淺析汽車用攝像頭關鍵圖像性能指標

楊熙沖 陳華文 蒙智強 張垂虎 彭思琪 蘇梓銘

（威凱檢測技術有限公司 廣州 510663）

1 行業概況

汽車用攝像頭在傳統汽車行業里，一般作為行車記錄儀或者倒車影像儀，可是隨著智能汽車無人駕駛技術的成熟，汽車用攝像頭在ADAS和無人駕駛技術上，也扮演著重要的地位。汽車用攝像頭是ADAS系統的主要視覺傳感器，借助攝像頭進行圖像的采集，并通過攝像頭內的感光組件電路及控制組件對圖像進行處理和分析，并轉化成ADAS系統能處理的信號，從而實現感知駕駛車輛周邊的路況，來實現行駛軌道偏離報警、路人探測、碰撞預警等ADAS功能。安裝在汽車上各個位置的汽車用攝像頭，也會根據其運用場合和功能實時的對路況進行拍攝，并記錄成視頻和音頻文件，來給我們交通事故的處理和定位提供科學的依據，更好地保障人們的人身財產安全。

智能汽車實現無人駕駛的技術，一般至少要同時安裝上6個以上的汽車用攝像頭才能實現，用來滿足FCW、LDW、泊車、盲點檢測、閉眼提醒等功能。而且為了實現不同的功能需要使用單、雙目攝像頭、廣角攝像頭等。具體如表1 。

表1 汽車用攝像頭的運用和分類

目前汽車用攝像頭[1]的市場主要分為兩類，成像式攝像頭和感應式攝像頭。目前成像式攝像頭占據了市場的主導地位，市場需求龐大，而感應式攝像頭的需求也保持增長態勢。針對成像式攝像頭，無論拍攝的照片或錄像，都對其圖像質量有著較高的要求。

2 圖像質量的評價方法

針對目前汽車用攝像頭行業的技術門檻較低，各個廠商的產品質量參差不齊，產品技術指標和相關信息標識不明朗、不統一，導致廣大消費者的消費體驗較差，產品質量問題也多等諸多現象。工業和信息化部批準發布實施QC/T 1128-2019《汽車用攝像頭》來對市場進行規范。該標準主要是參考了國內外照相攝像專業相關標準和理論依據，民用、安防及消費類電子照相攝像技術系統的要求，結合汽車行業電子電器的技術特點來制定。引入了圖像質量客觀評價和圖像質量主觀評價的概念。圖像質量客觀評價的方法主要是在規定的環境、電壓、光源條件下，用相關設備測試出可量化的數據，例如：分辨率、像素、幀率、信噪比、動態范圍等；而圖像質量主觀評價是在一些特定條件下，如電氣負荷試驗、環境負荷試驗中將信號采集出來，并通過顯示器來監視圖像質量的評價方法。

3 關鍵圖像性能指標分析

3.1 清晰度MTF

清晰度可以用來體現一個成像系統的細節表現能力。圖像畫面的細節處理得越好，圖像的清晰度也就越高。清晰度是評估圖像質量參數中最為重要，也是消費者最直觀又最重視的一個指標。人們都希望在相機增加像素的同時也增加圖像的清晰度，這往往難以實現的。由于相機的降噪處理和噪聲（點）的增加，圖像清晰度也會伴隨快門速度的增加而變差。

基于典型圖片攝影的經驗，一般將拍攝的圖像從中心到角距離，劃分成三個圓形區域：中心到30 %（中心區域，權重為1），30～75 %（分區域，權重為0.75）和75～100 % （拐角區域，權重為0.5）。用于計算加權的平均清晰度。進行圖像質量清晰度測試的時候可以使用來自ISO 12233測試圖（圖1）的4個區域（ROI）測試，以在垂直和水平邊緣的整個圖像平面上表征清晰度。

圖1 ISO 12233測試卡

通常采用所選每個位置的MTF數據來表示圖像清晰度的結果，并參考圖像不同區域對應的權重來進行設置。MTFnnP是指MTF從峰值減少到nn %時的空間頻率。MTF20P數值可以看做表示的是人眼能極限分辨細節的空間頻率位置，再超過這個空間頻率的位置，圖像就變得很模糊，以至于難以分辨。而MTF50P數值則是能更好的體現視覺分辨力及其清晰度的數值。考慮到軟件會對圖像進行銳化處理，一般也會使用MTF50和MTF20的數值來反應圖像的清晰度,他們同MTF50P和MTF20P相比，這個數值受銳化程度的影響會更小。因為圖像質量并沒有提升，甚至由于邊緣出現“Halos”現象，圖像的視覺質量還有所下降。無論是MTF50P還是MTF50的數值，都可以使用線寬圖像高度比（LW/PH）的空間頻率值來體現。同時，線寬圖像高度比（LW/PH）也常用來比較不同像素的相機之間的清晰度。而在QC/T 1128-2019這個標準里，就是取MTF50P的數值來反應汽車用攝像頭的清晰度。

可以使用清晰度的2D圖像和3D圖像對MTF值有個直觀的分析，在2D圖像里，對于所選的每個的區域 ,MTF50P和MTF20P都可以同時進行顯示。而MTF50P則可以更好的在3D圖像中取景范圍內進行可視化比較。通常在空間域里，一個清晰銳利并且完全沒有“Halo”現象（5 ～25 %）的邊緣是非常好的，而在頻率域則表現為尼奎斯特頻率以下，MTF50P 或MTF20P 的數值較高，“過度銳化”則低于20～25 %[2]。如果在尼奎斯特頻率以上的能量如果過多，則說明圖像可能出現了混淆或摩爾紋的現象。

3.2 畸變

圖像的畸變可以理解為把原本是直線的圖像變成曲線的像差。這種現象特別是在變焦、廣角和遠距的攝像頭設備上非常容易出現，并存在嚴重的畸變。如果觀察的是圖像邊緣的切線，畸變的現象尤其明顯，但是如果觀察的是經過圖像中心的放射線，是分辨不出畸變的。

因此一般使用點陣測試圖卡或者棋盤格測試圖卡來進行圖像畸變的測試，使用測試靠近圖像頂部和底部的水平條來評價圖像的畸變。正常情況，人們都希望拍攝的圖像畸變越小越好，但是如果只是針對普通的攝像設備，特別是手機產品，畸變的現象并太不明顯，也不會對攝影效果造成太大的影響，而對于建筑攝像或者汽車用攝像頭來說，如果畸變的現象過于明顯，將對圖像的還原有比較大的影響，因此也是其評估圖像質量的重要指標之一。

目前，常見的圖像畸變有兩種表現形式，分別為桶形畸變（Barrel）和枕形畸變（Pincushion），如圖2所示。

圖2 畸變形式

3.3 視場角（FOV）

視場角（FOV）是用來反應一個成像系統特定的位置上拍攝到的圖像畫面范圍。超出視場角（FOV）范圍的空間是無法通過相機來獲取得到的。視場角（FOV）通常可以用垂直視角、水平視角和對角線視角（如圖3所示）表示，由于它反應的是拍攝畫面的角度范圍，所以通常使用角度來進行表示。視場角越大，就標識其在某一個方向的可視范圍角度越大。廣角攝像頭正是代表它的視場角比普通攝像頭要大一些。

圖3 視場角（FOV）圖示

3.4 色彩/白平衡精度

色彩/白平衡精度是反應圖像質量的一個重要因素。色彩/白平衡精度體現的是被拍攝物體在不同的光照環境下通過攝像設備得到的圖像應該能還原人在對應光照條件下觀察被拍攝物體的色彩情況。色彩/白平衡精度作為自然場景的一部分，在對其進行考核是，應考慮在不同色溫條件下進行拍攝，模擬一天中各個時間點的光照情況，通過測量可以深入了解相機的色彩校正矩陣和AWB調諧。一般情況下，大多數的人都喜歡增強色彩飽和度，但往往具有高精度的圖像顏色不一定會讓人喜歡。相比之下，測量相機的顏色響應情況，即其顏色偏移，飽和度和白平衡算法的有效性更為重要。

實際上，針對不同的拍攝要求，攝像頭設備的生產商往往不需要太過精確的色彩復制，而他們考慮的是尋找使人愉悅的色彩，比如：深藍的天空，飽和的綠葉，微微飽和的膚色。如果增加其飽和度，拍攝的畫面呈現出來的色彩會讓人更喜歡。當飽和度超過100 %時，視覺上飽和度會增強。在相機圖像處理時提高飽和度也會使圖片變得更加生動，（高飽和度的相機是很常見的），但是如果飽和度超過了120 %，那一般視為飽和度過度。飽和度過度往往會造成高飽和度的區域細節表現損失。白平衡誤差在灰色斑塊中表現十分明顯（底部20～23塊）。Delta-C00<3時，人眼比較難分辨。但是Delta-C00>10時，現象就比較嚴重，特別是對于較淺的灰色斑塊。

3.5 灰階

攝像頭的灰階（grey scale）又稱灰標、灰度楔（尺）。它按最亮到最暗的亮度變化分為若干大小相同并按一定順序進行排列的灰度組合。進行拍攝的攝像頭可以在不同光照環境下對這個灰階進行圖像的采集，通過采集到的圖像來評估攝像頭辨別圖像灰度變化的能力。灰階測試圖卡中最暗的黑到最亮的白之間有明顯的亮度層級關系，通過觀察相機在敏感對比和黑白顏色過渡方面的表現。越是清晰的圖像，灰階的過渡越好。拍攝到的圖像中灰階層次越加分明，則說明攝像頭的灰階響應能力越優秀，黑白對比度越令人滿意。

3.6 信噪比（SNR）

“信噪比”表示的是視頻信號的電壓大小和噪聲信號電壓的比值，通常用符號s/n來表示，信噪比還細分為亮度信噪比和色度信噪比，也是評估攝像機圖像質量的一個主要參數之一。噪點、噪聲都定義為圖像密度的隨機變動，如膠片中的顆粒，數字圖像中的像素亮度變化。在越低照度下，噪點會有顯著增加，特別是針對小像素的傳感器。噪點在黑白圖像里表現為亮度噪點和彩色的圖像里表現為色彩噪點。噪點有兩種基本的類型：

1）時間噪點，每一次拍攝圖像的時候，噪點都會隨機地出現，具有不固定性；

2）固定圖案噪點，由攝像頭的光學傳感器的均勻性不好所造成的，一般具有固定性。

3.7 動態范圍

動態范圍（曝光范圍）一般表示為攝像頭可以拍攝的亮度等級的范圍，常用單位有：f-stops, 曝光值EV （exposure value），zones （all factors of two in exposure）。動態范圍的單位一般是f-stops（信噪比SNR的倒數）。動態范圍與噪點、色調響應都關系緊密，有時最大的噪點越低，最小的SNR越高，圖像質量越好，但對應的動態范圍越小。而有時動態范圍受色調響應而不是噪點限制，在這種情況下，動態范圍表示為總檢測范圍（總dB）。

3.8 幀率（FPS）

視頻幀率（Frame rate）是用于測量拍攝影像顯示幀數的量度。測量單位一般為每秒顯示幀數：可以通過視頻處理軟件對視頻錄像進行逐幀回放，如果前后兩幀的圖片顯示跑馬燈位置有差異即為一幀。可以隨機選取一段60 s以上的視頻，記錄圖像幀數值N，按一下幀率的計算公式，幀率=N/60（FPS）。30 fps說明視頻錄像每秒播放30幀的圖像，體現圖像處理器每秒的更新次數。同樣的錄像畫面如果幀率越高，呈現出來的畫面會更加的逼真，畫面也會更加的流暢。常見的視頻一般為24 fps和30 fps，圖像性能更高的會將幀率提高到60 fps以上。這樣可以明顯的提升畫面的逼真感。如果畫面的幀率超過75 fps，其實單靠肉眼觀看已經很難有明顯的流暢度提升了。

4 總結

針對汽車用攝像頭的圖像性能評價方法，工業和信息化部批準發布實施的QC/T 1128-2019《汽車用攝像頭》標準，已經就該行業的發展現狀，做出了多方面的研究和分析。標準的實施將大大地推動汽車電子化技術的發展，是支持支撐可視倒車、360 °環視、ADAS（高級輔助駕駛）、流媒體后視鏡（間接視野）、DVR（行車記錄裝置）、EDR（汽車事件記錄系統）、車載監控系統等不可或缺的視頻傳感器的相關技術要求。目前我國行業規模龐大，龍頭地位牢不可破，規范行業標準必將有力地促進和引領行業技術發展和技術進步。