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測試卡百科

行車記錄儀成像質量測試項目

來源:未知?? 時間:2017-11-10?? 熱度:937
序號 測試項目 測試子項目 測試目的
1 曝光 曝光范圍 測試夜晚至白天(夏天晴天中午)是否均能正確曝光
場景切換響應時間 測試車輛進出隧道環(huán)境亮度突變時能否快速自適應
2 顏色 色彩還原 視頻中的顏色是否與實物顏色一致
顏色均勻性 畫面內色彩分布是否均勻
3 視場角 水平視場角 行車記錄儀是否滿足廣角及其標稱值
4 清晰度 MTF 測試畫面清晰度,鏡頭是否滿足Sensor
質感 細節(jié)紋理質感的保留能力
視覺分辨率 測試行車記錄儀的視覺極限分辨率
5 噪聲
信噪比 信噪比越高,則畫面會更加干凈和穩(wěn)定,信噪比(S/N)越低,則畫面會看起來很嘈雜
動態(tài)范圍(寬容度) 對比度(能夠分辨的最亮,能夠分辨的最黑),最亮為接近過曝的亮度,最黑為只剩下噪聲最亮的黑
6 偽像 畸變 相對實物出現的扭曲和變形?
暗角 畫面邊角部分相對中間部分下降量
銳化 照片中由銳化算法加入的比實物對比度更高的黑白邊。

測試項目一:曝光

曝光測試包括兩個測試小項:曝光范圍和場景切換響應時間。

曝光范圍測試指的是測試行車記錄儀在各種光照環(huán)境下能否正確曝光,使用日本京立LB-8110輝度箱與LLB-1300超高亮度LED光源,模擬從LV0(照度0.4Lux,模擬夜晚環(huán)境)~LV20(45萬Lux,模擬夏天晴天中午)的亮度環(huán)境,確認行車記錄儀在這些環(huán)境中是否可以正確曝光。

場景切換響應時間是測試行車記錄儀從明亮到昏暗和從昏暗到明亮的場景切換所需要的響應時間,場景切換響應時間越短,產品越優(yōu)秀。一般來說,行車記錄儀在明暗情景切換時,會短暫得出現“一片白”或者“一片黑”,這種時候是無法完成記錄的工作的。而各個行車記錄儀廠家的產品各不相同,場景切換響應時間也大不一樣。我們使用日本京立LB-8110輝度箱 LV2檔模擬隧道內昏暗環(huán)境,LV10檔模擬隧道外的明亮環(huán)境,兩檔切換時間為0.2秒,測試行車記錄儀的場景切換時的響應時間。

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測試項目二:顏色

對于行車記錄儀的用戶來說,可能并不太關注顏色,但實際上,一旦發(fā)生事故逃逸,在沒有排清車牌的情況下,交警可根據肇事逃逸車輛的車型和車身顏色快速鎖定嫌疑車輛,行車記錄儀能否忠實地還原色彩就顯的非常重要了。

顏色測試分為兩個測試小項:色彩還原和顏色均勻性。

色彩還原是測試行車記錄儀在各種光照環(huán)境下還原色彩的能力,在光源箱中使用行車記錄儀拍攝24色卡,把拍攝到的畫面輸入圖像質量測試軟件進行對比分析,看看是否出現了偏色。

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24色卡

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?24色卡

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顏色均勻性,顧名思義就是測試顏色是否均勻,通過影像質量測試軟件分析各種光照環(huán)境下顏色的分布。下圖是360 J501C在A光源下的顏色均勻性測試結果,可以看到顏色并不均勻,出現了色斑、色環(huán)。

色彩均勻度

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?360 J501C顏色均勻性測試

測試項目三:視場角

視場角指的是行車記錄儀的可視角度。很多廠商宣稱其視場角時,往往會說采用鏡頭視場角。但鏡頭視場角并不等于畫面視場角,因為匹配對位及校正校準的原因,Sensor對角線必定會小于鏡頭的像場,所以畫面視場角往往會小于鏡頭視場角。另外對于廣角鏡頭來說,因為畸變,角落部分擠壓了過多的景物,往往無法分辨。所以,我們選用水平視場角來對各個行車記錄儀進行評測。

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根據以往交通事故的統(tǒng)計,前撞和側撞占了所有事故的7成以上,其中側撞占了三成,比前撞少了一成。如果去停車場轉一圈,大家可以看到車頭左右兩側有擦痕的車輛不在少數。 ??

根據實測和計算,水平視場角以接近120度為佳,可覆蓋整個車頭,且3米遠外即可全面覆蓋三車道,一旦發(fā)生事故,相鄰車道的車況也可一覽無余。很多廠商宣稱自家的行車記錄儀可以覆蓋三車道,其實只要視線延伸得夠遠,幾乎所有的行車記錄儀都能覆蓋三車道,關鍵點是多遠才能夠覆蓋,10米外就不要拿出來說了。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?水平視場角

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測試項目四:清晰度

清晰度對行車記錄儀來說非常重要,拍到是否清晰能直接判定行車記錄儀的優(yōu)劣。行車記錄儀的清晰度測試分成三個測試小項:MTF、質感和視覺分辨率。

MTF

在影像質量測試領域,MTF(調制解調函數)用來測試相機的清晰度,可以簡單的認知為對比度。當黑白對比度低于10%時,人眼基本上就無法分辨,所以我們也把10%MTF稱為極限分辨率。若MTF10%對應的空間頻率達到0.5 Cycle/pixel,則可認定鏡頭分辨率已超越Sensor,則相機像素數越高,成像分辨率越高。但當MTF 10%對應的空間頻率低于0.5Cycle/pixel 時,則鏡頭的分辨率無法滿足Sensor,則相機像素高不代表成像分辨率也高,也就說會造成“浪費”。

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行車記錄儀的水平視場角基本在100度以上,屬于廣角范疇。我們采用法國DxO Analyzer的MTF 魚眼測試模塊,對行車記錄儀的MTF進行測試,分別測定畫面中心,上下左右四邊和四個角的MTF。

MTF測試

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?360 J501C的MTF測試

質感

質感指的是行車記錄儀拍攝的紋理細節(jié)表現能力。很多行車記錄儀為了提高清晰度,均使用了極強的銳化算法,相應的很多細節(jié)則保留較少。雖然輪廓清晰,但將人臉皮膚拍攝成膠皮,將樹冠拍攝成一團綠,這樣的成像缺少細部層次感和質感。

紋理測試卡(落葉圖)是專門測試成像紋理質感的工具,我們用它來對行車記錄儀的成像質感保留程度進行測試。

視覺分辨率

ISO12233視覺分辨率測試卡主要測試相機能夠拍攝到的最細的黑白線對,單位為LW/PH(line Width per Height,線寬每像高)。視覺分辨率越高,就能夠看清更細的黑白線對。當然,高清1080P高度方向只有1080線,所以,對于高清視頻來說,理論上的最大值是1080LW/PH。

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ISO12233測試卡

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但是由于畸變的原因,相同大小的物體出現在畫面不同位置時,在畫面中的大小是不一致的,對于廣角來說,畫面中心往往會比在畫面四角大很多,所以,我們會看到畫面中心的視覺分辨率會超過1080LW/PH,但相應的四角就會差更多。

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行車記錄儀一般為超廣角,其對焦距離一般設置在2米以外,所以如果要測試視覺分辨率,測試卡一定會非常大。

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測試項目五:噪聲

在圖像質量測試里,噪聲是在圖像采集轉化的過程中,隨機加入的非線性的偽信號,如果噪聲較大,就會覆蓋正常的信號,從而無法正確的還原真實的場景信息。行車記錄儀的噪聲測試分為兩個測試小項:信噪比和動態(tài)范圍。

空間噪聲我們使用信噪比(S/N)來衡量,信噪比越高,則畫面會更加干凈和穩(wěn)定,信噪比(S/N)越低,則畫面會看起來很嘈雜,視頻中比較明顯的就會有局部的閃動,更加極端的話,就是壞點、熱點,導致其不會對場景變化做出響應。信噪比的單位為dB, 信噪比的典型值為36~45db,高于45dB,則畫面干凈,基本察覺不到噪聲;若低于36dB,則就有明顯可感知的噪聲,畫面看起來較為嘈雜。

信噪比測試

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 360 J501C信噪比測試

動態(tài)范圍是指行車記錄儀能記錄原稿的色調范圍,即從最黑到最亮時,行車記錄儀可以分辨的最高亮度與最低亮度的比值。動態(tài)范圍越大,能采集到的明暗范圍會更寬廣,其所能表現的層次越豐富。一般來說,若不做特殊處理,動態(tài)范圍一般在8個Ev,也就是256左右,而加了HDR算法等,則可容納更多明暗對比。

測試項目六:偽像

偽像指的是圖像發(fā)生不符合真實情況的變化,包括畸變、銳化和暗角。

畸變

畸變是照片和視頻中物體相對實物本身出現的扭曲和變形,可分為桶形畸變和枕形畸變。對于廣角來說,一般都是桶形畸變。我們測試行車記錄儀的TV Distortion來分析各個行車記錄儀的形變量,一般來說,視場角越大,畸變越大。

如下圖,水平視場角同為118度,但惠普F520的畸變明顯比GoPro Hero4大很多,其中心塊所占的像素數更多,鼓出的效應也更明顯。

畸變測試

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 畸變測試

銳化

很多廠商會通過銳化來提升清晰度,其原理是在黑白邊界由算法人工加入比實物本身更黑和更白的邊,相當于重新描了一次邊,適度的銳化可提升畫面清晰度,而過度的銳化則會掩蓋原有的邊緣和層次,許多細節(jié)反而會丟失。對比360 J501和惠普F520,明顯惠普F520銳化過度,如下圖:

銳化測試

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?銳化測試

暗角

使用廣角鏡頭拍出來的照片,往往畫面的四角會較中心暗一些,通過測試視頻畫面四角相對于中心亮度下降的百分比來衡量行車記錄儀的抗暗角能力。

暗角測試

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 暗角測試

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總結:

以上就是行車記錄儀各個測試項目的概述,提到了部分測試儀器和器材,但并不全面。如果你對這方面感興趣,歡迎隨時聯系我們的銷售人員,我們將竭誠為您服務!

深圳市賽麥吉圖像技術有限公司致力于以先進的技術為用戶提供優(yōu)質的產品和服務。您可以通過電話聯系我們:400-666-2522 或訪問我們的官網:m.hb1c.cn

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