[发明专利]一种基于同心圆分割定位的脏污检测方法

说明书

本发明涉及摄像头检测技术领域，具体公开了一种基于同心圆分割定位的脏污检测方法，包括获取多帧图像数据；对图像进行灰阶、灰度及边缘剪切处理；对剪切后图像进行同心圆分割处理、区域划分；根据划分的区域计算出区域偏差比和梯度处理；再通过多区域双卡空标准进行脏污检测；如果超出阈值则判定为脏污，否则则无脏污。采用本发明的技术方案能够有效检测出摄像头模组的脏污，提高脏污检测的准确性，便于不同用户对脏污卡控标准进行自主调整。

技术领域

本发明涉及摄像头检测技术领域，特别涉及一种基于同心圆分割定位的脏污检测方法。

背景技术

目前摄像头已经普遍应用于手机、平板、笔记本、安防、车载、医疗、监控等领域，且衍生出广角、微距、长焦、定焦等镜头。而对于模组厂指标检测中挑战最大的是摄像头模组的脏污检测，而对于不同的客户对脏污检测有不同的标准，因此要求模组厂需要对脏污检测有一套通用、准确且灵活的方法。

目前的脏污测试方法主要有以下几种方式，一是传统意义上的人工操作，肉眼查找；二是亮度差脏污检测算法，对图像进行分块，用图像中的区域块计算平均亮度再与左右上下块的平均亮度做差值处理来获取脏污特征信息；三是曲面脏污检测算法，通过图像曲面拟合生成模板曲面进而得到模板图像，然后将原始灰度图像与生成的模板图像相减最终获取脏污特征信息；四是频域脏污检测算法，将图像进行傅里叶变换，频率滤波增强处理再傅里叶反变换进行分块阈值检测获取脏污特征信息。

但是上述方法，都有其本身的缺陷，第一种人工检测效率低、视觉疲劳等，不适合大作业运作；第二种脏污检测有局限性，准确率较低；第三种误判率高，且制定卡控标准样本数要求多；第四种，不太成熟，适用于单样本检测，技术要求高。

为此，需要一种能提高检测准确率的基于同心圆分割定位的脏污检测方法

发明内容

本发明提供了一种基于同心圆分割定位的脏污检测方法，能够提高检测准确率。

为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

一种基于同心圆分割定位的脏污检测方法，包括如下步骤：

步骤1：在白场下，拍摄摄像头模组的多帧图像，并存入缓存区bmp24buffer[i][j]，其中i为帧数，i＝0,1,...,N-1,j为每帧bmp像素数，j＝0,1,...,width*height*3-1,width为像素宽度，height为像素高度；

步骤2：对bmp24buffer[i][j]各帧图像数据得到RGB三个通道最大值max{B_imax}、max{G_imax}、max{R_imax}以及各通道像素之和bmp24bufferBGR[j]；

步骤3：取步骤2各通道像素之和以及通道最大值，得到其灰阶图Bmp24[i]；

步骤4：取步骤3中的灰阶图，得到灰度图Graybuffer[i]；

步骤5：将步骤4的灰度图进行边缘剪切处理得到剪切图Shearbuffer[i]；

步骤6：获取步骤5的剪切图的光学中心，并与其光学中心作为坐标原点，以此划分成N*M个同心圆扇形的区域块，其中N为同心圆个数，M为每个同心圆分割块；

步骤7：对上述同心圆扇形的区域块做平均亮度值以及对区域块的邻域块做平均亮度值，即：

其中Blockave[i]为区域块的平均亮度值，Blockneighborhoodave[i]为邻域块的平均亮度值，i∈N*M-P，k＝0,1,2....n-1，n为区域块的邻域块统计个数；