发布时间：2024年9月27日
9月26日上午，imatest如期开展【纹理测量挑战】专题线上技术交流会，参会的小伙伴不妨在评论区留言会议精彩瞬间！
Q1 | 机器视觉中的纹理需求？
这个问题相对宽泛，因为图像质量的具体指标（如对比度、分辨率等）与机器视觉或目标检测系统性能之间的关系并不总是直观明了。然而，在许多情况下，机器视觉系统依赖于边缘检测来识别物体。当处理高对比度且边缘非常清晰的图像时，这些系统通常能很好地工作。
然而，当目标物体变小且对比度较低时（例如，在夜间低光照条件下远处穿着深色衣物的人），传统的边缘检测方法可能变得不够有效。这时，图像中的信息更多地表现为纹理而非清晰的边缘。在这种情境下，纹理分析成为了一种重要的补充技术，可以帮助提高目标检测的准确性。通过分析图像中的纹理特征，机器视觉系统能够更好地理解和区分复杂的场景，即使是在边缘不明显的情况下也能有效工作。
因此，在设计机器视觉解决方案时，除了考虑如何优化边缘检测外，还需要评估是否需要引入纹理分析以及其他图像处理技术，以应对各种不同的应用场景。我们将在下期imatest线上交流会【10月24日：将图像质量与机器视觉性能相关联】中进一步探讨图像质量和机器视觉性能之间的相关性，并欢迎再次参加讨论。
Q2 | 低对比度细节如何测量？
目前大多数测试卡都是低对比度的设计，可以满足您的低对比度细节测试需求。
感兴趣的小伙伴，可以查看往期【测试课堂：低照度】文章。
Q3 | 在模组和sensor选型时应该注意哪些参数，以提升内窥镜摄像系统整体的细节纹理质量？
- 选用量子效率(Quantum efficiency)高的传感器，Qe越高，噪声就会越少，就不需要进行更多的降噪，图像在细节纹理方面就会有更好的效果；
- 若已知观测物细节纹理对应的频率，那选择相对应的频率下的硬件后，在软件算法端就需要减少降噪操作。比如我们需要观测身体内部的某个器官/组织，则需要在相对应的细节频率下去做调试调整图像参数，尽量减少降噪，避免抹去更多细节。
Q4 | 高频和低频细节判定分析？
如图所示，可以根据整条MTF曲线来判断：
- X 轴：表示空间频率，从低频到高频排列。低频对应于图像中的大而平滑的变化（例如天空或墙面），而高频则代表图像中的细小细节（例如纹理、边缘等）。
- Y 轴：表示对比度的传递效率，通常以百分比表示。100% 表示该频率下的对比度被完全保留，0% 则意味着该频率下的对比度完全丢失。
- 低频细节：在 MTF 曲线的左侧，对应的是低频区域。这部分曲线反映了成像系统对大面积均匀区域或缓慢变化区域的处理能力。如果 MTF 曲线在这个区域接近 100%，说明系统能够很好地保持这些低频细节的对比度。
- 高频细节：在 MTF 曲线的右侧，对应的是高频区域。这部分曲线展示了成像系统对细小细节（如线条、纹理）的捕捉能力。高频 MTF 值越高，说明系统能更好地保留图像中的精细结构。
- 中频细节：中频区域位于低频和高频之间，它代表了介于大面积平滑变化与细小细节之间的信息。这个区域对于大多数日常场景的成像质量至关重要。
通过整条 MTF 曲线，可以全面了解成像系统在不同空间频率下的表现。理想的 MTF 曲线应该在整个频率范围内都保持较高的值，这意味着系统能够同时清晰地再现低频和高频细节。如果 MTF 曲线在高频部分下降较快，可能表明成像系统在捕捉细节方面存在局限性，这可能会影响图像的整体锐度和清晰度。反之，如果低频部分的 MTF 值较低，则可能影响图像的整体对比度和层次感。
Q5 | 纹理客观测量数据与主观细节感受的结合？
如上图所示，展示的是纹理模糊客观指标与主观质量损失之间的映射。可以看出客观与主观相关性。
- 横轴（X轴）：表示客观指标，反映了图像中纹理细节的清晰程度。
- 纵轴（Y轴）：表示从心理物理学研究中得出的主观质量损失。这是基于人的视觉感知和反馈来确定的。
以上就是本期【纹理测量挑战】专题会议的所有回顾内容啦！如需获取本期研讨会课件资料，可关注【正印科技】微信公众号了解获取。
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