值总和；N+1为该预定数量；
其中，所述最亮像素统计模块用于：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最大的像素作为该最亮像素，直至该最亮像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最亮像素的灰度值之和，以得到该最大灰度值总和；
其中，所述最暗像素统计模块用于：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最小的像素作为该最暗像素，直至该最暗像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最暗像素的灰度值之和，以得到该最小灰度值总和。
6.电子设备，其特征在于，包括：
至少一处理器，用于执行指令；和
与所述至少一处理器可通信地连接的存储器，其中，所述存储器具有至少一指令，其中，所述指令被所述至少一处理器执行，以使得所述至少一处理器执行鱼眼镜头的解像力测试方法中的全部步骤，其中所述鱼眼镜头的解像力测试方法包括步骤：
S100：获取标板组图像，其中该标板组图像是通过图像传感器透过鱼眼镜头拍摄测试标板组而获得的图像，该测试标板组位于该鱼眼镜头的视场中心和视场边缘；
S200：统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和，其中该标板组图像的测试区域分别对应于该测试标板组；
S300：统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及
S400：根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力；
其中，该解像力计算模型为：
其中M为该鱼眼镜头的解像力；
为该测试区域内的该最大灰度值总和；
为该测试区域内的该最小灰度值总和；N+1为该预定数量；
其中，所述步骤S200包括步骤：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最大的像素作为该最亮像素，直至该最亮像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最亮像素的灰度值之和，以得到该最大灰度值总和；
其中，所述步骤S300包括步骤：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最小的像素作为该最暗像素，直至该最暗像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最暗像素的灰度值之和，以得到该最小灰度值总和。
7.鱼眼镜头的解像力测试平台，其特征在于，包括：
一测试标板组；
一图像传感器，用于透过鱼眼镜头拍摄所述测试标板组，以获得标板组图像；以及
一电子设备，其中所述电子设备包括：
至少一处理器，用于执行指令；和
与所述至少一处理器可通信地连接的存储器，其中，所述存储器具有至少一指令，其中，所述指令被所述至少一处理器执行，以使得所述至少一处理器执行鱼眼镜头的解像力测试方法中的全部步骤，其中所述鱼眼镜头的解像力测试方法包括步骤：
S100：获取该标板组图像，其中该标板组图像是通过所述图像传感器透过该鱼眼镜头拍摄所述测试标板组而获得的图像，该测试标板组位于该鱼眼镜头的视场中心和视场边缘；
S200：统计该标板组图像的测试区域内预定数量的最亮像素的灰度值之和，以得到最大灰度值总和，其中该标板组图像的测试区域分别对应于该测试标板组；
S300：统计该标板组图像的该测试区域内与该最亮像素具有相同数量的最暗像素的灰度值之和，以得到最小灰度值总和；以及
S400：根据该最大灰度值总和与该最小灰度值总和，通过解像力计算模型计算该鱼眼镜头的解像力；
其中，该解像力计算模型为：
其中M为该鱼眼镜头的解像力；
为该测试区域内的该最大灰度值总和；
为该测试区域内的该最小灰度值总和；N+1为该预定数量；
其中，所述步骤S200包括步骤：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最大的像素作为该最亮像素，直至该最亮像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最亮像素的灰度值之和，以得到该最大灰度值总和；
其中，所述步骤S300包括步骤：
遍历该标板组图像中在该测试区域内的所有像素；
根据该像素的灰度值大小，依次提取灰度值最小的像素作为该最暗像素，直至该最暗像素的数量达到该预定数量；以及
计算所有的该最暗像素的灰度值之和，以得到该最小灰度值总和。
8.如权利要求7所述的鱼眼镜头的解像力测试平台，进一步包括一面光源组，其中所述面光源组包括至少一面光源，其中所述测试标板组包括至少一测试标板，并且每个所述测试标板均为透射型标板，其中所述测试标板被设置于所述面光源的发光侧。
9.如权利要求8所述的鱼眼镜头的解像力测试平台，其中，所述测试标板组的所述测试标板为具有纵向黑白线对和横向黑白线对的透射型标板。
10.如权利要求9所述的鱼眼镜头的解像力测试平台，其中，所述测试标板组包括一个中心测试标板和四个边缘测试标板，其中所述四个边缘测试标板被均匀地分布于所述中心测试标板的周围，并且所述四个边缘测试标板分别自所述中心测试标板的边缘向外且同向倾斜地延伸。
11.如权利要求10所述的鱼眼镜头的解像力测试平台，其中，所述面光源组包括五个所述面光源，其中五个所述面光源分别与该中心测试标板和该边缘测试标板面对面地一一对应。
12.如权利要求7至11中任一所述的鱼眼镜头的解像力测试平台，进一步包括一运动平台，其中所述运动平台用于调整所述图像传感器和该鱼眼镜头之间的距离。
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