专利名称：清晰度测试图表的参考位置的检测方法
技术领域：
本发明涉及一种解析能力的评定方法，特别是关于一种自动检测一清晰度测试图表中的参考位置以评定解析力的方法。
(2)背景技术USAF(United States Air Force)1951测试图表(test chart)是由美国空军所提出，并应用在评定光学系统于清晰度与对比度上表现的一种工业评定标准，通过需评定的光学系统或是光学设备来检视USAF测试图表，用以评定出此光学系统或光学设备的解析能力与对比度表现，但是经由光学系统处理后所显示的USAF测试图表于评定其清晰度等级时是必须利用人力来加以判定的，也就是说通过人力观察需评定的光学系统所处理或作用后的USAF测试图表，然后有关人员根据整个USAF测试图表所呈现的状态来评定其清晰度，或是作为调整光学系统或是光学装置的参考依据，以求将系统或装置做最佳化调整。
参见图1a及图1b，是用以介绍一USAF测试图表。其中图1a为一完整的USAF测试图表，由于为了方便说明及图示清晰的目的，图1a中所示的USAF测试图表并不完全同尺寸于实际的USAF测试图表，且于实际的USAF测试图表中所有的图形皆为黑色，而不是如图1a所示的斜线，然而在如后的说明中仍将其视为原有的黑色而加以说明，而图2b则用以说明USAF测试图表单一元件(element)的外观说明。
如图1a所示，一个USAF测试图表包含若干组别(group)，而每个组别则由六个外观渐进变小的元件(element)所组成，且在组别中的六个元件会分别从1～6予以标号。而这些组别亦给予不同的编号，其中编号为奇数的组别其六个元件会连续地出现在USAF测试图表的右上方，例如图1a所示编号为“-1”的组别。
因此编号为偶数的组别(如编号为″-2″的组别)则会出现在USAF测试图表的左方，但是其编号为“1”的元件则会在USAF测试图表的右下方，而其他编号从2～5的元件则依序排列在USAF测试图表的左方。而以上所述的奇偶组别构成一对，而下一对外观更小的奇偶组别则会出现在USAF测试图表的中间部分，然后依此类推下去，如同图1a所示。
图1b用以说明如何订定一个元件的外观，一个元件由两个图样所组成，且如同图1b所示，其中每个图样分别包含三条平行线，且平行线之间具有一同线宽之间隔。并且由图1b可以清楚的知道此元件中线条配置的比例与位置。
根据以上所述，每个组别会由六个外观渐进变小的元件(element)所组成，而这六个元件缩小的比例则如图1c所示，如组别编号“-2”中的一号元件，其图样的线长应为10mm，则二号元件的线长即为8.91mm，依此类推正如同图1d所示。因此整个USAF测试图表会由以上所述的规则所产生，也由此可知USAF测试图表会按照一固定比例不断的缩�。缘蓖ü庋ё爸美醇焓覷SAF测试图表时，便根据此光学装置可检视至多小的USAF测试图表元件来示光学装置的解析能力。
然而用以判定解析力的方法为利用一公式x＝2Group+(Element-1)/6其中的Group即代表组别编号，而Element则代表元件编号。经此公式计算后所得到的x表示为每公厘可解析的线条数(the lines resolved permillimeter)，并且其x值恰会近似于解析某一大小元件时所需的放大倍数，因此通过待检测光学装置所看到的USAF测试图表，可根据其可解析的元件程度来评定此光学装置的解析力。
但是目前一般的做法仍然需使用人眼来辨识通过光学装置后的USAF测试图表，才能对此光学装置做出解析力的评定，如此一来对于评定的标准便有可能因人而异，再者人眼也可能因为疲倦而产生误差。
(3)发明内容鉴于上述的发明背景中，传统评定解析能力的方法所产生的诸多缺点，本发明提供一种清晰度测试图表的参考位置的检测方法，用以克服传统上所衍生的问题。
本发明的主要目的是提出一种清晰度测试图表的自动测试演算法及流程。
本发明的另一目的是可针对于不同清晰度测试图表中的组别(Group)进行演算。
本发明的又一目的为取代肉眼做判断。
本发明的再一目的为可自动换算清晰度。
为达到以上所述的目的，本发明的目的是这样实现的所述的清晰度测试图表至少包含一最大暗部及至少一测试图案组，且该测试图案组中所包含的测试图形的位置都可经由与该最大暗部的相对位置而计算出，其中所述的清晰度测试图表的参考位置的检测方法包含取得在一清晰度测试图表中包含一最大暗部的一影像；计算所述的影像中该最大暗部的长度；分割所述的影像成为若干个区域，而其中每个区域的面积为所述的最大暗部长度一半的平方；计算每个区域的一像素程度平均值，用以求出具最低像素程度平均值的一最暗区域；及找出四个与所述的最暗区域相邻的斜角区域。
取得在一清晰度测试图表的一影像；计算所述的影像中一最大暗部的长度；分割所述的影像成为若干个区域，而其中每个区域的面积为所述的最大暗部长度一半的平方；计算每个区域的一像素程度平均值，用以求出具最低像素程度平均值的一最暗区域；取得最暗区域的任意一个相邻斜角区域；及计算该相邻斜角区域所处的纵轴与横轴上每个区域与其相邻区域的像素程度平均值的差值，以求出其他相邻斜角区域。
本发明的效果目前一般的做法需使用人眼来辨识通过光学装置后的清晰度测试图表，才能对此光学装置做出解析力的评定，如此一来对于评定的标准便有可能因人而异，再者人眼也可能因为疲倦而产生误差。因此通过以上所述的检测动作并不需要肉眼的判断，这样可以改善以往利用肉眼进行相关动作时所产生的缺点，并使得各项工作具有较为客观的标准。此外，经比较计算在这些区域中黑色部分与白色部分所占比例及相关位置后，亦可对由扫描器所取得的清晰度测试图表影像进行角度的校正。
为进一步说明本发明的上述目的、结构特点和效果，以下将结合附图对本发明进行详细的描述。
(4)
图1a显示一USAF测试图表；图1b用以说明于USAF测试图表中的一元件的形成规则；图1c用以说明在一组别中，所包含的六个元件之间的大小比例；图1d用以说明编号为“-2”的组别中，每个元件的线长；图2a说明本发明的一较佳实施例；图2b为本发明的一较佳实施例的步骤流程说明；图3a说明本发明的另一较佳实施例；及图3b为本发明的另一较佳实施例的步骤流程说明。
(5)具体实施方式
本发明为提供一种清晰度测试图表的参考位置的检测方法，这个方法包含利用一影像检索装置取得在一清晰度测试图表中包含一最大暗部的一影像；计算此影像中最大暗部的长度；然后分割影像成为若干个区域，而其中每个区域的面积为最大暗部长度一半的平方；计算每个区域的一像素程度平均值，用以求出具最低像素程度平均值的一最暗区域；及找出四个与最暗区域相邻的斜角区域。
由于为了方便说明及图示清晰的目的，实施例中所使用的有关于USAF测试图表的图示，其USAF测试图表并不完全同尺寸于实际的USAF测试图表，且于实际的USAF测试图表中所有的图形皆为黑色，而不是如图示中的斜线，然而在如后的说明中仍将其视为原有的黑色而加以说明。
图2a用以说明本发明的一较佳实施例，并且此图2a为USAF测试图表经由扫描器扫描后所得到的一USAF测试图表影像，也就是说这个USAF测试图表影像(image)是由许多的像素(pixel)所构成的。本发明的较佳实施例中，此USAF测试图表影像的取得为通过一扫描器经扫描动作后所检索的影像，但是于其他的实施例中，USAF测试图表影像的取得并不限制于扫描器，其他例如数位相机、数位摄影机等亦可成为获取此USAF测试图表影像的实施工具。
如图2a所示，此USAF测试图表影像包含了组别编号为“-2“与”-1”的奇偶组别20，以及组别编号为“0“与”1”的奇偶组别21。在此较佳实施中欲检测奇偶组别20，如果欲检测的奇偶组别为奇偶组别21时，则于扫描器检索影像时只需框选奇偶组别21以得到该影像，因为此较佳实施例为检测奇偶组别20，故由扫描器所得到的影像亦会包含奇偶组别21但是不影响此较佳接下来根据USAF测试图表中线长的计算公式LineLength[mm]=2.5mm2Group+(Element-1)/6]]>求出“-2”组别(Group)中元件(Element)“2”的线长L，并且此“-2”组别(Group)中元件(Element)“2”的线长会与最大暗部22的长度相同，然后将整个USAF测试图表影像分割成许多个L/2*L/2大小的区域(zone)，因此每个区域会具有相同数量的像素数，接下来对每个区域中所包含的像素数做像素程度值(level)的平均，其像素平均值越低则表示这个区域平均上越暗或者是黑，其平均值越高则表示这个区域平均上越亮或是白。
然后对每个区域的像素平均值进行排序，用以求出像素平均值最低的最暗区域23，并且此最暗区域23的位置假定为zone(x，y)，接下来可以根据最暗区域23zone(x，y)定义出左上区域为zone(x-1，y-1)、左下区域为zone(x-1，y+1)、右上区域为zone(x+1，y-1)及右下区域为zone(x+1，y+1)等邻近最暗区域23zone(x，y)的四个相邻斜角区域，如此一来可经由最暗区域23进而找到此最大暗部22的四个角，并且可根据这四个角进一步计算出于奇偶组别20中，每一个元件的相对位置，并根据每一个元件于USAF测试图表影像上的影像表现及相对位置，可以进行接下来的对于USAF测试图表的各种相关运用。而以上所述的检测动作并不需要肉眼的判断，因此可以改善以往利用肉眼进行相关动作时所产生的缺点，并使得各项工作具有较为客观的标准。再者，根据最暗区域23四周的相邻区域，经比较计算在这些区域中黑色部分与白色部分所占比例及相关位置后，可以对此由扫描器所取得的USAF测试图表影像进行角度的校正。
图2b则用以说明本发明的较佳实施例的步骤流程图，首先是得到一USAF测试图表的影像200，此步骤为经由一影像检索装置，例如一扫描器等，取得欲检测的USAF测试图表影像。接下来，为步骤201，系输入参数数据2，这些参数数据为欲检测的组别及元件编号，以及所检索的USAF测试图表影像的清晰度等。之后，利用上述的参数数据计算出最大暗部的长度L 202，然后将整个影像分成n个区域203，而每个区域面积的大小为L/2*L/2。接着，计算每个区域的像素程度平均值204，其中平均值越低则表示这个区域平均上为越暗或者是黑，而平均值越高则表示这个区域平均为越亮或是白。接着将每个区域依照其像素程度平均值予以排序，以求出最暗区域205，最后根据所求出的最暗区域分别定义出最大暗部的四个相邻斜角区域206。
图3a用以说明本发明的另一较佳实施例，其中USAF测试图表为经由扫描器扫描后所得到的一USAF测试图表影像，也就是说这个USAF测试图表影像(image)是由许多的像素(pixel)所构成的。于此另一较佳实施例中，此USAF测试图表影像的取得为通过一扫描器经扫描动作后所检索的影像，但是于其他的实施例中，USAF测试图表影像的取得并不限制于扫描器，其他例如数位相机、数位摄影机等也可成为获取此USAF测试图表影像的实施工具。
如图3a所示，此USAF测试图表影像亦包含了组别编号为“-2“与”-1”的奇偶组别30，以及组别编号为“0“与”1”的奇偶组别31。在此本发明的另一较佳实施例的目的为检测奇偶组别30中最大暗部32的四个角，接下来根据USAF测试图表中所订定的线长计算公式LineLength[mm]=2.5mm2Group+(Element-1)/6]]>求出“-2”组别(Group)中元件(Element)“2”的线长L，并且此“-2”组别(Group)中元件(Element)“2”的线长会与最大暗部32的长度相同，然后将整个USAF测试图表影像分割成许多个L/2)*(L/2的区域(zone)，因此每个区域会具有相同数量的像素数，接下来对每个区域中所包含的像素数做像素程度值(level)的平均，其像素平均值越低则表示这个区域平均上越暗或者是黑，其平均值越高则表示这个区域平均上越亮或是白。
然后对每个区域的像素平均值进行排序，用以求出像素平均值最低的最暗区域33，并且此最暗区域33的位置假定为zone(x，y)，接下来将最暗区域33的区域位置zone(x，y)中的x、y值各减一后找出左上区域34的位置为zone(x-1，y-1)，然后从左上区域34起，两两比较相邻区域的像素平均值，以找出左下区域36，也就是说左上区域34的像素平均值与第一区域35的像素平均值相减会得到一差值，而第一区域35的像素平均值与左下区域36的像素平均值相减亦会得到一差值，以此类推，当左下区域36的像素平均值与第二区域37的像素平均值相减后会得到一最大差值，因此可以求得区域36确实为最大暗部32的左下区域36，以此类推可以求得最大暗部32的右上区域38及右下区域39。然而于其他可能的实施例中，当对每个区域的像素平均值进行排序求出最暗区域33后，接下来并不局限于必须先根据最暗区域33求出左上区域34，而可以利用相同的方法，根据最暗区域33先求出左下区域36或是右上区域38或是右下区域39，在利用上述此另一较佳实施例的方法分别求得其他区域的位置。
图3b用以说明本发明的另一较佳实施例的步骤流程图，首先是得到一USAF测试图表的影像300，此步骤为经由一影像检索装置，例如一扫描器等，取得欲检测的USAF测试图表影像，接下来输入参数数据301，这些参数数据为欲检测的组别及元件编号，以及所检索的USAF测试图表影像的清晰度等，利用上述的参数数据计算出最大暗部的长度L302，然后将整个影像分成n个区域303，而每个区域面积的大小为L/2*L/2，计算每个区域的像素程度平均值304，其中平均值越低则表示这个区域平均上为越暗或者是越黑，而平均值越高则表示这个区域平均为越亮或是越白，接着将每个区域依照其像素程度平均值予以排序，以求出最暗区域305，然后根据此最暗区域的位置先求出任一相邻斜角区域306，再由此一相邻斜角区域分别经由横轴及纵轴方向，比较两相邻区域的像素程度平均值的差值，用以求出此最大暗部中的其他三个相邻斜角区域307。
当然，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明权利要求书的范围内。
权利要求
1.一种清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其中该清晰度测试图表至少包含一最大暗部及至少一测试图案组，且该测试图案组中所包含的测试图形的位置都可经由与该最大暗部的相对位置而计算出，其特征在于所述的清晰度测试图表的参考位置的检测方法包含取得在一清晰度测试图表中包含一最大暗部的一影像；计算所述的影像中该最大暗部的长度；分割所述的影像成为若干个区域，而其中每个区域的面积为所述的最大暗部长度一半的平方；计算每个区域的一像素程度平均值，用以求出具最低像素程度平均值的一最暗区域；及找出四个与所述的最暗区域相邻的斜角区域。
2.如权利要求第1项所述的清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其特征在于所述的影像为由一影像检索装置所取得。
3.如权利要求第2项所述的清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其特征在于所述的影像检索装置为一扫描器。
4.如权利要求第1项所述的清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其特征在于所述的影像至少包含一测试图案组。
5.如权利要求第1项所述的清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其特征在于所述的影像取得后，接下来输入参数数据。
6.如权利要求第5项所述的清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其特征在于所述的输入参数数据至少包含测试图案组的编号。
7.如权利要求第5项所述的清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其特征在于所述的输入参数数据至少包含检索所述的影像时所使用的清晰度。
8.一种清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其中该清晰度测试图表至少包含一最大暗部及至少一测试图案组，且该测试图案组中所包含的测试图形的位置都可经由与该最大暗部的相对位置而计算出，其特征在于所述的清晰度测试图表的参考位置的检测方法包含取得在一清晰度测试图表的一影像；计算所述的影像中一最大暗部的长度；分割所述的影像成为若干个区域，而其中每个区域的面积为所述的最大暗部长度一半的平方；计算每个区域的一像素程度平均值，用以求出具最低像素程度平均值的一最暗区域；取得最暗区域的任意一个相邻斜角区域；及计算该相邻斜角区域所处的纵轴与横轴上每个区域与其相邻区域的像素程度平均值的差值，以求出其他相邻斜角区域。
9.如权利要求第8项所述的的清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其特征在于所述的影像至少包含一测试图案组。
10.如权利要求第8项所述的的清晰度测试图表的参考位置的检测方法，其特征在于影像取得后，接下来输入参数数据。
全文摘要
一种清晰度测试图表的参考位置的检测方法，这个方法包含利用一影像检索装置取得一清晰度测试图表中包含一最大暗部的一影像；计算此像中最大暗部的长度；然后分割影像成为若干个区域，而其中每个区域的面积为最大暗部长度一半的平方；计算每个区域的一像素程度平均值，用以求出具最低像素程度平均值的一最暗区域；及找出四个与最暗区域相邻的斜角区域。本发明改变了现有做法中需使用人眼来辨识通过光学装置后的清晰度测试图表，使得各项工作具有较为客观的标准。此外，经比较计算在这些区域中黑色部分与白色部分所占比例及相关位置后，也可对由扫描器所取得的清晰度测试图表影像进行角度的校正。
文档编号G01D21/00GK1464287SQ0212430
公开日2003年12月31日 申请日期2002年6月10日 优先权日2002年6月10日
发明者王国任 申请人:力捷电脑股份有限公司
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
