——本文部分内容节选自【大话成像】

车载摄像头在行车安全、智能驾驶等方面发挥着重要的作用，而其图像质量的好坏直接影响着车辆识别、环境感知等功能的准确性和可靠性。因此，车载摄像头图像质量的标准化尤为重要。

IEEE-SA P2020汽车成像标准是一份针对车载摄像头图像质量的标准文档，于22年7月发布了初稿草案。相比于2018年发布的白皮书，初稿最大的变化是将CSP（Color Separation Possibility）移除出了标准，并且暂未将CDP（Contrast Detection Probability）列入到P2020标准初稿中。这也表明业内对于机器视觉的图像质量标准化仍存在争议。

(资料图片仅供参考)

P2020图像质量系统模型

根据P2020图像质量系统模型，图像质量测试包含了眩光（Flare）、几何校准验证（Geometric Calibration）、噪声（Noise）、分辨率（Resolution）、闪烁（Flicker）和动态范围（Dynamic range）等项目。

颜色相关的项目，如色差（Color Error）、色度噪声（Chroma Noise）等，并未被纳入其中。这是与其他图像质量标准最大的不同之处。

此外，从车载摄像头的成像系统模型来看，包括了风挡玻璃/保护玻璃，这也颇具汽车特色。在全系统仿真时，需要让风挡玻璃公司提供光学参数。

车载摄像头的图像质量受到的主要输入因素如下图所示。

其中，比较有趣的是sensor MTF和Stray light。Sensor MTF是指sensor在微透镜下的聚光性能，而Stray light为入射光经过镜头折射成散射光产生的影响。这两项都是以前的CPIQ和P1858等标准所没有涉及到的。

在P2020标准初稿中，Flare（眩光）被放在了测试第一项，毕竟它可以说是影响车载摄像头图像质量最严重的一个因素。车载摄像头在夜晚被对面车大灯的直接照射，或者阳光的低角度直射时，会产生不同类型的flare。这些类型包括：

其中，造成这些Flare的原因有13种，包括：

如上图所示，红色光路是直接汇聚在sensor上，而蓝色光路是在镜片底部反射。

模组内部会有油渍，脏污，指纹，灰尘等污染，都会造成光线的反射。

这种也很常见，经常造成IR filter厂、sensor 厂、镜头厂和模组厂互相推诿责任，不过最后可能还得模组厂想办法，调整IR filter的参数，改善这种反射。

，他们也是反射光线的来源，跟封装方式也有关。

IR的通过频率会对反射造成很大影响，但是从机器视觉的角度来说，一般会选择高一些截止频率的IR，这就对模组厂的工艺水平要求更高。

sensor厂都会镀防反射coating，反射率也都会提供指标。

P2020的flare测试是建立在ISO18844：2017的基础上的，在一个白底的测度图卡上开若干圆孔（黑色圆点部分）。

在测试卡背面用强光打上背光，两侧加漫射发光灯板：

被测设备（DUT）拍摄测试卡，然后根据如下公式算F：

这种测试方法比较简易并且成本较低，该测试涉及在测试卡上测试白光亮度和黑点反射率的变化。在可见光谱（VIS）范围内，白色亮度变化必须小于 5%，如果被测设备（DUT）检测到红外（IR）光，则还必须测量辐射光谱上的变化。如果 DUT 检测到黑点，则可见光和红外光的黑点反射率都必须小于 0.03%。透射率图表中黑点的光学密度必须至少为 OD4.0。可以使用光陷阱代替黑点。

测试卡上每个点的大小必须为测试卡垂直高度的8 +/-0.5%，并且每个点的周长之间的间距必须是圆点标称直径的 2 +/-0.2 倍。所需的最小点数必须覆盖水平和垂直方向上的整个视场（FOV）。

DUT 和测试卡之间的距离必须设置为使点阵与 FOV 相匹配，并且必须不小于 DUT 的最小焦距。镜头必须聚焦在测得的焦距处。

最后，图像中的每个点必须足够大，以包含至少 200 像素。如果无法做到这一点，例如使用低像素数传感器，则必须报告所包含的像素数。

用一个准直（Collimated）光源发射装置（图中左侧像手电筒那个部分）放置在相机前，相机放在一个载台上，载台可以围绕光源转动，模拟各个方向摄入的光线，这样就可以测到各个FOV的flare，或者可以设计成让光源围绕相机转动。

这种设计的计算原理是，根据相机的几何校正模型，计算出准直光源的成像Mask，Mask内的是合理的像，Mask外的就是flare造成的图像。两者信号亮度之比就是Flare的程度。

光源成像大小（Mask）的计算公式:

Flare大小的计算公式:

Imatest的测试方案中实物图参考如下：

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实际拍摄效果示例

Imatest 2023新版软件可以同时支持方法A＆B：

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Imatest软件的Flare Method B分析结果

当然，正印科技（www.colorspace.com.cn）自研Flare测试系统也可提供旋转摄像头或旋转光源两种方式，并且还增加了导轨可以更大范围自动调节摄像头到光源的距离。

CS-FGTS Flare杂光鬼影测试系统

了解详情：https://www.colorspace.com.cn/cs/cn/product/product-4-2-8.html

以上就是P2020标准在2022年的草案中提到的Flare参数测试方法介绍。P2020标准的发布为车载摄像头图像质量的评价提供了基准和指导。通过测试不同的图像质量指标，可以对车载摄像头的性能进行客观的评估和比较，有助于提升车辆识别和环境感知的准确性，进一步推动智能驾驶技术的发展。

由于这个标准还没有发布最终版本，参与厂商还存在意见分歧，在未来的版本中还是可能会有一些变化。

但就目前发布的版本而言，还是以imatest推荐的测试方法居多。正印科技是中国图像质量测试领域头部的方案商和服务商，同时更是Imatest在中国的独家战略合作伙伴。除此之外，为了迎接P2020等新标准的到来，正印科技（www.colorspace.com.cn）也积极帮助部分国内企业布局Imatest的P2020测试方案，同时还自研开发了更加符合国内企业本土需求，兼容国内标准，如“GB 15084 / QCT 1128”等标准的测试方案，并且还能够与Imatest 分析算法无缝兼容。

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