P2020汽车影像标准的更新及解读在行业内一直备受关注，前段时间我们举行了P2020标准解读研讨会，感兴趣的用户可以扫描二维码进行回看。
相机在汽车主要有两种应用，一是视觉应用，也就是人眼观看。比如电子后视镜，环视系统等。另一种应用是计算机视觉应用。比如自动驾驶，自动泊车等。
目前，P2020白皮书涉及的重要指标包括LED Flicker，CDP（contrast detection probability），HDR，亮度不均匀性等。本篇文章将重点解读CDP的相关概念及测试方法。
1 | 介绍
CDP是一个概率，表征了成像系统对物理世界辐射信号差异的复现能力，在关注对比度复现的领域中需要成像系统对物理世界中的信号强度对比进行准确按比例复现。
成像链必须保证以给定的概率在信号中检测到指定的对比度。由 IEEE P2020汽车图像质量标准委员会制作并审查的CDP定义为对比度测量结果在给定对比度区间的置信度表示。
有关更多信息，请参阅：Detection Probabilities: Performance Prediction for Sensors of Autonomous Vehicles.[1]
2 | imatest对比度定义
Imatest中对比度的定义分为韦伯对比度（Weber contrast）和迈克尔逊对比度（Michelson contrast），具体计算方式如下:
Weber contrast：基于人类感知的Weber contrast ，计算方式是高亮度和低亮度的差除以低亮度得到的比值。
Michelson contrast： 常见于光学领域，它是高亮度和低亮度的差和和做比值得到的。
这种计算方式可以兼容边界值不同的Michelson contrast和Weber contrast。
3 | 测试方案
在 Imatest 5.2中的 CDP 测试需要一张对比度分辨率测试图卡和透射式光源。
imatest 5.2之后可以通过对比度测试卡，在从亮到暗的各种灰阶块中，使用低对比度图案，计算生成CDP的测试结果，这考验相机对宽灰阶范围能正常曝光的能力（测试图卡和光源如下）。
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4 | 操作步骤
1. 选择Color/Tone Interactive模块。
2. 在Charts中选择下拉按钮。
3. 点击Grayscale charts。
4. 选择Contrast-Resolution(见下文)。
5. 读取需要测试的图像
6. 显示设置中选择Contrast Det.Prob.(CDP)Detail和Contrast Det.Prob.(CDP)Summary
5 | 结果数据说明
有两个选项用于可视化和分析CDP，分别是Contrast Det.Prob.(CDP)Detail和Contrast Det.Prob.(CDP)Summary，这两者都可在Color/Tone Interactive和Color/Tone Auto模块中使用。
Contrast Det.Prob.(CDP)Detail
用户可以切换Path、切换对比度的两种定义和、 输入边界值 （下同）。
在用户输入积分的边界值之后，软件会得到一个基于用户输入边界值的CDP，同时在中间的图表中以红色竖线和蓝色竖线的分别表示用户输入的左右边界值。绿色竖线代表基于参考文件的图卡原始对比度。
在第一个图表中展示了用户选择的patch的直方图，紫色直方图对应黑色区域，灰色直方图对应背景灰块，黄色直方图对应白色区域。X轴表示图像的DN值（数字量化值（Digital Number,DN），即是成像系统的初始像素值），可以在设置中选择是否进行归一化表达；Y轴表示对应DN值的置信度，单个颜色的直方图本质是一个关于DN值的概率分布图。
对应patch关于的概率分布图，X轴表示的值，Y轴表示对应的值的置信度。CDP为用户输入对比度区间的概率和。
所有patch基于用户输入边界值的CDP值汇总。
Contrast Det.Prob.(CDP)Summary
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