迷光マスキング

迷光(フレア)に関するドキュメントページ

導入: 迷光試験と正規化迷光の概要|Imatest迷光解析の出力|履歴

背景: 迷光の例|根本原因|テスト概要|テスト要因|テストに関する考慮事項|用語集

計算: メトリック画像|正規化方法|光源マスク方法|要約メトリック|分析チャネル|彩度

手順: Imatestによる高レベル解析手順(マスターおよびIT) | Imatestによる正規化迷光の計算|電動ジンバル手順

設定: 設定リストとINIキー/値|標準規格と推奨事項|設定ファイルの入力

ページの内容

このページでは、Imatestの光源マスク方式について説明します。

マスキング(「光源マスキング」の略)とは、光源の直接像を解析から除外するためのマスクを作成するプロセスです。光源の直接像とは、光源の実際のサイズを表す画像内の小さな領域です(つまり、画像に迷光やブルーミングがない場合)。光源の直接像は迷光ではないため、迷光測定画像ではマスキング(無視)する必要があります。参照画像の場合、マスキングの代わりに「検出」という用語が使用されます。

マスク方法

Imatestの迷光解析機能には、画像内の光源をマスキングするための複数のオプションまたは方法が用意されています。マスキングオプションごとに異なる入力項目があり、ユーザーはマスキング処理と精度を設定できます。

方法説明分析画像マスク参照画像検出
幾何学的カメラモデル + 円幾何学的なカメラモデルと撮影角度を使用して中心を特定します。円形マスクを適用します。はい (分析結果と同じ、または手動サークル経由)
画像処理画像処理手法を用いてマスクを作成する。はいはい
画像処理+円画像処理マスクの重心を中心として使用します。円形マスクを適用します。はいはい
手動サークル円形マスクの中心を指定します。いいえはい
なしマスクを着用しないでください。はいいいえ
分析と同じ参照画像検出には、解析画像マスクの設定を使用してください。いいえはい

幾何学的カメラモデル + 円

説明

幾何学的カメラモデル+円法は、幾何学的カメラモデルを用いて光源の角度を投影し、画像点を作成します。投影された点の中心に指定された半径の円を配置し、これを画像のマスクとして使用します。この方法を用いることで、飽和領域が広い場合でも過剰なマスク処理を回避できます。

入力
マスク計算
    1. 指定されたとおりに、場と方位角を反転させる
    2. 光源に対応するカメラ相対的な世界座標を計算します。
    3. カメラ相対的な世界座標点を幾何学的カメラモデルを通して投影する
    4. 計算された画像ポイントを中心とした円形マスクを作成します。
前提条件
注記

画像処理

説明

この方法は、画像処理に基づく手法を用いて、画像内の光源をマスク処理によって除去する。

入力
計算
計算概要
    1. 画像のレベルしきい値を計算するか、入力されたレベルしきい値(値)を使用します。
    2. 画像のレベルしきい値が、入力した最小ソースレベルよりも大きいことを確認してください。小さい場合は、ソースが視野外にあるとみなされ、画像用のマスクは生成されません。
    3. レベルしきい値を超えるすべてのピクセルを見つけて、初期マスクを作成します。
    4. (オプション)ユーザーが指定したサイズのディスク(画像クローズ半径)を使用して、 画像クローズング形態学を実行します。これにより、マスク内の小さな穴を埋めることができます。
    5. マスク内の連結成分の数を計算する
      • 連結成分がゼロ個見つかった場合、光源は視野外にあるとみなされる。
    6. ユーザーが指定したマスク領域しきい値よりも小さい領域を持つ接続コンポーネントをすべて除外します。
      • 連結成分がゼロ個残っている場合、光源は視野外にあるとみなされる。
    7. 1つまたは複数の連結成分から選択する戦略(複数連結成分戦略)を適用する。
レベル閾値計算

レベルしきい値タイプが最大値の割合の場合:

    1. 画像内の最大値を計算します
    2. しきい値は、ユーザーが指定したこの値の割合(レベルしきい値(パーセント) )です。

レベルしきい値タイプが値の場合:

    1. ユーザーが指定したしきい値(レベルしきい値(値) )を使用します。

レベルしきい値タイプが大津の方法である場合

    1. 大津の方法を用いて画像から閾値を計算する
複数の連結コンポーネント戦略

接続されたコンポーネントが1つしかない場合:

接続されたコンポーネントがない場合:

ユーザーが指定した複数連結成分戦略(複数CC戦略)が「マスクしない」の場合:

ユーザーが指定した複数連結成分戦略(複数CC戦略)が「最大を選択」の場合:

ユーザーが指定した複数連結成分戦略(複数CC戦略)が「最小値を選択」の場合:

ユーザーが指定した複数接続コンポーネント戦略(複数CC戦略)が「すべて保持」の場合:

前提条件
注記
推奨事項

画像処理+円

説明

画像処理+円半径法は、マスク領域を決定するために2つの「ステップ」を使用します。最初のステップでは、画像処理手法を用いて光源の位置を特定します。2番目のステップでは、特定された領域の中心に指定された半径の円を配置し、それを画像のマスクとして使用します。この方法は、飽和領域が大きい場合でも、過剰なマスク処理を回避できます。

入力
マスク計算
    1. 画像に「最初のステップ」(画像処理)を適用してマスク領域を決定します。
      1. マスク領域が見つからない場合、光源は視野外にあるとみなされます。
      2. マスク領域が検出された場合、光源は視野内にあるとみなされる。
    2. マスク領域の重心を計算する
    3. 最終的な光源マスクとして使用する、検出された重心に指定された半径の円を作成する「第2ステップ」を適用します。
前提条件
注記

手動サークル

説明

手動円形配置法では、指定した点を中心とする円形マスクを配置します。

入力
マスク計算
前提条件
注記

なし

説明

情報源を隠蔽してはいけません。

入力

該当なし

計算

該当なし

前提条件

該当なし

注記

分析画像と同じ

説明

参照画像検出には、解析画像マスキングと同じ設定を使用してください。

入力

参照画像マスク設定で設定します。

計算

選択された解析画像マスク法。

前提条件

該当なし

注記

ヘルパーメソッド

丸

説明

円形マスク方式では、指定された位置(画像内ではない場合もある)に、指定された半径の円盤を配置します。

入力
半径計算

IEEE Std 2020:2024 [1]は、光源とカメラの特性からマスクの半径を計算する方法を提供している。

どこ

: マスクの半径(ピクセル単位)

カメラの画素ピッチ(μm/px)

カメラの焦点距離(mm)

コリメータの焦点距離(mm)

:コリメータのピンホールの直径(mm)

マスク計算
    1. 画像内の各ピクセルのx、y座標を生成します。これはIEEE Std. 2020 Type IV [1]画像座標系です。
    2. マスクは、条件を満たすすべてのピクセルです。

どこ

: マスクの半径(ピクセル単位)

: IEEE Std. 2020 [1]タイプ IV画像座標系における画像座標。

: IEEE Std. 2020 [1]タイプ IV画像座標系における円の中心。

前提条件
注記

警告

一般的な注記

参考文献

  1. 自動車システム画像品質に関するIEEE規格、IEEE Std 2020-2024、2024、 doi: 10.1109/IEEESTD.2024.10935839。↩ a ↩ b ↩ c ↩ d ↩ e ↩ f ↩ g