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  • 对比度怎么测试
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    2021-07-26 02:06:58

    我们在设计网页、设计App的时候会担心文字是否能在有色背景上清晰显示,其实WCAG向我们提供了非常好的检查方案。检查颜色是否有足够的对比度应加入到设计检查的流程中来。

    为什么要做颜色对比度检查?

    对比度为3:1是[[ISO-9241-3]]和[[ANSI-HFES-100-1988]]为标准文本和视觉推荐的最低水平。使用4.5:1的比例来说明由于中度视力低下、先天或后天颜色缺陷或通常伴随年龄增长的对比度敏感度丧失而造成的对比度损失。

    其基本原理是基于在ANSI标准中采用3:1对比度作为正常观察者可接受的最低对比度,以及b)人群中,20/40的视力与大约1.5的对比度敏感度损失。因此,20/40的用户需要3*1.5=4.5比1的对比度。根据类似的经验发现和相同的逻辑,视力为20/80的用户需要大约7:1的对比度。

    对比度为4.5:1被选为AA级,因为它补偿了视力损失大约相当于20/40视力的用户通常经历的对比度敏感度的损失。(20/40计算约为4.5:1。)20/40通常被报道为大约80岁的老年人的典型视力。

    7:1的对比度被选为AAA级,因为它补偿了视力损失大约相当于20/80视力的用户通常经历的对比度敏感度的损失。视力丧失程度超过这个程度的人通常使用辅助技术来访问他们的内容(辅助技术通常具有对比度增强功能,以及内置的放大功能)。因此,7:1级别通常补偿不使用辅助技术的低视力用户所经历的对比度灵敏度的损失,并且还为颜色缺陷提供对比度增强。

    那么要求是怎样的?

    准则依据三个合规性级别进行分级:A 级(最低)、AA 级以及 AAA 级(最高)。以下是各个级别的简要定义:

    级别 A:​您的站点满足基本的、最低级别的无障碍性。要达到此级别,需满足所有级别 A 成功标准。

    级别 AA:​这是要努力实现的理想无障碍级别,在此级别,站点满足基本级别的无障碍性,因此多数情况下大部分人都可以使用大部分技术访问站点。要达到此级别,需满足所有级别 A 和级别 AA 成功标准。

    级别 AAA:​您的站点在无障碍方面达到了非常高的级别。要达到此级别,需满足所有级别 A、级别 AA 和级别 AAA 成功标准。

    对比度检测工具

    这里提供在Mac上非常好用的色彩对比度查看工具Contraste,这款工具是我用过最方便的色彩对比度检测工具。后来因为换电脑找不到了,在一次偶然的情况下发现了这个应用,立刻写文推荐!

    0b299ea01ab9fa60e7de168fa69b99a6.png

    可以在官网下载,如果下载速度慢的话也可以点这里下载。

    在这里为不是Mac的用户提供一个在线网站:webAIM颜色对比度检测

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    5英寸屏幕与5.2英寸屏幕的尺寸差异其实没有我们想象的那么明显,而对于用户来说,在真正使用时我们不仅仅关注屏幕的大小,同样也会关注屏幕为我们带来的视觉观感。在索尼Xperia Z2中,索尼终于为自家的旗舰机型配备了IPS屏幕,因此屏幕的可视角度得到了大幅度提升,显示效果也有了明显改善。那么接下来,我们不如就通过几张图片来对比一下索尼Xperia Z2与HTC One M8的屏幕显示效果。

    索尼Xperia Z2配备了一块IPS显示屏,同时结合索尼的TRILUMINOS特丽魅彩移动显示技术与X-Reality图像处理引擎,在软件方面对屏幕的显示效果进行了进一步的优化;而HTC One M8同样配备了一块5英寸IPS显示屏。其实IPS是基于TFT的一种技术,本质上还是TFT屏幕,不过IPS屏幕具备了响应速度快、可视角度宽、色彩还原真实、动态图像表现出色等优点。

    在实际通过两款手机来展示各种图片之前,我们还是先使用对比度、灰阶、色彩渐进还原等测试图片来进行一下更为直观的对比。

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    两款手机亮度对比度测试

    对比度越高,手机屏幕显示黑白两色也就会越鲜明,图像的锐利程度也会越高,视觉上看到的图像也会更加清晰、色彩层次更丰富。上面的亮度对比度测试中可以看到两款产品都能够比较清晰地看出逐层的过渡,明暗比较分明,图中向白色过渡时索尼Xperia Z2所显示的每一格之间的隔断是要比HTC One M8更清晰一些的。不过同时我们也能够看到两款产品的屏幕显示都有一定的偏色,索尼Xperia Z2偏红,而HTC One M8则偏绿。

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    两款手机灰阶对比度测试

    灰阶对比度方面,两款手机在上边黑色一行大概都只能看到6%的位置,而下方白色一行,HTC One M8在90%与100%的地方已经很难看出差别了,索尼Xperia Z2则还可以比较清晰的分辨出来。

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    两款手机灰阶渐变色测试

    灰阶渐变色测试中,对比度越高,图中每个方块之间的层次也就越分明,从上图来看两款手机的表现差异并不是很大,除了左上角一部分难以辨认外,其他区域辨认起来还是很轻松的。

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    两款手机色彩渐进还原测试

    上面的色彩渐进还原测试图片中可以看到,索尼Xperia Z2的饱和度要更高一些,但每一种颜色之间的过渡略显跳跃,不像HTC One M8那样有逐步过渡的感觉。

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    两款手机色阶测试

    色阶测试部分我们主要来看三原色之间的过渡,HTC One M8的过渡看起来更协调一些,而索尼Xperia Z2就像我们上面所说的一样,过渡不太明显,略显跳跃,比如左侧黄色和底部粉色的部分,不太能看出逐格的过渡。

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    简介

            对比度检测概率(Contrast detection probability,CDP)指的是相机系统在其视场内能正确识别一个物体对比度的能力。举例来说,ADAS(advanced driver asistance systems,高级驾驶辅助系统)必须能够在它们的视场内识别出不同的物体。如果不能正确识别,系统可能会误判并给出错误的调整导致危险发生。我们要始终记住一点,对系统的CDP测试非常重要,它能够确保高性能和安全性。

    ADAS系统必须能感知四周环境 

    CDP的背景

            在2019年9月IEEE-P2020第一版白皮书发布之前,汽车工业界都缺乏用来测试和评估其相机系统图像质量的国际标准。和手机相机系统类似,刚开始的时候并没有一个专门的标准来衡量手机相机的图像质量,因此IEEE P1858被制定出来了。但手机的相关图像质量标准并不适合于汽车领域。汽车领域有其自身的特殊应用场景和要求,例如鱼眼,多摄像头,HDR,高低温等。因此IEEE-P2020工作组就此诞生。

            IEEE-P2020工作组定义了一系列专门的关键性能指标(KPI),其中包含了CDP。并发布了白皮书,概括了工作组对于汽车图像质量测试和规范的国际标准所做的工作。

            CDP是工作组进行的工作中最重要的KPI。2018年,Marc Geese博士首次展示了CDP是被设计为独立于被测组件的,因此一个测试组能够在不同的子系统上(例如镜头,sensor,挡风玻璃等)进行相同的测试。

    为何更倾向于使用CDP而非SNR

            传统上,我们习惯用SNR来描述一个相机在重现一个场景的对比度时的性能。但对于一个有极高动态范围的环境来说,如ADAS经常会碰到的(例如场景中有闪烁的灯),SNR值在这些场景中并不是整系统性能的最佳描述指标。

            SNR是一个公认的用来衡量目标信号和造成信号模糊的背景噪声两者的指标。但不幸的是想要直接将SNR值关联到应用上非常困难。因此,尽管工程师对他们所对标的工业场景所要求的SNR很熟悉,这些值本身仍然无法被直接关联到一个图像系统任务上用来检测特定场景下的具体的对比度。但CDP能够提供这个缺失的信息,因此极大地改进了设计需求,这些需求可以基于事实而非“最佳猜测”来判断。

             SNR drop问题也是在ADAS相机中常常发生的问题。SNR drop是由于多重曝光HDR算法产生了非线性SNR曲线的现象。这个问题在多张图像被融合的亮度高的区域中很常见。一个SNR drop的例子如下图(相比于黑暗的区域,噪声在图像的明亮区域更普遍):

             当使用SNR值来预测ADAS系统该如何表现的时候,还存在另一个问题。举个例子,这些SNR drop不会考虑场景中其他元素,比如相机和物体之间的大雾或灰尘。

     当使用SNR时,诸如大雾或灰尘之类考虑不到的不同因素。对于汽车工业界,这些因素会很快变成安全问题。

            CDP的发展,是SNR不足以应对汽车工业界所要求的性能指标的结果。不像SNR,CDP直接将被测系统连接了起来,并且无论自然条件如何都能描述系统的性能表现。CDP也能使用相同的度量衡提供处多个图像质量组件的概况。

    如何进行CDP测试

            CDP相对来说是比较新的概念,市场上仅有有限的工具能够用来测量CDP并提供精确的结果。举例来说,较有代表性的图像质量测试会使用测试图卡,但这种方法只能提供出一个综合场景(sythetic scene)中有限个的数据点。然而对于动态场景(dynamic scene),比如被汽车摄像头所感知到的场景,需要使用来自场景的海量的数据点。为了在测试实验室中创建出动态场景,一种DTS被工程师所研发。

    动态测试台DTS(Dynamic Test Stand)

            本质上来看,DTS相比于测试实验室环境中的综合场景,能够测试很多的动态场景。在测试实验室中,DTS能够精确重建驾驶条件,而在一个不可预测的户外环境或使用单张测试图卡的方式来说,要重建这些条件非常困难。

            CDP的DTS测试使用留个分离的照明盒,每个盒子带有36个灰块,216种不同的强度,动态范围是120dB。每个盒子能够同时显示不同强度等级的光,可以构建出在自然环境中汽车摄像头所面对的相似的测试场景。一个图像集能够为CDP提供大量的数据点,因此能为被测系统的完整性能表现给出更多的洞察。

     完整的DTS设备

     DTS中对比度检测盒,用于评估相机的CDP性能

            DTS集成了用于评估CDP的专用分析软件。软件根据从被测设备收集到的数据点创建出热图(heat map)。这些热图所展示的每个数据点根据系统在一个宽的亮度和对比度范围中的表现绘制。黄色表示系统性能表现很高,蓝色表示较低的性能表现。有一个重要的地方需要注意,每种被测系统的需求不同,因此即便是热图看起来性能表现较低,但实际上对于特定的被测相机仍然是可接受的。

     一个单次曝光系统的结果,在高对比度和亮度时表现良好

     一个HDR系统的结果,通过整合三次曝光提升了性能表现

    DTS和CDP评估的好处

            DTS和其评估软件能够为汽车厂商提供一种可靠的方式来分析他们的系统,并且使用在测试实验室中所得到的结果来评估他们设计上的性能表现和安全性。其他好处包括:

            每种测量都有大量数据点

            避免很多路测

            验证已完成产品的规范性

            允许制造商通过热图能够轻松制定规格需求

            输出CDP,OECF和PDF(probability density function)结果为xml格式文件

            DTS也能够产生闪烁的光序列来评估相机系统对变化光强的响应。

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    最小可分辨对比度的测试方法如下:

    1)选择对比度测试靶板,一般有100%,50%,33.77%,15%,5%。

    2)调整照度,确保能够清晰观测到图像中的靶标;

    3)利用USAF1951分辨率靶观察找到能够分辨出的靶标。

    1951 USAF分辨力测试图目前仍广泛地应用于测试光学成像系统(如显微镜和相机)的分辨能力。这种图案包括几组由三条短线构成组合,短线的尺寸从大到小。成像系统无法辩明的最大短线组为其分辨能力极限 。

    通常MIL-STD-150A格式包括几层,最大图案构成第一层,位于外围。更小层图案形状不变,从外围向中心逐步缩小。每一层两组,每组包含6个图元,以数字1至6编号。在同一层中,奇数组从右上角开始,其图元从上至下按1至6排列。偶数组的第一个图元在该层的右下角,其余图元在左侧从上至下按2至6排列。分辨力计算式为:分辨力(line-pairs/mm)=2(组序数+((图元序数-1)/6)。

    线对数也可以通过查表得到,查表后根据空间分辨率计算公式计算。

    空间分辨率=线对数*光管焦距

     

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