카메라 모듈의 CCM 이미징 품질 지수

카메라 모듈의 CCM 이미징 품질 지수

1: 이미징 균일성(코너 셰이딩)

테스트 환경: 화이트보드 테스트 환경

카메라 렌즈의 관계로 인해 이미지 센서 표면의 각 부분에서 얻는 빛 에너지가 다르므로 이미지의 네 모서리 또는 주변부와 중앙의 밝기와 색상의 차이, 즉, 그림과 같이 이미지의 불균일.

1.1밝기 균일성

1.2 색상 차이

2: 기하학적 왜곡

테스트 환경: 왜곡 테스트 카드 테스트 환경.

기하학적 왜곡 또는 왜곡은 시야의 증가에 따른 배율의 변화로 인해 대상 이미지의 유사성을 상실하는 일종의 수차로 이미지의 모양에만 영향을 미치고 이미지의 선명도에는 영향을 미치지 않습니다. 이미지.

이미지 평면의 위치가 다르고 배율이 다릅니다.따라서 물체 변형이 발생하는데, 이는 배럴 왜곡과 핀쿠션 왜곡으로 나뉩니다.

2.1 알고리즘 1

2.2 알고리즘 2

이 방법은 실제로 이미지 보정의 원리를 기반으로 합니다.왜곡된 이미지는 왜곡된 이미지와 수정된 이미지 간의 수학적 매핑 관계에 따라 수정됩니다.

왜곡된 이미지의 임의의 지점(x, y)에서 수정된 이미지의 위치(X, Y)로 매핑

왜곡 중심 위치 (x0, y0)/(X0, Y0), 이때 x0=X0, y0=Y0;

보정된 이미지의 픽셀 비율 K(mm/픽셀)

 

3: 이미지 색상 복원

테스트 환경: 컬러 테스트 카드 테스트 환경.

3.1 RGB 색상 모델

3.2 HSV 색상 모델

색상은 색조/H(색조/색조), 채도/S(순도/채도) 및 밝기/V(밝기/값)로 설명할 수 있습니다.

인간의 눈으로 볼 수 있는 모든 색광은 색의 세 가지 요소인 이 세 가지 특성이 결합된 효과입니다.색상은 광파의 파장과 직접적인 관련이 있으며 밝기와 채도는 광파의 진폭과 관련이 있습니다.

색상 채도는 색상의 그레이스케일에 따라 달라지는 재생 조명 색상의 선명도를 나타냅니다.회색조가 높을수록 채도가 낮아지고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

RGB 및 HSV 색 공간 모델

색상 H 파라미터는 색상 정보, 즉 스펙트럼 색상의 위치를 ​​나타냅니다.이 매개변수는 각도로 표시되며 빨강, 녹색, 파랑은 120도씩 구분됩니다.보색은 180도 떨어져 있습니다.

순도 S는 0부터 1까지의 비율 값으로, 선택된 색의 순도와 색의 최대 순도의 비율로 표현된다.S=0일 때 회색조만.

밝기 V는 0에서 1까지의 범위에서 색상의 밝기를 나타냅니다. 한 가지 유의할 점: 밝기와 밝기 사이에는 직접적인 관계가 없습니다.

3.3 실험실 색 공간

RGB 모드는 발광 화면을 위한 추가 색상 모드이며 Lab 모드는 빛이나 안료에 의존하지 않습니다.국제 조명 위원회(CIE)는 이론적으로 인간의 눈으로 볼 수 있는 모든 색상을 포함하도록 결정했습니다.컬러 모드.

L*, a*, b* 3개의 서로 수직인 좌표축을 사용하여 색 공간을 나타냅니다.L* 축은 밝기를 나타내며 아래쪽이 검은색이고 위쪽이 흰색입니다.+a*는 마젠타색을 나타내고 -a*는 녹색을 나타냅니다.+b*는 노란색을 나타내고 -b*는 파란색을 나타냅니다.a* 축은 빨간색-녹색 축이고 b* 축은 노란색-파란색 축입니다.

Lab에는 3개의 채널이 있어 Lab 모드 이미지를 생성하며, 여기서 B와 채널을 거의 구별할 수 없음을 알 수 있습니다.이미지의 색상 부분만 정의하지만 이미지의 형태학적 세부 사항은 정의하지 않습니다.따라서 Lab 모드 이미지의 색상은 RGB와 다른 레벨과 분리되어 있습니다.이렇게 하면 회색 곡선과 색상 곡선을 별도로 조정할 수 있습니다.사용자가 회색 곡선을 조정할 때 색상 부분은 영향을 받지 않으므로 색상 정보 없이 L만 사용할 수 있습니다.*채널은 이미지의 가장 밝은 값과 가장 어두운 값을 결정합니다.

이러한 방식으로 색상 보정 과정에서 일부 튀고 불연속적인 색상을 피할 수 있으며 L 채널에서만 이미지를 선명하게 하여 이미지의 전체적인 미묘한 수준을 강조할 수도 있습니다.

Lab 색 공간의 L 구성 요소는 픽셀의 밝기를 나타내는 데 사용되며 값 범위는 [0,100]으로 순수한 검정에서 순수한 흰색까지를 의미합니다.빨간색에서 녹색까지의 범위를 의미하고 값 범위는 [127,-128]입니다.b는 노란색에서 파란색까지의 범위를 나타내며 값 범위는 [127,-128]입니다.

3.4 색 재현 분석

카메라 이미징의 색상 복원 능력을 테스트하기 위해 24색 표준 컬러 카드를 다른 색온도/광원 조건에서 촬영하고 각 컬러 블록의 평균 R, G, B를 분석하여 변환했습니다. Lab 색 공간으로.카드의 표준 색상을 비교하고 계산합니다.

이름 복원 오류, 색도 복원 오류, 전체 색도 복원 오류 및 전체 색상 복원 오류.

4: 화이트 밸런스

테스트 환경: 화이트보드 테스트 환경.

색온도는 스펙트럼의 구성 요소인 빛의 색을 나타냅니다.낮은 색온도는 장파광 성분이 많다는 것을 나타냅니다.색온도가 변하면 광원의 삼원색 비율이 달라지고 삼원색 비율을 조정하여 색 균형을 맞춰야 합니다.이것이 화이트 밸런스 조정 기술입니다.

색온도가 다른 환경에서 흰색 물체를 촬영하면 이미지가 흰색이어야 합니다.

4.1 화이트 밸런스 값 표시

이미지 영역에서 한 영역을 가로채서 간격의 RGB 평균값 R, G, B를 계산하고 해당 화이트 밸런스는 다음과 같습니다.

다른 색온도 환경에서 흰색 또는 중간 회색 물체를 조명할 때 세 가지 기본 색상의 비율이 색상 균형에 도달하면 화이트 밸런스 값은 0에 가깝습니다.0보다 큰 특정 값을 초과하면 화이트 밸런스가 좋지 않음을 나타냅니다.

4.2 화이트 밸런스 RGB 그래픽 표현

또한 다른 색온도 환경에서 흰색 또는 중간 회색 물체를 조명할 때 이미징에서 지정된 경로(예: 직선)를 따르십시오. 경로 점은 X 좌표이고 각각의 R, G 및 B 값 경로의 픽셀은 Y 좌표로 형성된 3개의 그래프 선이 3개의 곡선이 함께 겹친다는 것을 나타내며, 이는 RGB 색상이 균형을 이루고 있음을 나타냅니다.

5: 다이내믹 레인지

테스트 환경: 그레이 스케일 카드 테스트 환경.

다이내믹 레인지는 이미지 센서가 동일한 사진에서 밝은 물체와 어두운 물체를 모두 캡처할 수 있는 능력을 나타냅니다.일반적으로 가장 밝은 신호와 가장 어두운 신호의 비율(노이즈 임계값 레벨)의 로그로 정의되며 54dB는 일반적으로 상용 이미지 센서의 범용으로 사용됩니다.인덱스.

더 넓은 다이내믹 레인지를 가진 이미지 센서는 밝은 조명 환경에서 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.

5.1 그레이스케일 설명

그레이 스케일 테스트 차트의 배경색은 중간 회색입니다.대략적인 정수를 취하는 조건에서 RGB(0, 0, 0)부터 RGB(255, 255, 255)까지 총 256개의 계조 중 20개의 계조를 균일하게 추출한다.동일한 영역을 가진 20개의 직사각형 블록을 사용하여 위에서 언급한 20개의 회색 레벨을 각각 채웁니다. 각 레벨의 반사 밀도는 0.1만큼 다릅니다.차트에서 A, M 및 B의 세 가지 보정에 해당하는 반사 밀도는 0.05, 0.75 및 1.65입니다.하이라이트, 중간 회색 및 그림자를 나타냅니다.배경 밀도는 M 포인트와 동일합니다.

5.2 그레이스케일 곡선 설명

6: 이미징 해상도(해상도)

테스트 환경: 정의 카드 테스트 환경.

첫째, 일반적으로 해상도를 테스트할 때의 촬영 거리는 모듈의 초점 거리와 동일합니다. 즉, 해상도를 테스트할 때 테스트 대상을 쏘기 위해 모듈을 초점 거리에 배치합니다.

테스트 카드는 일반적으로 ISO12233 테스트 카드 또는 기타 맞춤형 테스트 카드를 채택하고 측정 알고리즘은 일반적으로 MTF, TV_Line, SFR을 채택합니다.

6.1 TV_Line(전송 라인 펄스)

TV 라인의 전체 이름은 "분수 지도"라고도 하는 전송 라인 펄스, 단위: "라인 번호"입니다.수평 방향에서 보면 주사선의 각 행을 세운 다음 가로 세로 비율을 곱하여 수평 버스를 형성하는 것과 같습니다. 이를 수평 해상도라고 합니다. 이미지 구성과 픽셀의 차이: TV 라인은 TV를 의미합니다. "주제의 세부 사항을 분해"하는 능력을 측정하는 데 사용되는 선;픽셀은 다양한 색상의 작은 점입니다.픽셀이 많을수록 더 많은 이미지를 배치할 수 있습니다.클수록 선명합니다.둘 다 이미지를 형성할 수 있지만 이미지를 형성하는 원리는 다릅니다. TV 라인은 라인으로 이미지화되고 픽셀은 점으로 이미지화됩니다.

TV 라인은 주로 주관적인 테스트에 사용됩니다.컴퓨터의 광범위한 응용으로 인해 TV 라인 수는 이미지 처리 소프트웨어에서도 감지됩니다.

이미지 처리 알고리즘

TV Line 방향으로 한 줄씩 스캔하여 각 라인의 계조 곡선을 분석하고 각각 1차 미분과 2차 미분을 찾아 미분의 변화에 ​​따라 선의 경계를 결정합니다. " 이 때의 줄 수;"숫자 라인"을 셀 수 없을 때까지 스캔, 분석 및 처리하고 "숫자 라인".

"분수 지도"를 사용하여 측정하는 것이 더 직관적이지만 이미지 영역에 테스트 카드가 가득 찼는지 여부와 관련이 있으며 환경 요구 사항이 약간 더 높습니다.더 많은 일본 및 한국 제조업체와 최종 고객이 있습니다.

6.2 MTF(변조 전달 함수)

MTF는 영어로 Modulation Transfer Function의 약자이며 중국어는 Modulation Transfer Function입니다.변조도가 공간 주파수에 따라 변하는 함수를 변조도 전달 함수라고 하며, 이는 공간적 세부 사항을 구별하는 능력을 나타내는 것으로 단위는 line/mm로 표시됩니다.

변조 전달 함수는 대비의 개념과 유사하며 수학적 표현은 다음과 같습니다.

카메라로 촬영한 후 대비의 변화를 나타냅니다.MTF=1이면 이미지 품질이 매우 높고 전송이 기본적으로 무손실임을 의미합니다.원본 이미지를 특정 이미지로 변환하는 렌즈의 전사 능력을 측정합니다.

실제 테스트 프로세스에서는 일반적으로 아래에 표시된 와이어 쌍을 분석 및 계산에 사용합니다.

위 그림에서 위쪽이 원본 이미지이고 아래쪽이 카메라로 찍은 이미지입니다.라인 쌍의 가장자리가 렌즈를 통과한 후 분명히 흐려지는 것을 알 수 있으며, 라인 쌍이 더 촘촘하고 더 흐려질수록 해당 MTF가 낮아집니다.

MTF 테스트는 국내 CCM 제조사에서 사용하는 이미지 영역에 테스트 카드가 가득 찼는지 여부와 관련이 있습니다.

6.3 SFR(공간 주파수 응답)

FR은 Spatial Rrequency Response의 약자로 공간 주파수의 선이 증가함에 따라 단일 이미지에 미치는 영향을 측정하는 데 주로 사용됩니다.요컨대, SFR은 MTF를 표현하는 또 다른 방법입니다.

테스트 방법에는 슬릿, 핀홀 테스트 및 베벨 테스트가 있습니다.그러나 일반적으로 빗변 테스트가 사용됩니다.이 방법은 테스트 프로세스를 크게 단순화하고 높은 테스트 환경을 요구하지 않습니다.

카메라 영상의 해상도를 표현할 때는 보통 MTF50이나 MTF50P를 사용한다.

MTF50은 MTF가 최대값의 50%(즉, MTF=0.5)일 때 해당 공간 주파수를 나타낸다.

이미지 촬영 과정에서 이미지 처리 모듈이 이미지를 선명하게 하여 MTF 값에 영향을 줄 수 있습니다.이러한 영향을 피하기 위해 MTF50P는 카메라로 촬영한 이미지의 최대 MTF의 50%로 규정되어 있습니다.해당 공간 주파수.

SFR은 비교적 추상적이며 유럽 및 미국 제조업체 및 최종 고객이 사용합니다.

6.4 요약

따라서 MTF 및 TV_Line 알고리즘을 선택할 때 테스트 카드의 이미지 영역이 화면에 꽉 차도록 카메라 모듈의 시야에 따라 테스트 카드의 크기를 정확하게 계산해야 합니다.이때 판독값을 정확한 분해능 값으로 변환해야 합니다.

렌즈로 인해 결과 이미지의 위치에 따라 이미지 정의가 달라집니다.따라서 측정할 때 다른 이미지 위치를 선택하십시오.TV_Line 및 SFR의 경우 수직 및 수평 방향으로 별도로 측정해야 합니다.

MTF 및 TV_Line은 테스트 카드가 이미지 영역에 가득 차 있는지 여부와 관련이 있으며 환경 요구 사항은 약간 더 높습니다.

SFR은 테스트 카드가 이미지 영역에 가득 차 있는지 여부와 관련이 없으며 높은 환경 요구 사항을 요구하지 않습니다.

7: 광학 이미지 안정화 테스트

테스트 환경: 정의 카드 테스트 환경.

카메라 모듈의 지터 메커니즘을 시뮬레이션할 때 테스트 카드에서 대상 지점의 위치 측정을 여러 번 반복하고 대상 지점의 위치 변화를 계산하여 광학 흔들림 방지 효과를 평가합니다.

7.1 테스트 모델

7.2 테스트 프로세스