摄像机技术指标比较评测

代小艳，　罗万杰

(中国人民公安大学警务信息工程学院， 北京　100038)

摄像机技术指标比较评测

代小艳，罗万杰

(中国人民公安大学警务信息工程学院， 北京100038)

摘要摄像机作为视频监控系统前端采集图像的关键部件，是实现防控的首要关卡，其性能优劣直接关乎社会治安防控体系整体效果的发挥。综合分析影响摄像机监控效果的各项技术指标，建立评测指标集，介绍其中几项重要指标的评测方法，并结合其在某银行摄像机产品选购评测中取得的良好应用效果，证实该评测方法能够有效运用于摄像机技术指标的比较评测中。

关键词摄像机; 技术指标; 评测方法

0引言

视频监控作为社会治安防控体系的有效手段之一，已普遍用于公安侦查破案中，并在平安城市建设、金融保卫、智能家居等领域的应用带动下备受关注。摄像机是视频监控系统的核心设备，负责视频图像的采集，其性能优劣直接影响监控系统效能的发挥[1]，如图像清晰度不高、图像延时等现象已成为制约联动报警以及侦查破案的主要因素。而随着视频监控应用市场的极速扩展，各摄像机制造厂商纷纷推出能够适应各种监控环境的摄像机产品，一方面繁荣了市场，为使用者提供了更大的选择范围；另一方面由于产品繁多且鱼目混杂，给使用者正确选取到满意产品带来了极大困惑。为此，亟需在同一应用环境下对不同厂家的产品进行相同指标项的比较，以评比出综合性能好或单一指标表现突出的产品，为使用者选用摄像机提供技术依据。

通过走访安防行业内专家，听取其对影响摄像机性能指标的专业性见解，实地考察多家曾参与视频监控系统设计安装的安防运营商，了解其对指标的实践性认识，并结合学术界现有的文献研究成果，本文设计了一套摄像机性能比较评测方法；其中包括摄像机评测指标集，摄像机主要性能指标测试方法并面向特定的测试方法限定了测试环境及测试设备。值得一提的是，此方法成功运用在了某银行总行的2014年摄像机产品选购评测中，并取得了较好评测结果。

1摄像机评测指标集

1.1　摄像机评测指标集建立

摄像机技术指标比较评测的首要工作是确定指标并建立评测指标集。考虑到现阶段复杂多变的社会治安形势对视频监控系统的较高要求，结合摄像机的功能特性，可以确定将摄像机中影响视频监控效果以及左右使用者做出摄像机选型决定的因素作为指标进行综合评价研究。这就要求指标需具备全面性，能够客观反映相同指标下不同厂家摄像机产品的优劣；同时还应注意不同类型摄像机指标选择的差异性，如宽动态摄像机的关键性指标是动态范围，而网络摄像机关键性指标则是图像延时。总之，摄像机评测指标选定应兼顾差异性且保证全面性，在选取之初周全考量。

通过多次筛选，本文将摄像机评测指标分为两类：一是客观确认类，此类指标通过阅读说明书或观察产品即可确定比较，不需要测试，如摄像机的供电方式、形式等；二是效果认定类，这类指标需要通过测试，由专业人员依据效果给出评判。第二类指标又分为基础项和附加项：基础项是指摄像机的基本指标，是所有类别摄像机都需要测试比较的，如背光补偿、自动电子增益等；而附加项则是特定类别摄像机需要测试的指标，如动态范围是宽动态摄像机的附加项指标，图像延时是网络摄像机的附加项指标。评测指标集建立如图1所示。

图1　摄像机评测指标集　

1.2　部分指标说明

(1)水平清晰度。它是摄像机对所拍摄物体成像细节表现的量化。在安防行业国家标准中对其定义为对一帧等宽黑白相间线条的图像，分辨其黑白线条最小宽度的能力[2]。摄像机水平清晰度是衡量摄像机图像采集质量的重要指标，其分辨能力高低直接影响监控效果。一旦清晰度太差导致图像模糊，监控系统就难以发挥作用。

(2)自动白平衡。白平衡是去除非正常颜色，衡量摄像机在不同色温环境下对物体色彩还原能力的一项技术指标[3]。物体在不同色温的光源环境下会呈现不同颜色，而摄像机的传感器不具备人眼独特的适应性，当其色彩调整同景物照明的色温不一致就会发生偏色。自动白平衡则能通过摄像机内部色彩电路将拍摄到的图像抵消偏色进而实现自动调整，最大限度还原监控现场的本来面目。实际应用场所中，早、中、晚的色温差异普遍会导致视频画面中成像目标颜色改变，对监控效果产生严重影响，因此，自动白平衡功能在解决图像的色彩失真方面起着举足轻重的作用[3]。当白平衡效果不佳时，视频图像中嫌犯衣着等颜色失真，会误导办案人员判断，影响破案进程。

(3)自动背光补偿。背光补偿可以有效补偿摄像机在逆光环境下拍摄时画面主体黑暗的缺陷。从摄影学角度讲，“背光”就是背面有强光，导致主体曝光不足而变黑。若监控画面中出现背光情况，则无法实现对目标的正常成像，对目标的曝光不足会导致失去目标的特征细节，严重时会无法辨别目标。

(4)最低照度。它是为获得可识别被摄物体最低界限的图像输出水平所需的必要的被摄物体照度[4]。摄像机最低照度这一指标的数值越低，表明其越能满足较低光强条件下监控成像的要求。在相同的测试条件下，最低照度越小越好，此时，即使在环境光照强度很低时，监控摄像机依然能够发挥较好的作用。

(5)自动电子增益。它是保证摄像机在不同照度环境下依然输出标准视频信号，即让放大器的增益能够在较大范围内进行调节。其通过检测视频信号的平均电平自动完成增益调节，确保增加摄像机在低照度下的灵敏度，从而提高图像信号的强度以获得清晰的图像。在摄像机工作环境中，光照由弱变强或者由强变弱的情况时有发生，如果自动电子增益不能根据光强的变化很好地完成调节工作，那么摄像机监控画面将会模糊不清。

(6)宽动态。它可改善画面中高亮部分(全白)不能正常成像而丢失视频细节的问题。在目标监控中，强光源照射下的明亮区域和阴影、背光等相对亮度较低的昏暗区域有时会同时存在[5]，此时摄像机输出的视频图像会由于明亮区域的曝光过度和黑暗区域的曝光不足而分别呈现白色和黑色，导致监控画面被严重破坏、缺乏色彩层次[5]。宽动态技术则在应对光线干扰中有着与生俱来的优势，能够在光照强度对比极其强烈的条件下，使画面中的物体依然清晰可见。实际应用中的某些工作场景难免出现照度对比鲜明的现象，因此，需要在模拟光线反差巨大的情况下对各台具有宽动态技术的摄像机进行宽动态范围测试。

(7)图像延时。图像延时是网络摄像机很重要的指标之一，表现为视频图像画面不连续，有滞后现象，其值越小越好。网络摄像机图像延时指标的好坏主要取决于网络摄像机所选用的压缩芯片以及压缩算法的开发能力和核心底层技术能力。通常网络摄像机的图像延时应控制在200 ms左右，一旦超过400 ms，则前端设备报警会达不到联动应有的反映速度效果。

2摄像机技术指标评测方法研究

参照中华人民共和国安全行业标准《安全技术视频监控摄像机通用技术要求》中的方式与方法，结合监控摄像机工作环境一般要求，对第二类指标的原理、评测要点、环境构建等做了较为细致的研究，最终制定了较合理的评测方案，其中包含设备的选取以及评测环境的限定。

2.1　摄像机技术指标评测原则

摄像机指标评测过程中，为了使评测结果能更好地反映产品的真实性能，统一对参与评测摄像机作出明确规定，要求其所用内部镜头一致，焦距范围尽量相同。评测为保证公平公正，将技术评测室与评判评测室完全分开，互不干预，采取全双通的方式实现双方通信。评判室中仅有可以实时观测技术室内各摄像机测试效果的监视器，参评人员通过监视器观察各摄像机输出的图像，从而判定各项指标的比较结果。技术评测室内，应该将自然光线的干扰降到最低，为此，窗户及门都采用遮光布遮挡，营造一个光线密闭的环境，这样对不同厂家的摄像机同时进行评测时可以忽略自然光线对最终结果产生的不良影响。

2.2　摄像机技术指标评测方法介绍

2.2.1水平清晰度测试

水平清晰度测试的主要测试仪器及工具包括清晰度测试卡两张、测试卡架子若干、5 600 K色温灯两台，其中模拟摄像机测试采用的是4∶3的清晰度测试卡，网络摄像机测试采用的是16∶9的清晰度测试卡，测试卡如图2所示。测试设备的现场搭建如图3所示。

图2　清晰度测试卡　

图3　水平清晰度测试设备搭建图　

其中，如何将不同厂商提供的摄像机同时进行测试是当时亟待解决的关键问题。经过多次实验，最终决定采用自行搭建的简易可升降平台，将各台摄像机都放置在该台子上，并且用摄像机测试支架固定住。最终取得了很好的效果，如图4所示。

图4　摄像机安放　

评测中，为了让各台摄像机都能在相同光线环境下工作，使每台摄像机得到的测试卡画面所拥有的光线尽可能一样，要求将两台5 600 K色温灯开至最亮，在两侧以45度角对准测试卡，并距离2~3 m左右，而要求所有摄像机距离测试卡3 m以上为宜，各个摄像机间距越小越好，光圈开至最大。测试过程中，为使观察效果更好，需调整每个摄像机焦距至分辨率卡充满监视器的整个屏幕，并且调整画面至最佳状态。参评人员在评判室通过监视器观察实际所得线数而给出结果。本项评测是对摄像机的成像效果进行比较，未使用图像清晰度测试软件Hyres，而是通过模拟视频监控的实际情况，采用主观评测法，由参评人员根据液晶监视器上图像中心楔上能分辨的最大水平电视线示数(如图5所示)，按规则进行打分。

图5　模拟摄像机水平电视线数　

2.2.2自动白平衡测试

本项测试主要测试仪器及工具包括可调色温灯两台、24色色彩还原卡两张和测试卡架子若干，其中可调色温灯能够调出三种色温光源：6 500 K、5 600 K及3 200 K。这三种光源可分别模拟阴天、晴天平均中午及日出后或落日前3小时等各时段的色温。测试中，为使参评人员在不同的色温条件下，能够更直观地观察各台摄像机的自动白平衡对目标物体色彩还原的效果，本项测试采用24色色彩还原卡作为目标物体。24色色彩还原卡如图6所示。测试设备的现场搭建仍如图3，但是需要使用24色色彩还原卡替换清晰度测试卡。

图6　24色色彩还原卡　

测试过程中，通过不断调节色温灯，观察摄像机在不同的色温环境下所成像中24色色彩还原卡的颜色，判断摄像机在不同的环境色温下是否可以正确重现原色。

2.2.3宽动态测试

本项测试主要测试仪器及工具包括5 600 K色温灯两台、24色色彩还原卡大小各两张、塑料模特和测试卡架子若干。测试中，暗处运用塑料模特作为目标，为便于观看暗处目标在摄像机监控画面中的表现，在塑料模特上粘贴了小24色色彩还原卡。测试设备的现场搭建如图7所示。

图7　宽动态测试设备搭建图　

本项测试主要针对拥有宽动态技术的摄像机。评测过程中，打开两台5 600 K色温灯并在两侧以45度角对准大24色色彩还原卡，根据需要，适当调整设备距离。此时，塑料模特没有灯光照射，处于阴影处，从而营造出了光照对比强烈的场景。通过调节摄像机焦距至分辨率卡充满监视器的整个屏幕，然后调整画面至最佳状态，观察画面前后景宽动态的效果。参评人员在评判室通过观察监视器画面，将阴暗处的塑料模特以及其上粘贴的小24色色彩还原卡的亮度和显示效果与光照充足的测试卡支架上的大24色色彩还原卡进行对比，比较各台监视器中二者在强弱光源巨大反差下的图像质量，从而进行主观评判。

2.2.4自动电子增益测试

本项测试的主要测试仪器及工具包括清晰度测试卡两张、颜色鲜艳的物体(花篮)、节拍器和可调色温灯两台。测试时，打开两台色温灯，开至最亮，在两侧以45度角对准测试卡，花篮和节拍器是没有灯光照射的，测试设备的现场搭建如图8所示。

图8　自动电子增益测试设备搭建图　

本项测试通过人为不断调整可调色温灯以改变光线强度，观察在光线由弱变强以及由强变弱的过程中，摄像机成像的效果。参评人员根据评判室里各台监视器上显示的画面，按规则进行评分。

3评测比较实例分析

本节以某银行摄像机产品选购评测为例，选取网络摄像机宽动态枪式1 080 p中的宽动态范围和水平清晰度两个指标进行实例分析。本次评测结果采用计分制，根据最终的综合得分进行性能比较排名。水平清晰度最高分值采用动态机制，即每类摄像机中选择水平清晰度实际最高者的线数/10作为最高分。宽动态最高分值为10。而宽动态作为此类型摄像机的关键指标，参评专家一致认为其权重为水平清晰度的两倍。如表1所示。

表1　评分规则

本节选取了4家厂商，分别为A、B、C、D。评测中，对各厂商提供的摄像机均采用了同一型号规格的3~12 mm的标准镜头。基于第2节中第2小节的评测方法，对4台摄像机同时进行清晰度和宽动态测试。各家厂商提供的摄像机在清晰度测试中所获取的画面如图9所示，在宽动态测试中获取的画面如图10所示。

图9　各厂家水平清晰度测试效果图　

图10　各厂家宽动态范围测试效果图　

参评人员通过观察测试画面对各摄像机对应的指标项目按规则进行评分。对于水平清晰度，参评人员通过主观评测法，根据观察到的可分辨的电视线数/10作为最终得分。而对于宽动态，则根据前后景效果对比作为评分标准。评分结果如表2所示。

其中，各家厂商提供的摄像机对应的各项指标的平均分Ckj的计算如公式(1)所示。

(1)

表2　指标得分

式中，k表示供应商序号，j表示指标序号，n表示共n位参评人员，bij表示第i位评判者给予第j项指标的评分。

百分制的计算如公式(2)所示。

(2)

式中，Hj表示第j项指标的最高得分，Dkj表示第k家厂商提供的参与评测摄像机第j项指标的百分制分数。

将两项指标各自的最终得分进行量化分析，如图11所示。

图11　宽动态枪式1 080 p　

从该量化图中，两项指标性能的优劣显而易见。其中，D厂家提供的网络摄像机宽动态枪式1 080 p水平清晰度效果最好，而C厂家提供的网络摄像机宽动态枪式1 080 p宽动态范围效果最好，由此可见，哪家厂商的摄像机质量更好不是凭一个指标就能够决定的，而是需要综合评判作出分析。对于以上两项指标，进行综合比较，将各项得分进行加权平均，得出的综合评分表如表3所示，量化结果如图12所示。根据量化图，两项指标综合比较结果显示厂商D提供的摄像机性能更优。

表3　综合得分

图12　两项指标总成绩　

4结语

如何评测摄像机关键技术指标的优劣是困扰目前摄像机采购的难题。本文基于实际需求，通过建立合理的摄像机评测指标集，提出了实用性强的评测方法，并将其用于某银行摄像机技术指标比较评测中，同时给出了客观合理的结果。评测中未使用如imatest色彩还原测试软件、Hyres清晰度测试软件等，只需参评人员主观评测，根据观察图像的客观显示效果，按规则给各项指标进行打分，使评测方法具备通用性。另外，评测中将评判室和技术评测室完全分开，并在二者间由广播级联的方式实现全双工通信是一大亮点，保证了评测的公正性。本文评测方法侧重考察主观评测结果，在客观评测方面略显不足，若能与软件结合起来使用，将会使评测结果更具科学性。

参考文献

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[2]沈佩钧.安防摄像机分辨力指标分析和测试方法探讨[J].安防科技,2011(2):13-15,56.

[3]史榕.自动白平衡算法的研究与实现[J].信息技术,2012(3): 85-88，93.

[4]鹤岗光治.JVC监控技术文章连载·之三摄像机分辨率及最低照度的检测方法[J].中国交通信息产业,2007(4): 126-129.

[5]徐福涛.解析宽动态技术在监控摄像机中的应用[J].电子世界, 2012(12): 71-72.

(责任编辑陈小明)

作者简介代小艳(1990—)，女，湖北人，2013级硕士研究生。研究方向为安全防范技术与工程。

中图分类号D918.2