https://wiki.yanding.com/ 2026-05-06T12:16:49+00:00 https://wiki.yanding.com/ https://wiki.yanding.com/lib/tpl/myconfluence/images/favicon.ico text/html 2026-04-03T10:05:34+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:emva_1288_%E5%9B%BE%E5%83%8F%E4%BC%A0%E6%84%9F%E5%99%A8%E4%B8%8E%E7%9B%B8%E6%9C%BA%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%A1%A8%E5%BE%81%E6%A0%87%E5%87%86&rev=1775210734&do=diff EMVA 1288：图像传感器与相机性能表征标准 一、背景 EMVA 1288 标准由欧洲机器视觉协会（EMVA）于 2004 年发起倡议，旨在解决工业成像领域各厂商指标口径不一、数据无法横向对比的痛点。自 2005 年发布首版以来，该标准将复杂的相机表现转化为可量化的物理参数，为$\eta$$K$$K = \frac{\text{DN}}{\text{e}^-}$$\mathrm{SNR_{p,max}}$$T_d$$$ \eta = \frac{\mu_e}{\mu_p} \tag{1}$$$\mu_p$$\mu_e$$$\mu_y = \mu_{y,\text{dark}} + K \eta \mu_p \tag{2}$$$\mu_y $$ \mu_{y,\text{dark}}$$K$$\text{DN}/e^-$$$\eta = \frac{\mu_y - \mu_{y,\text{dark}}}{K \mu_p} \tag{3}$$$\mu_p$$\mu_p(\lambda)$${\mu_e}​$$$\mu_p = R^{-1}\left( \mu_y - \mu_{y… text/html 2025-12-15T09:38:32+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:gb_15084-2022cms%E8%A7%86%E9%95%9C%E7%B1%BB%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E8%A7%86%E9%87%8E%E8%A6%81%E6%B1%82%E8%A7%A3%E8%AF%BB&rev=1765791512&do=diff GB 15084-2022：CMS视镜类型及视野要求解读 CMS摄像头监控系统（Camera Monitor System）行业称为电子后视镜，是用摄像头+监视器的组合来取代传统的光学后视镜，显示模式为外部摄像头采集图像，处理后显示在舱内显示屏内，同时可以集成类似盲区预警、障碍物提示等功能。 text/html 2025-12-18T11:03:45+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:gb_t_43249-2023_%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E7%94%A8%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E7%BA%A2%E5%A4%96%E6%8E%A2%E6%B5%8B%E7%B3%BB%E7%BB%9F&rev=1766055825&do=diff GB/T 43249-2023《汽车用被动红外探测系统》 GB/T 43249-2023《汽车用被动红外探测系统》是中国首个针对车载被动红外探测技术的国家级技术标准，该标准全面规范了系统的技术要求、试验方法及检验规则，旨在提升车载红外探测设备在环境感知、夜视辅助、安全预警等场景下的可靠性与精准度。$\Delta T=2\text{K}$$n$$N$$n$$S$$$\text{NETD} = \frac{\Delta T}{S/N} $$$\Delta T$$S$$N$$$MRTD = \frac{|\Delta T_1| + |\Delta T_2|}{2}$$… text/html 2026-02-05T08:56:30+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:gb_t_45500-2025_%E8%BD%A6%E8%BD%BD%E6%BF%80%E5%85%89%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%A6%81%E6%B1%82%E5%8F%8A%E8%AF%95%E9%AA%8C%E6%96%B9%E6%B3%95&rev=1770281790&do=diff GB/T 45500-2025《车载激光雷达性能要求及试验方法》 GB/T 45500-2025《车载激光雷达性能要求及试验方法》是中国针对车载激光雷达性能检测的首个国家级技术规范，系统规定了激光雷达在测距、视场、角度、反射特性等方面的性能指标及试验方法。该标准旨在统一行业测试基准，提升激光雷达产品的可靠性、安全性与一致性。$\sigma_d \leq \max(0.1\ \text{m}, 0.25\% \cdot S)$$|\delta_d| \leq \max(0.2\ \text{m}, 0.5\% \cdot S)$$(P)$$P \leqslant 1.5 \times \max(\sigma_{\text{d}}, \left| \delta_{\text{d}} \right|)$$$P = \sqrt{\frac{\sum_{1}^{n} b_i^2}{n}} \tag{1}$$\( P \)\( b_i \)\( i \)\( n \)… text/html 2025-11-07T09:02:08+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:ieee_2020-2024_cpi%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1762506128&do=diff IEEE 2020-2024 CPI测试 CPI的定义 对比度是区分物体与环境的重要基础条件。对比度表现指标（Contrast Performance Indicators，简称 CPI）是用于评估成像系统的对比度再现能力的测试指标，主要有两种：$(L_{in})$$(L_{in})=(L_{max}+L_{min})/2$$L_{in}$$L_{max}$$L_{min}$$L_{max} $$L_{min}$$C_{W}$$C_{M}$$C_{W}=\frac{L_{max}}{L_{min}}-1$$C_{W}$$L_{max} $$L_{min}$$C_{W}$$L_{min}$$C_{M}=\frac{L_{max}-L_{min}}{L_{max}+L_{min}}$$L_{max}$$L_{min}$$C_{M}$$C_{\text{PDF}}$$\frac{n(n-1)}{2}$${C_{mean}}$${\delta}$$C_{in}$$CTA_{C_{\text{in}}} = P\left[(C_{\text{in}} - \delta_- \times C_… text/html 2025-11-04T08:12:43+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:ieee_2020-2024_flare%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1762243963&do=diff IEEE 2020-2024标准Flare测试 一、Flare（眩光）的定义 Flare（眩光）：指的是非预设光路传播至像面的非成像光线，会导致图像的对比度降低并产生不良成像伪影。在该标准中，“眩光”(Flare) 和 “杂散光”（Stray light) 为同义词，可互换使用。$$F=\frac{S_{Black}}{S_{White}}\times 100\%$$$S_{Black}$$S_{White}$ text/html 2025-11-07T09:02:46+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:ieee_2020-2024_flicker%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1762506166&do=diff IEEE 2020-2024 Flicker测试 一、闪烁（Flicker)的定义 闪烁（Flicker）指相机拍摄的图像中出现周期性明暗波动、条纹或局部亮度不稳定的现象。该现象本质上是时间采样不匹配导致的问题，LED 灯通常以每秒数百次的频率脉冲发光，其表观亮度通过调整脉冲的占空比（即亮灯时间在一个周期内的占比）来控制，而由于人眼相当于一个天然的时间低通滤波器，这种高频脉冲在视觉上会被 “平滑” 为持续稳定的光效，因此人眼看到的 LED 灯处于恒定亮灯状态。但拍摄光源的相机可能会与这些波动以相同的时间尺度进行曝光，使得相机更容易捕捉到光源本身的动态变化。$$ FMI = 100 \times \frac{x_{\max} - x_{\min}}{x_{\max} + x_{\min}} $$$x_{\max}$$x_{\min}$$$ FDI = Prob\left(\frac{x_{\mathrm{meas}} - x_{\mathrm{ref\,off}}}{x_{\mathrm{ref\,off}}} \geq \tau \right)$$$FDI$$Prob$$x_{\m… text/html 2025-10-31T07:23:05+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:iso_12233_sfr%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1761895385&do=diff ISO 12233：SFR测试 概述 ISO 12233标准规定了测量数字相机的分辨率和空间频率响应 （SFR） 的方法。该标准首次发布于 2000 年，目前最新的是 2024 年发布的第 5 版。 使用标准： ISO 12233 Photography— Electronic still picture imaging — Resolution and spatial frequency responses 技术委员会： text/html 2025-12-23T01:56:30+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:iso_15739_%E5%99%AA%E5%A3%B0%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1766454990&do=diff ISO 15739：噪声测试 概述 ISO 15739标准规定了数字相机噪声（Noise)和动态范围 (Dynamic Range)​的测试方法。 标准： ISO 15739 Photography — Electronic still-picture imaging — Noise measurements 技术委员会： ISO/TC 42 Photography 术语和定义${L_{j}}$$g(L_{j})$$$ g(L_{j}) = \frac{1}{2} [ \frac{ I(L_{j})-I(L_{i}) } {L_{j}-L_{i} } + \frac { I(L_{k}) - I(L_{j}) } {L_{k}-L_{j}} ] $$$I(L_{j})$$L_{j}$$L_{i}$$L_{k}$$L_{j}$$$ Q_{total} = \frac{ g(L_{j})* L_{j} }{ \varrho_{total}… text/html 2025-12-15T09:30:23+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:iso_16505_cms%E6%99%AF%E6%B7%B1%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1765791023&do=diff ISO 16505：CMS景深测试 定义： 景深指CMS 能根据自身需求在显示器上正确再现影像的范围，它不同于摄影行业中的通用术语“景深”。其测试目的是检测CMS景深范围内的分辨率（MTF10）变化是否显著，确保 $$MTF10_{(1:1)} \geq 0,9^*MTF10_{MIN(1:1)} \left[ \text{LW/PH} \right]\tag{1}$$$$MTF10_{(1:1)} \geq \frac{1}{2} MTF10_{MIN(1:1)} \left[ \text{LW/PH} \right]]\tag{2}$$$$MTF10_{\text{MIN}(1:1)/\text{hor}} = \left( \frac{W_{\text{monitor}/\text{hor}}}{W_{\text{monitor}/\text{hor}/\text{min}}} \right) \cdot M_{\text{mirror}/\text{avg}} \cdot \alpha_{\text{mirror}/\text{hor}/\text{min}} \cdot … text/html 2026-04-16T08:49:20+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:iso_16505_cms%E8%89%B2%E5%BD%A9%E8%BF%98%E5%8E%9F%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1776329360&do=diff ISO 16505：CMS色彩还原测试 色彩还原（Colour rendering） 指摄像机监视系统（CMS）将目标图卡的原始色彩在显示器上准确再现的能力。 指标（ISO 16505 6.8.3）： 对于色彩还原，显示器上图卡色块再现颜色的色调角应满足以下要求。颜色坐标基于 CIE1976 色彩空间进行描述： $(u'_r′ , v'_r )$$(u'_{it} ,v'_{it})$$（Δu′=u'_{it} - u'_r、Δv′=v'_{it} - v'_r ）$$\left( (u'_{it} - u'_r) \geq 0 \text{且} (v'_{it} - v'_r) \geq 0 \right)：\theta_{icolor} = \arctan\left( \frac{v'_{it}-v'_r}{u'_{it}-u'_r} \right)$$\left( (u'_{it} - u'_r) < 0 \text{且} (v'_{it} - v'_r) \geq 0 \right)： \theta_{icolor} = 180^\circ + \arctan\left(… text/html 2026-02-10T02:39:24+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:iso_17850_%E7%95%B8%E5%8F%98%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1770691164&do=diff ISO 17850：畸变测试 概述 本国际标准规定了数码相机几何畸变的测试方法。 标准： ISO 17850:2015 Photography — Digital cameras — Geometric distortion (GD) measurements 技术委员会: ISO/TC 42 Photography 术语与定义 1.geometric distortion（几何畸变）<数码静态相机（DSC）用>$h^{\prime}$$h_{0}^{\prime}$$D_{local}$$$D_{local}=\frac {(h^{\prime}-h_{0}^{\prime})}{h_{0}^{\prime}} \times100\% $$$h^{\prime}$$h_{0}^{\prime}$$h^{\prime}$$h_{0}^{\prime}$$h^{\prime}$$h_{0}^{\prime}$$A_{i}$$B_{i}$$$D_{h_{i}}=2V(B_{i}−A_{i})\prime$$$$D_{h_{i}}=2V(A_{i}−B_{i})\prime$… text/html 2025-11-27T02:37:27+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:iso_17957_shading%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1764211047&do=diff ISO 17957：Shading测试 ISO 17957标准规定了数字相机（包括拍照手机）的Shading测量方法，该方法包含测量颜色信号分量和亮度信号分量的测试方法。 术语和定义 1.亮度阴影 / 亮度不均匀性 （luminance shading / luminance non-uniformity）$$D_L = \max\left[L^*(i)\right] - \ min\left[L^*(i)\right] $$$$D_Y = \frac{\max[Y(i)] - \min[Y(i)]}{\max[Y(i)]} \times 100$$$ a^*(i) $$b^*(i) $$( \overline{a^*})$$( \overline{b^*} )$$$\overline{a^*} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} a^*(i) \quad $$$$\overline{b^*} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} b^*(i) $$$$D_c(i) = \sqrt{\left[ a^*(i) - \overline{a… text/html 2025-10-31T09:04:37+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:iso_18844_%E6%9D%82%E5%85%89%E6%B5%8B%E8%AF%95&rev=1761901477&do=diff ISO 18844：杂光测试 概述 ISO 18844:2017标准规定了数字相机杂光(Flare)的测量方法。 使用标准： ISO 18844:2017 Photography — Digital cameras — Image flare measurement 技术委员会： ISO/TC 42 Photography 原理 摄影领域的相机杂光测量标准为 ISO 18844:2017。其核心逻辑是是在均匀照明或均匀发光的白色背景上，设置多个低反射/低透射的圆形黑色区域（即高密度光阱（黑点）的对角线阵列，见下图）。通过计算图像中黑色区域与白色背景的亮度比值，即杂光指数F，来定量评估杂光的严重程度。F值越小，杂光对像质的影响越小。 $$F=\frac{S_{Black}}{S_{White}}\times 100\%$$$S_{Black}$$S_{White}$… text/html 2025-11-18T07:38:16+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BB%B7:%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E6%B5%8B%E8%AF%95:qc_t_1128-2019_%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E7%94%A8%E6%91%84%E5%83%8F%E5%A4%B4_%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88&rev=1763451496&do=diff 《QC/T 1128-2019：汽车用摄像头》图像解决方案 概述 《QC/T 1128-2019：汽车用摄像头》是我国汽车行业推荐性标准，2019 年发布实施，适用于汽车行驶辅助、环视、倒车等场景的车载摄像头，涵盖光学性能、成像质量、可靠性等相关参数要求与测试方法。本篇文章将重点解读其图像性能测试内容。$\text{SNR (dB)} = 20\log_{10}\left(\frac{\text{Si}}{\text{Ni}}\right)$${Si}$\( i \)${Ni}$\( i \)$$\text{DR} = 20 \left( D_{\text{SNR}=1} - D_{\text{SNR}=\text{MAX}} \right)$$$D_{\text{SNR}=1}$$D_{\text{SNR}=\text{MAX}}$$t_{on}$$t_{SL}$$$\theta_{\text{icolor}} = \begin{cases} \arctan\left( \dfrac{v'_{ti} - v'_{tr}}{u'_{ti} - u'_{tr}} \right) …