wat is lensvignetteren? de soorten en oorzaken van vignetteren

In ingebedde visiesystemen is een veelvoorkomend en vaak over het hoofd gezien optisch fenomeen, bekend als lensvignettering, van invloed op de beeldkwaliteit. Dit fenomeen zorgt ervoor dat de helderheid aan de randen van het beeld geleidelijk afneemt, wat een karakteristiek 'donkere hoeken'-effect creëert. Hoewel dit in de consumentenfotografie een esthetische keuze kan zijn, is het een cruciaal probleem in toepassingen van machinevisie.

Als consultant gespecialiseerd in cameramodules, zal dit artikel ingaan op de oorzaken en typen vignettering, evenals de betekenis ervan in ingebedde visie. We zullen onderzoeken hoe u dit fenomeen effectief kunt beheersen en corrigeren, zodat visiesystemen de meest nauwkeurige en betrouwbare gegevens vastleggen. Dit levert een stevige basis voor toepassingen variërend van industriële automatisering tot medische beeldvorming en zelfs beveiliging via video-surveillance.

Wat is lensvignettering? Een uitgebreide blik op de definitie van vignetten

Lensvignettering is een optisch fenomeen waarbij het midden van een afbeelding helderder lijkt dan de randen. Deze ongelijke helderheidsreductie zorgt voor een geleidelijk verdonkerend effect in de hoeken of randen van de afbeelding. Het wordt niet veroorzaakt door onderbelichting, maar komt doordat licht wordt geblokkeerd door optische of mechanische componenten terwijl het door het lenssysteem gaat.

Het begrijpen van de aard van vignettering is basisinformatie voor alle ingenieurs op het gebied van embedded vision. Het heeft directe invloed op de betrouwbaarheid van beelddata en de nauwkeurigheid van de daaropvolgende verwerking. Volgens de definitie van vignettes kan vignettering worden begrepen als de verzwakking van licht vanaf het midden naar de randen van een afbeelding tijdens het vastleggen. Deze verzwakking is doorgaans soepel en geleidelijk, een veelvoorkomend en voorspelbaar natuurkundig verschijnsel in de optica.

De ernst van vignetteren wordt vaak gemeten in "stops van licht", waarbij elke stop een halvering van de helderheid vertegenwoordigt. Voor machine vision kan zelfs lichte vignettering leiden tot een verlaging van de signaal-ruisverhouding (SNR) van beelddata aan de randen, waardoor de prestaties van algoritmen worden beïnvloed.

Wat zijn de typen en oorzaken van vignettering?

Er is geen enkele oorzaak voor vignettering; het kan ruwweg worden ingedeeld in vier typen:

Mechanische vignettering: Dit wordt veroorzaakt door fysieke obstakels in het camerasysteem, zoals niet-compatibele lenskapjes, filterringen of lensbussen. Deze obstakels kunnen het licht direct blokkeren wanneer het onder extreme hoeken binnenkomt. Bijvoorbeeld: het gebruik van een lenskapje dat ontworpen is voor een telelens op een hoeklens kan leiden tot significante mechanische vignettering.

Optische vignettering: Dit wordt veroorzaakt door de fysische beperkingen van de interne componenten van de lens. Wanneer licht onder grote hoeken door een lens gaat, blokkeren de diafragma-opening, grootte en positie van de interne componenten van de lens een deel van het licht dat de randen van de sensor zou bereiken. Dit type vignettering neemt af naarmate de diafragma-opening smaller wordt en is het meest zichtbaar bij de maximale diafragma-opening.

Natuurlijke vignettering: Dit is een onvermijdbaar fysisch fenomeen dat zich houdt aan de cos⁴θ-wet. Zelfs in een ideale, onbelemmerde lensopstelling neemt de lichtintensiteit af naarmate de incidenthoek (θ) toeneemt. Dit is vooral opvallend bij hoekige objectieven en grote sensorgroottes, en is een inherente eigenschap die fysiek niet volledig kan worden geëlimineerd.

Pixelvignettering: Dit komt doordat de hoek van het licht dat door de pixels aan de rand wordt ontvangen, verschilt van de hoek bij de pixels in het midden. Dit verschil leidt tot een verdonkerings-effect op de hoekpixels, veroorzaakt door een lichte afname van de hoeveelheid opgevangen licht. In tegenstelling tot optische vignettering, is pixelvignettering een inherente eigenschap van de sensordesign en wordt deze niet beïnvloed door het aanpassen van de diafragma-instelling. Dit betekent dat, hoewel vignettering meestal alleen wordt geassocieerd met lenzen, het ook kan worden veroorzaakt door sensor-eigenschappen.

Wat is vignettering in fotografie?

Fotografen beschouwen vignetteren in de fotografie vaak als een artistieke uitdrukking. Ze kunnen het gebruiken om onderwerpen te benadrukken en sfeer te creëren. In het veld van embedded vision is de situatie echter heel anders. Voor visiesystemen die nauwkeurige metingen moeten uitvoeren, is vignetteren een defect dat de gegevensconsistentie ernstig beïnvloedt. Het kan ervoor zorgen dat objecten in de randgebieden verkeerd worden geïdentificeerd door onvoldoende helderheid, of het kan leiden tot vertekende kleur- en helderheidsanalyseresultaten.

Fotografie streeft naar visuele schoonheid en emotionele uitdrukking, terwijl machinevisie streeft naar gegevensconsistentie, reproduceerbaarheid en nauwkeurigheid. Voor een AI-algoritme kunnen subtiele verschillen in helderheid tussen de randen en het midden van een afbeelding verkeerd worden geïnterpreteerd als variaties in de kleur of textuur van het object, wat onjuiste beoordelingen oplevert. Daarom is vignetteren in embedded vision geen optie, maar een probleem dat zeker moet worden opgelost.

Belang in beeldvorming en optische toepassingen. Inzicht in de problemen veroorzaakt door het vignetteringseffect

In ingebedde visie- en optische toepassingen kan de negatieve invloed van vignettering niet worden genegeerd. Vignettering verstoort de beelduniformiteit en veroorzaakt variaties in helderheid, contrast en kleur in verschillende beeldgebieden. Dit levert aanzienlijke uitdagingen op voor taken zoals kleurcalibratie, beeldstitching en objectvolging.

Een direct gevolg van vignettering is de vermindering van de signaal-ruisverhouding (SNR) aan de randen van een beeld, wat leidt tot slechte beeldkwaliteit en verlies van detail in deze gebieden. Vignettering is een groot probleem voor toepassingen die een nauwkeurige randdetectie, identificatie van subtiel defecten of kleurmeting vereisen. Bijvoorbeeld bij industriële kwaliteitsinspectie kan een klein gebrek aan de rand van een afbeelding onopgemerkt blijven voor het algoritme door onvoldoende verlichting, wat leidt tot gemiste productinspections.

In 3D-reconstructietoepassingen kan vignetteren ook leiden tot vertekening in diepteperceptie-algoritmen, wat resulteert in vervorming in de gereconstrueerde 3D-modellen aan de randen. Daarom is het aanpakken van vignetteren een essentiële stap in elk embedded visionsysteem met strikte eisen aan de beeldkwaliteit.

Hoe kunt u lensvignettering beheersen en verminderen? Keuze en kalibratie van een vignettecamera

Het beheersen en verminderen van lensvignettering is een systematisch proces dat simultane inspanningen vereist op zowel hardwaredesign- als softwarekalibratieniveau.

Hardwareoplossing

• Lenskeuze: Kies een high-quality, goed ontworpen lens. Vaste lenzen bieden over het algemeen betere vignetteringscontrole dan zoomlenzen. Het beeldcirkel van de lens moet groter zijn dan, of in ieder geval gelijk aan, de grootte van de beeldsensor die wordt gebruikt.
• Diafragmacontrole: Verklein de diafragma-opening op de juiste manier (ook wel "stopen" genoemd). Voor optische vignettering helpt het smaller instellen van de diafragma-opening doeltreffend om de kans op verlichting die wordt geblokkeerd door lenscomponenten te verminderen, waardoor de mate van vignettering afneemt. Houd er echter rekening mee dat het te ver stoppen van de diafragma-opening diffractie-effecten kan veroorzaken, wat daadwerkelijk de scherpte van de afbeelding kan verminderen.
• Systeemafstemming: Zorg ervoor dat de lens volledig compatibel is met accessoires zoals de camera Module en filters, om mechanische vignettering te voorkomen.

Software-oplossing

• Flat-Field Correctie (FFC): Dit is de meest gebruikte en effectieve softwarecorrectiemethode. De kern van deze methode is het aanmaken van een "correctiemap" voor vignettering. Eerst wordt een witte of grijze referentie-afbeelding gemaakt onder uniform licht (flat-field-afbeelding). Vervolgens wordt een donker-veld-afbeelding gemaakt in het donker (dark frame-afbeelding). Met behulp van deze twee referentie-afbeeldingen kan het algoritme de helderheidsverzwakkingscoëfficiënt van elk pixel berekenen en inverse compensatie uitvoeren op alle afbeeldingen in de verdere beeldverwerking.
• Lookup-tabel (LUT): In sommige systemen met hoge eisen aan real-time verwerking kunnen de correctiecoëfficiënten van tevoren worden berekend en opgeslagen in een LUT, waarbij wat geheugen wordt opgeofferd om snellere verwerking te verkrijgen.

Bij het kiezen van een vignette-camera voor een embedded visionsysteem, moeten ingenieurs de vignette-eigenschappen van het objectief volledig in overweging nemen en van tevoren een softwarecorrectieoplossing plannen.

Vignettering in Embedded Vision Systemen

In ingebedde visiesystemen is vignettering zeker geen verwaarloosbare kwestie. Het heeft directe invloed op de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van het systeem. Of het nu wordt gebruikt voor defectdetectie in industriële automatisering of gezichtsherkenning in beveiligingssurveillance, een door vignettering verontreinigd beeld kan ervoor zorgen dat het machinevisie-algoritme faalt.

Daarom zijn het begrijpen van lensvignettering en het toepassen van effectieve correctiemethoden essentieel voor het opbouwen van een high-performance en zeer betrouwbaar ingebed visiesysteem. Bij de ontwikkeling van een ingebed visiesysteem dient vignetvercorrectie als een kernfunctie beschouwd te worden. Het kiezen van een kwalitatief hoogwaardige lens, gecombineerd met een nauwkeurig flatfield-correctie-algoritme, is de perfecte combinatie voor het oplossen van dit probleem.

Een succesvolle embedded vision-oplossing is niet alleen afhankelijk van de kracht van haar algoritmen, maar ook van de betrouwbaarheid van de onderliggende hardware en beelddata. Het beheersen en corrigeren van lensvignettering is cruciaal om de betrouwbaarheid van de data te waarborgen en vormt een uitdaging die alle ingenieurs van visiesystemen moeten aanspreken tijdens het productontwerp en de implementatie.

Muchvision biedt oplossingen voor vignetteringscorrectie

Staat u ook voor de uitdaging van ongelijke helderheid rond de beeldranden in uw embedded vision-projecten? Neem vandaag nog contact op met ons expertsteam en wij zullen u professionele lenzenselectie en oplossingen voor vignetteringscorrectie bieden, zodat uw systeem de perfectste data vastlegt!