图像异常检测方法、装置、测试图卡和终端设备与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像异常检测方法、装置、测试图卡和终端设备。


背景技术：

2.通常地，如手机等手持式终端在出厂前需要进行镜头成像的出厂测试，以保证镜头成像质量等。关于镜头成像测试，可包括亮度均匀性检测、偏色检测等。现有的均匀性检测或偏色检测的方案主要是通过固定该终端，使拍摄镜头与测试图卡的距离在景深范围内，对全白的测试图卡进行拍摄，如图1所示，再利用图像三基色(rgb)和灰度信息等对拍摄得到的图像中的4个角对应的矩形区域进行分析以实现均匀性测试和偏色测试。然而，由于镜头成像的视场(fov)是圆形的，在采用上述方案进行测试时，发明人却发现通过在测试图卡的两个对角处打光将无法准确地反映镜头fov的边缘及中心的真实情况，另一方面，在进行均匀性检测和偏色检测时，需要对图像分别进行处理才能得到两种检测结果，影响了测试效率等。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术为了克服现有技术中的不足，提供图像异常检测方法、装置、测试图卡和终端设备。
4.本技术的实施例提供一种图像异常检测方法，包括：
5.获取包含测试图案的目标图像，所述测试图案包括中心圆形区域和环绕所述中心圆形区域的环形区域，所述测试图案的尺寸根据所述目标图像对应的拍摄镜头的圆形视场尺寸设置；
6.对所述目标图像进行颜色空间转换得到转换图像，提取所述转换图像中所述中心圆形区域和所述环形区域的相关图像信息；
7.根据所述中心圆形区域和所述环形区域的所述相关图像信息计算所述目标图像的均匀度系数和/或偏色系数。
8.在一种实施例中，所述对所述目标图像进行颜色空间转换得到转换图像，提取所述转换图像中所述中心圆形区域和所述环形区域的相关图像信息，包括：
9.将所述目标图像转换为hsv颜色空间图像；
10.提取所述hsv颜色空间图像的明度分量以获得所述中心圆形区域和所述环形区域的亮度，所述中心圆形区域和所述环形区域的亮度用于计算所述均匀度系数；
11.和/或，提取所述hsv颜色空间图像的色调分量以获得所述环形区域的色调值，所述中心圆形区域和所述环形区域的色调值用于计算所述偏色系数。
12.在一种实施例中，根据所述中心圆形区域和所述环形区域的亮度计算所述目标图像的均匀度系数，包括：
13.根据所述中心圆形区域和所述环形区域的亮度计算平均亮度；
14.根据所述中心圆形区域的亮度和所述平均亮度计算所述目标图像的中心区域的均匀度系数；
15.根据所述环形区域的亮度和所述平均亮度计算所述目标图像的边缘区域的均匀度系数。
16.在一种实施例中，所述环形区域由若干个扇环形子区域构成，根据所述中心圆形区域和所述环形区域的亮度计算所述目标图像的均匀度系数，包括：
17.根据所述中心圆形区域和所有的扇环形子区域的亮度计算平均亮度；
18.根据所述中心圆形区域的亮度和所述平均亮度计算所述目标图像的中心区域的均匀度系数；
19.根据当前扇环形子区域的亮度和所述平均亮度计算所述目标图像的边缘区域中对应区间的均匀度系数。
20.在一种实施例中，根据所述中心圆形区域和所述环形区域的色调值计算所述目标图像的偏色系数，包括：
21.根据所述中心圆形区域和所述环形区域的色调值计算平均色调值；
22.根据所述平均色调值和标准色调值计算所述目标图像的偏色系数。
23.在一种实施例中，所述环形区域由若干个扇环形子区域构成，所述平均色调值根据所述中心圆形区域和每个所述扇环形子区域的色调值通过累加求和再取平均值计算得到。
24.本技术的实施例还提供一种图像异常检测装置，包括：
25.获取模块，用于获取包含测试图案的目标图像，所述测试图案包括中心圆形区域和环绕所述中心圆形区域的环形区域，所述测试图案的尺寸根据拍摄所述目标图像的拍摄镜头的圆形视场尺寸设置；
26.空间转换模块，用于对所述目标图像进行颜色空间转换得到转换图像，提取所述转换图像中所述中心圆形区域和所述环形区域的相关图像信息；
27.检测模块，用于根据所述中心圆形区域和所述环形区域的所述相关图像信息计算所述目标图像的均匀度系数和/或偏色系数。
28.本技术的实施例还提供一种测试图卡，包括测试图案，所述测试图案包括中心圆形区域和环绕所述中心圆形区域的环形区域，所述测试图案的尺寸根据拍摄所述测试图卡的拍摄镜头的圆形视场尺寸设置。
29.在一种实施例中，所述中心圆形区域的半径r1和所述环形区域的外径r2分别满足以下关系：
30.r/10≤r1≤r/2；r2≥r；
31.其中，r表示所述拍摄镜头的圆形视场的半径。
32.在一种实施例中，所述环形区域由若干个扇环形子区域构成。
33.本技术的实施例还提供一种终端设备，所述终端设备包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时，实施上述的图像异常检测方法。
34.本技术的实施例还提供一种可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实施上述的图像异常检测方法。
35.本技术的实施例具有如下有益效果：
36.本技术的图像异常检测方法通过设计含圆形区域及环形区域的测试图案，并利用拍摄有该测试图像的图像进行颜色空间转换处理，可获得镜头成像的中心区域及边缘区域各自的光照及颜色信息，进而利用这些光照及颜色信息判断拍摄该目标图像的拍摄镜头是否存在亮度不均匀和/或偏色的异常情况。通过上述的异常检测可以较好地评估该镜头成像的质量，进而在出厂前将其调试好以符合用户的需求，从而提高用户体验等。
附图说明
37.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅用于示出为本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
38.图1所示为现有技术的均匀度及偏色测试的方案；
39.图2所示为本技术实施例的图像异常检测方法的第一流程示意图；
40.图3a和图3b分别所示为本技术实施例测试图卡的两种结构示意图；
41.图4所示为本技术实施例的图像异常检测方法的图像信息获取流程示意图；
42.图5所示为本技术实施例的图像异常检测方法的均匀度系数计算的第一种流程示意图；
43.图6所示为本技术实施例的图像异常检测方法的均匀度系数计算的第二种流程示意图；
44.图7所示为本技术实施例的图像异常检测装置的第一结构示意图。
具体实施方式
45.下面将结合本技术实施例中附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域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，都属于本技术保护的范围。
46.实施例1
47.请参照图2，本实施例提出一种图像异常检测方法，可用于如手机、平板等终端设备的拍摄镜头的成像质量的出厂检测等。
48.示范性地，该图像异常检测方法包括：
49.步骤s110，获取包含测试图案的目标图像，该测试图案包括中心圆形区域和环绕中心圆形区域的环形区域。
50.其中，可预先配置好上述的测试图案，通过终端设备对准该测试图案进行拍摄可得到上述的目标图像。值得注意的是，与典型的全白测试图卡不同的是，为了得到更好地测试效果，而考虑到镜头的视场(fov)是圆形的，因此发明人提出了一种由圆形测试图案构成的测试图卡来进行图像异常检测，一方面，与现有方案的根据四个角及中心区域的矩形区
域相比，该测试图案中的圆形区域和环形区域可以更贴近于真实的镜头视场；另一方面，通过位于中心的圆形区域和外围的环形区域，可更好地分别反映视场中心及边缘区域的光照均匀度及颜色一致性等情况。
51.例如，如图3a所示，该测试图卡中的测试图案包括位于中心的圆形区域和环绕该圆形区域的环形区域。其中，该测试图案的尺寸可根据该目标图像对应的拍摄镜头的圆形视场的尺寸设置。为达到较好的测试效果，在一种实施方式中，若拍摄镜头的圆形视场的半径为r，测试图案的中心圆形区域的半径r1和环形区域的外径r2可满足以下关系：
52.r/10≤r1≤r/2；r2≥r。
53.进一步可选地，如图3b所示，该测试图案中的环形区域还可由多个扇环形子区域构成。其中，扇环形子区域的面积大小及数量并不作限定，例如，可将该环形区域划分为如图3b所示的8个大小相等的扇环形子区域，当然这仅仅为一种示例。可以理解，针对这些扇环形子区域的颜色配置，在此并不作限定。可以理解，各个扇环形子区域将分别用于检测镜头的边缘区域对应区间的情况，即用来对不同视场边缘位置的光源和颜色进行检测，使得检测效果大大提高等。
54.步骤s120，对目标图像进行颜色空间转换得到转换图像，提取该转换图像的中心圆形区域和环形区域的相关图像信息。
55.现有技术中，通常根据获取的rgb(即红绿蓝)图像及灰度信息来分别进行均匀度及偏色检测，而本实施例提出了通过使用hsv颜色空间的图像来同时实现对均匀度及偏色的情况，这样在测试过程中将不再需要在进行均匀度和偏色这两项检测时再分别进行颜色空间转换，故而可大大提高测试效率。
56.步骤s130，根据中心圆形区域和环形区域的相关图像信息计算目标图像的均匀度系数和/或偏色系数。其中，该均匀度系数用于判断目标图像是否出现亮度不均匀,偏色系数用于判断目标图像是否出现偏色。
57.可以理解，上述的相关图像信息取决于具体需要检测的异常类型，例如，若需要进行均匀性及偏色这两种检测，则可分别从hsv颜色空间图像中得到所需的亮度及色调值这两种图像信息。若仅需进行均匀性或偏色检测，则可得到对应的亮度或色调值即可。
58.在一种实施例中，在进行亮度均匀性检测时，可根据hsv颜色空间中的v通道分量获得目标图像中的中心圆形区域和环形区域各自的亮度。
59.示范性地，如图4所示，该亮度均匀性的检测过程可包括：
60.步骤s200，可将获取到的目标图像从rgb(即红绿蓝)颜色空间转换为hsv(即色调饱和度明度)颜色空间。其中，hsv颜色空间中的图像由三通道组成，分别是色调h通道、饱和度s通道和明度v通道，这三个通道的值可分别从该hsv颜色空间图像中提取得到。
61.步骤s210，提取hsv颜色空间中的v分量以获取中心圆形区域和环形区域的亮度。
62.步骤s220，计算目标图像的均匀度系数。
63.示范性地，可根据中心圆形区域和环形区域各自的位置来提取对应区域的亮度，进而，利用这些亮度值计算均匀系数，该均匀系数的个数与选取的测试图案相关。其中，该均匀系数是指对应区域的亮度与图像的平均亮度的比值，而图像的平均亮度等于各个区域的亮度之和再取平均值。
64.在计算得到各个均匀度系数后，可进一步判断是否出现亮度不均匀。
65.步骤s230，判断目标图像是否出现亮度不均匀。
66.示范性地，可判断是否存在至少一个均匀度系数超过阈值，若存在至少一个均匀度系数超过阈值，则判断该目标图像出现亮度不均匀的异常情况，否则判断为亮度均匀，即显示正常。可以理解，该阈值可以是终端预先存储的或预先生成的，也可以用户根据实际需求进行预先设定的等等。
67.在一种实施方式中，若采用如图3a所示的测试图案，如图5所示，上述步骤s220包括：
68.子步骤s311，根据中心圆形区域和环形区域的亮度计算平均亮度。
69.子步骤s312，根据中心圆形区域的亮度和平均亮度计算目标图像的中心区域的均匀度系数。
70.子步骤s313，根据环形区域的亮度和平均亮度计算目标图像的边缘区域的均匀度系数。
71.例如，若该中心圆形区域的亮度为l0，环形区域的亮度为l1，则平均亮度为此时，通过l1与的比值即可得到中心区域的均匀度系数；以及，通过l1与的比值即可得到边缘区域的均匀度系数。
72.在另一种实施方式中，若采用如图3b所示的测试图案，如图6所示，上述步骤s220包括：
73.子步骤s321，根据中心圆形区域和所有的扇环形子区域的亮度计算平均亮度。
74.子步骤s322，根据中心圆形区域的亮度和平均亮度计算目标图像的中心区域的均匀度系数。
75.子步骤s323，根据各个扇环形子区域的亮度和平均亮度计算目标图像的边缘区域中对应区间的均匀度系数。
76.例如，若该中心圆形区域的亮度为l0，该环形区域由8个扇环形子区域构成，若第i个扇环形子区域的亮度记为li，i的取值为1,
…
,8，则该平均亮度为于是，根据各个区域的亮度与该平均亮度的比值即可得到对应区域的均匀度系数。
77.在另一种实施例中，在进行偏色检测时，可根据hsv颜色空间中的v通道分量获得目标图像中的中心圆形区域和环形区域各自的色调值。示范性地，如图4所示，在上述步骤s200之后，该偏色的检测过程包括：
78.步骤s240，提取hsv颜色空间中的h分量以获取中心圆形区域和环形区域的色调值。
79.步骤s250，计算目标图像的偏色系数。
80.示范性地，可根据中心圆形区域和环形区域各自的位置来提取对应区域的色调值，进而，利用这些色调值计算偏色系数。其中，该偏色系数是指图像的平均色调值与标准色调值的比值，而图像的平均色调值等于各个区域的色调值之和再取平均值。
81.在计算得到偏色系数后，可进一步判断是否出现偏色异常。
82.步骤s260，判断目标图像是否出现偏色。
83.示范性地，可判断该平均色调值是否等于标准色调值，若不相等，则判断出现了偏
色的异常情况，否则判断没有出现偏色。例如，该标准色调值可根据多次测试的结果或经验值等预先设定。
84.进一步可选地，若出现亮度不均匀，可以根据超过平均亮度的均匀度系数确定出现亮度不均匀的异常区域，进而进行光源位置调节或镜头调整等。若出现偏色，则可采用相应的偏色处理算法进行偏色调整，例如，可计算得到该目标图像的灰度直方图，并利用该灰度直方图对图像进行颜色均衡化等。
85.本实施例的图像异常检测方法通过让镜头拍摄配置的包含圆形区域及环形区域的测试图卡，并通过对拍摄到的测试图案的图像进行hsv颜色空间转换，这样可以用于同时进行亮度均匀性和偏色的检测，从而提高整体检测效率；并且，通过圆形区域及环形区域的测试图案设计，可更好地获得镜头成像的中心区域及边缘区域各自的光照及颜色信息，进而利用这些光照及颜色信息判断拍摄镜头是否存在亮度不均匀和/或偏色的异常情况。可以理解，本实施例为亮度不均匀和/或偏色检测提供了一种新的检测方法，另一方面，通过上述的异常检测可以较好地评估该镜头成像的质量，进而可实现在出厂前将其调试好，从而提高用户体验等。
86.实施例2
87.请参照图3a和图3b，本实施例提出一种测试图卡，可应用于对镜头成像的均匀度检测和/或偏色检测等。
88.示范性地，该测试图卡包括测试图案，而测试图案包括中心圆形区域和环绕中心圆形区域的环形区域。其中，中心圆形区域可用于反映镜头视场中心的光照均匀度及颜色一致性等，而环形区域可用于反映镜头的边缘区域的光照均匀度及颜色一致性等情况。
89.进一步可选地，该环形区域由若干个扇环形子区域构成。其中，每个扇环形子区域的颜色可根据实际需求来设计，例如，相邻扇形子区域的填充颜色可不同等。这些扇环形子区域将分别用于检测镜头的边缘区域对应区间的情况，即用来对不同视场边缘位置的光源和颜色进行检测，使得检测效果大大提高等。
90.其中，该测试图案的尺寸根据用于拍摄测试图卡的拍摄镜头的圆形视场尺寸设置。在一种实施方式中，该中心圆形区域的半径r1和环形区域的外径r2分别满足以下关系：r/10≤r1≤r/2；r2≥r；其中，r表示拍摄镜头的圆形视场的半径。
91.可以理解，本实施例的测试图卡中的测试图案与上述实施例1中的测试图案相同，上述实施例1中关于该测试图案的可选项同样适用于本实施例，故在此不再详述。
92.实施例3
93.请参照图7，基于上述实施例1的方法，本实施例提出一种图像异常检测装置100，示范性地，该图像异常检测装置100包括：
94.获取模块110，用于获取包含测试图案的目标图像，该测试图案包括中心圆形区域和环绕中心圆形区域的环形区域；
95.空间转换模块120，用于对目标图像进行颜色空间转换得到转换图像，提取该转换图像的中心圆形区域和环形区域的相关图像信息；
96.检测模块130，用于根据中心圆形区域和环形区域的相关图像信息计算目标图像的均匀度系数和/或偏色系数，该均匀度系数用于判断目标图像是否出现亮度不均匀，该偏色系数用于判断目标图像是否出现偏色。
97.可以理解，本实施例的装置对应于上述实施例1的方法，上述实施例1的可选项同样适用于本实施例，故在此不再详述。
98.本技术还提供了一种终端设备，例如，该终端设备可以包括手机、平板、笔记本电脑等。该终端设备包括具有拍摄镜头的拍摄装置、存储器和处理器，其中，拍摄装置用于拍摄图像，存储器存储有计算机程序，处理器通过运行所述计算机程序，从而使移动终端执行上述的图像异常检测方法或者上述的图像异常检测装置中的各个模块的功能。
99.本技术还提供了一种可读存储介质，用于储存上述终端设备中使用的所述计算机程序。
100.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本技术的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
101.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。
102.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
103.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。