优化彩色图像

介绍 

本教程旨在帮助您优化Zivid相机捕获的彩色图像的质量。我们将首先介绍如何使用获得良好颜色信息的基本工具：调整采集和颜色设置。然后我们将解决最常见的挑战（HDR中的光晕/过度饱和现象和颜色不一致性），并就如何克服这些问题提供我们的建议。

小技巧

与 Zivid 2 相机相比，Zivid 3 和 Zivid 2+ 相机具有更高的分辨率和改进的彩色图像算法。因此，Zivid 3 和 Zivid 2+ 相机能够生成更高质量的 2D 彩色图像。

彩色图像的质量取决于 Acquisition Settings（采集设置）- 2D 。应调整采集参数，确保感兴趣区域的像素值远离噪声基底（noise floor），同时避免图像中出现像素饱和，尤其是在感兴趣区域。一个实用的经验法则是：让感兴趣区域的像素值尽可能高，但不要达到饱和状态，即 RGB 值应接近但不等于 255。这样可能会导致部分非关键区域像素饱和，但关键区域仍能获得良好曝光。在此情况下，请确保您的图像处理算法能够容忍一定程度的饱和。如需了解光强度如何转换为像素值，请参阅相机捕获中可检测到的光强度。

为了优化彩色图像的采集设置，您可以使用 Zivid Studio 中的 2D 视图和直方图，如下图所示。将鼠标光标悬停在感兴趣区域（图像中的红色十字）上方，即可在左下角显示像素的 RGB 值。

该像素的 RGB 值将在直方图视图中与其他具有相似 RGB 值的像素归入同一区间。如上图所示，像素 (783, 526) 的 RGB 值为：

红色值为 224
绿色值为 238
蓝色值为 215

这些RGB值表明该像素位于直方图的右上半部分，因此被认为是一个良好的像素。然而，我们也可以从直方图中看出，图像中有很多饱和像素（RGB值为255），这表明某些像素过曝了。

小心

要使用直方图作为调整采集设置的工具，您必须每次仅评估单次采集，并将 Color Mode 设置为 UseFirstAcquisition 或 Automatic 。此外，您还需将 Gamma 和 Color Balance 增益设置为 1.0。

这是因为默认的 Color Mode 为 Automatic ，这与使用不同采集设置的多采集HDR图像的 ToneMapping 设置相同。色调映射会修改像素值。 Gamma 和 Color Balance 设置也会改变像素值。

在调整采集设置以获得良好曝光的图像时，请考虑不同的采集设置会如何影响彩色图像的质量。

Exposure Time（曝光时间）和 Projector Brightness（投影仪亮度）

曝光时间和投影仪亮度不会影响彩色图像质量。我们建议使用投影仪的最大亮度值，这样可以缩短曝光时间，从而加快 2D 图像采集速度。前提是您的图像没有出现饱和现象，如上所述。

Aperture（光圈）

备注

Zivid 3 没有可调节光圈。以下关于光圈调节的信息仅适用于 Zivid 2 和 Zivid 2+ 相机。

正确的光圈值（f-number）对于避免彩色图像模糊至关重要；参见下图。一个实用的经验法则是：如果工作距离处于最佳范围内，建议使用较低的 f 值（最高至 4.0）；如果相机位于最佳范围之外，则可尝试使用更高的 f 值，例如 5.6 或 8.0。如需更详细的说明和指导，请参阅：焦深和 Depth of Focus Calculator 。

备注

上面的图像是在最佳成像距离之外拍摄的，以强调大光圈值时的失焦效果，而在最佳范围内拍摄时，图像不会如此模糊。

Gain（增益）

我们建议使用较低的增益值，例如1-2，因为高增益值会增加图像噪声（粒度）水平，从而降低2D图像质量；见下图。

调整颜色设置 

除了采集设置外，彩色图像质量还取决于伽玛值（Gamma）、色彩平衡（ Color Balance）和色彩模式（Color Mode ）设置。本节旨在深入探讨如何优化这些设置，以获得理想的彩色图像色彩质量。

Gamma 

相机对亮度的编码与人眼不同。人眼侧重于光谱的较暗端，相机则以线性比例编码亮度。为了补偿这种影响，gamma校正被应用于使图像变暗或变亮，使其更接近人类的感知。

Gamma值越低，场景会显得越亮。如果增加Gamma值，则场景会显得更暗。

是否需要gamma校正来优化图像质量用于机器视觉算法是有疑问的。尽管如此，它仍然可以帮助我们评估彩色图像质量的某些方面，例如焦点和颗粒/噪声水平。

有关示例的实现，请查看 Gamma校正。该教程展示了如何使用可配置的gamma校正捕获2D图像。

Color Balance（色彩平衡）

Zivid 3 以及 Zivid 2+ MR130、MR60 和 LR110 相机内置了自动白平衡功能，因此强烈的或非白色的环境光对彩色图像中的 RGB 值影响很小。这使得在这些相机型号上无需额外运行白平衡算法。

下图显示了在不同环境光条件下使用 Zivid 2+ MR130 拍摄的二维彩色图像的细节。

	300 LUX	1000 LUX	2000 LUX
3200K
5000K
6500K

如果您使用的是 Zivid 3 或 Zivid 2+ MR130、MR60、LR110 相机，可以跳过本节其余内容。本节剩余部分仅适用于其他 Zivid 相机型号。

环境光的色温会影响彩色图像的显示效果。存在两种默认的颜色平衡设置：使用和不使用投影仪时的设置。当投影仪亮度设置为 0 或关闭时，颜色平衡校准为 4500 K，这在工业环境中是典型的。对于高于 0 的投影仪亮度值，颜色平衡则根据投影仪光源的色温进行校准。您可以通过调整红色、绿色和蓝色通道的数字增益，使彩色图像看起来更加自然。下面，您可以对比一张图像在颜色平衡前后的效果。

备注

Zivid相机的色彩平衡增益值范围在1.0到8.0之间。

在强光且环境光变化较大的情况下，执行色彩平衡操作非常有益。关于具体实现方法，请参阅教程调整色彩平衡。该教程演示了如何通过循环拍摄白色表面（如一张纸、墙面等）来对 2D 图像进行白平衡校正。

Color Mode（颜色模式）

颜色模式设置控制了如何计算彩色图像。颜色模式设置可设为以下模式：

ToneMapping
Automatic

ToneMapping 功能使用了所有采集项来创建一个合并和标准化的彩色图像。对于多采集 HDR 捕获，捕获图像的动态范围通常高于 8 位彩色图像范围。色调映射将通过应用缩放因子将 HDR 颜色数据映射到 8 位颜色输出范围。色调映射还可用于单采集捕获，以将捕获的彩色图像标准化为完整的 8 位输出。使用 ToneMapping 时，如果您移动、添加或移除场景中的对象，颜色值在重复捕获中可能会不一致。

Automatic 是默认设置。
在进行具有不同采集设置的多次采集HDR时， Automatic 等同于 ToneMapping 。

对于单次采集捕获，色调映射可用于将较暗的图像变亮。

对于多采集HDR，色调映射可用于将高动态范围颜色映射到更有限的动态输出范围。

在色彩模式设置为自动（无色调映射）的情况下，对三次 HDR 采集中的第一次进行单次采集

在色彩模式设置为自动（无色调映射）的情况下，对三次 HDR 采集中的第二次进行单次采集

查看如何使用Zivid SDK配置数据处理的设置，包括Gamma、Color Balance和Color Mode：

C++

std::cout << "Configuring settings for capture:" << std::endl;
Zivid::Settings2D settings2D{
    Zivid::Settings2D::Sampling::Color::rgb,
    Zivid::Settings2D::Sampling::Pixel::all,
    Zivid::Settings2D::Sampling::Interval::Enabled::no,
    Zivid::Settings2D::Sampling::Interval::Duration{ microseconds{ 10000 } },

    Zivid::Settings2D::Processing::Color::Balance::Blue{ 1.0 },
    Zivid::Settings2D::Processing::Color::Balance::Green{ 1.0 },
    Zivid::Settings2D::Processing::Color::Balance::Red{ 1.0 },
    Zivid::Settings2D::Processing::Color::Gamma{ 1.0 },

    Zivid::Settings2D::Processing::Color::Experimental::Mode::automatic,
};

C＃

Console.WriteLine("Configuring settings for capture:");
var settings2D = new Zivid.NET.Settings2D()
{
    Sampling =
    {
        Color = Zivid.NET.Settings2D.SamplingGroup.ColorOption.Rgb,
        Pixel = Zivid.NET.Settings2D.SamplingGroup.PixelOption.All,
        Interval =
        {
            Enabled = false,
            Duration = Duration.FromMicroseconds(10000),
        },
    },
    Processing =
    {
        Color =
        {
            Balance =
            {
                Blue = 1.0,
                Green = 1.0,
                Red = 1.0,
            },
            Gamma = 1.0,
            Experimental = { Mode = Zivid.NET.Settings2D.ProcessingGroup.ColorGroup.ExperimentalGroup.ModeOption.Automatic },
        },
    },
};

Python

print("Configuring settings for capture:")
settings_2d = zivid.Settings2D()

settings_2d.sampling.color = zivid.Settings2D.Sampling.Color.rgb
settings_2d.sampling.pixel = zivid.Settings2D.Sampling.Pixel.all
settings_2d.sampling.interval.enabled = False
settings_2d.sampling.interval.duration = timedelta(microseconds=10000)

settings_2d.processing.color.balance.red = 1.0
settings_2d.processing.color.balance.blue = 1.0
settings_2d.processing.color.balance.green = 1.0
settings_2d.processing.color.gamma = 1.0

settings_2d.processing.color.experimental.mode = zivid.Settings2D.Processing.Color.Experimental.Mode.automatic

故障排除 

如果您遇到任何与彩色图像有关的问题，请查看视觉故障排除文章。

进一步阅读

继续阅读处理高光和闪亮的物体。

版本历史记录 

SDK	变更
2.17.0	新增对 Zivid 3 XL250 的支持。