co to jest zacienienie obiektywu? Rodzaje i przyczyny zacienienia

W systemach wizyjnych wbudowanych powszechnym i często pomijanym zjawiskiem optycznym jest zacienienie obiektywu, wpływające na jakość obrazu. Powoduje ono stopniowe zmniejszanie jasności na krawędziach obrazu, tworząc charakterystyczny efekt "ciemnych narożników". Choć może to być estetyczny wybór w fotografii konsumenckiej, to istotny problem w zastosowaniach wizyjnych maszyn.

Jako konsultant specjalizujący się w modułach kamerowych, w tym artykule przyjrzymy się przyczynom i rodzajom zacienienia oraz jego znaczeniu w wizji wbudowanej. Omówimy, jak skutecznie kontrolować i korygować to zjawisko, aby systemy wizyjne mogły przechwytywać najdokładniejsze i najbardziej wiarygodne dane, stanowiąc solidne podstawy dla zastosowań od automatyzacji przemysłowej, poprzez obrazowanie medyczne, aż po systemy zabezpieczeń.

Czym jest zacienienie obiektywu? Dogłębne wyjaśnienie definicji wady obrazu

Zacienienie soczewki to zjawisko optyczne, przy którym środek obrazu jest jaśniejszy niż jego krawędzie. Nierównomierne zmniejszenie jasności powoduje stopniowe przyciemnienie narożników lub brzegów obrazu. Nie wynika to z niedoświetlenia, lecz z blokowania światła przez elementy optyczne lub mechaniczne podczas przechodzenia przez układ soczewek.

Zrozumienie natury zacienienia jest podstawową wiedzą dla każdego inżyniera zajmującego się wizją wbudowaną. Bezpośrednio wpływa ona na wiarygodność danych obrazowych i dokładność kolejnych etapów przetwarzania. Zgodnie z definicją wisiorków, zacienienie można zrozumieć jako osłabienie światła ze środka do krawędzi obrazu podczas jego powstawania. Tłumienie to jest zazwyczaj gładkie i stopniowe, stanowi powszechnie występujące i przewidywalne prawo fizyczne w optyce.

Stopień wyraźności vignettingu często mierzy się w „przesunięciach światła”, przy czym każde przesunięcie oznacza zmniejszenie jasności o połowę. Dla wizji maszynowej nawet niewielki vignetting może powodować obniżenie stosunku sygnału do szumu (SNR) danych obrazowych na brzegach, co negatywnie wpływa na wydajność algorytmów.

Jakie są typy i przyczyny vignettingu?

Nie ma jednej przyczyny vignettingu; można go ogólnie podzielić na cztery typy:

Wynetry mechaniczne: Powodowany jest przez przeszkody fizyczne w systemie kamery, takie jak nieskompatybilne osłony obiektywu, pierścienie filtrów lub rury obiektywu. Te przeszkody mogą bezpośrednio blokować światło przy jego wchodzeniu pod skrajnymi kątami. Na przykład użycie osłony obiektywu przeznaczonej do obiektywu teleobiekowego na obiektywie szerokokątnym może spowodować znaczny vignetting mechaniczny.

Wyniki badania: Spowodowane jest to fizycznymi ograniczeniami wewnętrznego układu soczewki. Gdy światło przechodzi przez soczewkę pod dużymi kątami, przesłona, rozmiar i pozycja wewnętrznego układu soczewki blokują część światła, uniemożliwiając jego dotarcie do krawędzi czujnika. Tego typu vignetting zmniejsza się wraz z zwężaniem przesłony i jest najbardziej widoczny przy maksymalnej wartości przesłony.

Naturalne winiety: Jest to nieunikniony zjawisko fizyczne, które podlega prawu cos⁴θ. Nawet w idealnym, niezakłóconym układzie optycznym, intensywność światła maleje wraz ze wzrostem kąta padania (θ). Jest to szczególnie widoczne w obiektywach szerokokątnych i przy dużych czujnikach, stanowi właściwość wrodzoną, której nie da się całkowicie wyeliminować poprzez projektowanie fizyczne.

Vignetting pikseli: Zjawisko to wynika z różnicy w kącie padania światła na piksele brzegowe w porównaniu do pikseli centralnych. Różnica ta powoduje efekt przyciemnienia narożnych pikseli z powodu nieznacznego zmniejszenia ilości pochwyconego światła. W przeciwieństwie do wady świetlnej (vignettingu) optycznego, vignetting pikselowy jest nieodłączną cechą konstrukcji czujnika i nie jest wpływany przez zmianę ustawienia przesłony. Oznacza to, że choć vignetting zazwyczaj kojarzony jest wyłącznie z obiektywami, może również występować na skutek właściwości czujnika.

Czym jest vignetting w fotografii?

Fotografowie często uważają zaćmienie w fotografii za wyraz artystyczny. Mogą z niego korzystać, aby podkreślić kompozycję i stworzyć odpowiednią atmosferę. W przypadku jednak systemów wizyjnych sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Dla systemów wizji maszynowej, które muszą wykonywać dokładne pomiary, zaćmienie jest wadą poważnie wpływającą na spójność danych. Może to prowadzić do błędnej identyfikacji obiektów znajdujących się na brzegach obrazu z powodu niewystarczającej jasności lub też powodować zniekształcenia w analizie koloru i jasności.

Fotografia dąży do osiągnięcia piękna wizualnego i wyrażenia emocji, podczas gdy wizja maszynowa dąży do spójności danych, powtarzalności i dokładności. Dla algorytmu AI subtelne różnice jasności między brzegami i środkiem obrazu mogą zostać błędnie zinterpretowane jako zmiany koloru lub faktury obiektu, co prowadzi do nieprawidłowych ocen. Dlatego też w systemach wizyjnych zaćmienie nie jest opcjonalne, lecz problemem, który należy koniecznie rozwiązać.

Znaczenie w zastosowaniach obrazowania i optycznych. Zrozumienie problemów związanych z efektem przesłaniania

W zastosowaniach wizyjnych i optycznych negatywny wpływ przesłaniania nie może być zignorowany. Przesłanianie zaburza jednorodność obrazu, powodując różnice jasności, kontrastu i koloru w różnych jego obszarach. Stanowi to duże wyzwanie dla zadań takich jak kalibracja koloru, łączenie obrazów czy śledzenie obiektów.

Bezpośrednim skutkiem przesłaniania jest obniżenie stosunku sygnału do szumu (SNR) na krawędziach obrazu, co prowadzi do pogorszenia jakości obrazu i utraty szczegółów w tych obszarach. Przesłanianie stanowi istotny problem dla aplikacji wymagających precyzyjnego przechwytywania krawędzi, identyfikacji subtelnych wad lub pomiaru koloru. Na przykład w przemyśle podczas kontroli jakości produktu niewielki defekt na krawędzi obrazu może pozostać niezauważony przez algorytm ze względu na niewystarczające oświetlenie, co prowadzi do pominięcia wadliwego produktu.

W aplikacjach rekonstrukcji 3D zaciemnienie również może powodować błędy w algorytmach percepcji głębi, co prowadzi do zniekształceń w odtworzonych modelach 3D na brzegach. Dlatego eliminacja zaciemnienia jest istotnym krokiem w każdym systemie wizyjnym wbudowanym, który stawia wysokie wymagania jakości obrazu.

Jak kontrolować i zmniejszyć zaciemnienie obiektywu? Wybór i kalibracja kamery z zaciemnieniem

Kontrolowanie i zmniejszanie zaciemnienia obiektywu to proces systematyczny, który wymaga jednoczesnych działań na poziomie projektowania sprzętu i kalibracji oprogramowania.

Rozwiązanie sprzętowe

• Wybór obiektywu: Należy wybrać obiektyw wysokiej jakości i dobrze zaprojektowany. Obiektywy pierwsze zazwyczaj oferują lepszą kontrolę zaciemnienia niż obiektywy zoom. Koło obrazu obiektywu powinno być większe lub przynajmniej równe rozmiarowi czujnika obrazu, którego się używa.
• Regulacja przesłony: Odpowiednio zmniejsz otwór (tzw. "przeryglowanie"). W przypadku wady obiektywu zwanej vignettingiem, przeryglowanie przysłony skutecznie zmniejsza prawdopodobieństwo zablokowania światła przez elementy soczewki, co zmniejsza stopień vignettingu. Należy jednak pamiętać, że zbyt duże przeryglowanie przysłony może powodować efekty dyfrakcji, które mogą faktycznie pogorszyć ostrość obrazu.
• Dopasowanie systemowe: Upewnij się, że obiektyw jest w pełni kompatybilny z akcesoriami, takimi jak moduł kamery i filtry, aby uniknąć mechanicznego vignettingu.

Rozwiązanie programowe

• Korekcja pola płaskiego (FFC): Jest to najpowszechniejsza i najskuteczniejsza metoda korekcji oprogramowania. Jej podstawową ideą jest stworzenie "mapy korekcji" dla vignettingu. Najpierw należy wykonać biały lub szary obraz referencyjny w warunkach jednolitego oświetlenia (tzw. obraz flat-field). Następnie wykonaj obraz ciemnego pola w warunkach braku oświetlenia (tzw. dark frame image). Wykorzystując te dwa obrazy referencyjne, algorytm może obliczyć współczynnik tłumienia jasności dla każdego piksela i wykonać kompensację odwrotną na wszystkich obrazach w kolejnych etapach przetwarzania obrazu.
• Tabela wyglądów (LUT): W niektórych systemach o wysokich wymaganiach czasu rzeczywistego współczynniki korekcji mogą być wstępnie obliczane i przechowywane w LUT, co pozwala zrezygnować z części pamięci w zamian za szybsze przetwarzanie.

Wybierając kamerę z efektem vignettingu do systemu wizyjnego, inżynierowie powinni dokładnie wziąć pod uwagę charakterystykę vignettingu obiektywu i z góry zaplanować rozwiązanie programowe korekcji.

Vignetting w systemach wizyjnych embedded

W systemach wizyjnych typu embedded zjawisko zacienienia krawędzi (vignetting) wcale nie jest zaniedbywalnym problemem. Bezpośrednio wpływa na niezawodność i dokładność systemu. Niezależnie od tego, czy jest wykorzystywany do wykrywania wad w automatyce przemysłowej, czy do rozpoznawania twarzy w systemach zabezpieczeń, obraz zniekształcony przez vignetting może powodować błędy działania algorytmów wizyjnych.

Dlatego zrozumienie zjawiska vignetting oraz wdrożenie skutecznych metod korekcji są kluczowe przy budowaniu wydajnych i niezawodnych systemów wizyjnych typu embedded. Projektując taki system, korekcję vignettingu należy uznać za podstawową funkcję. Wybór wysokiej jakości obiektywu w połączeniu z precyzyjnym algorytmem korekcji światłocienia stanowi idealne rozwiązanie tego problemu.

Pomyślne rozwiązanie wizyjne opiera się nie tylko na mocy swoich algorytmów, ale również na niezawodności podstawowego sprzętu i danych obrazowych. Kontrola i korekcja zacienienia obiektywu są kluczowe dla zapewnienia niezawodności danych i stanowią wyzwanie, z którym muszą się zmierzyć wszyscy inżynierowie projektujący i wdrażający systemy wizyjne.

Muchvision oferuje rozwiązania do korekcji zacienienia

Czy również borykasz się z problemem nierównej jasności wokół krawędzi obrazu w swoich projektach systemów wizyjnych? Skontaktuj się z naszym zespołem ekspertów już dziś dostarczymy Ci profesjonalnych rozwiązań dotyczących doboru obiektywu i korekcji zacienienia, aby zapewnić Twojemu systemowi pozyskiwanie najdokładniejszych danych!