1. 光譜和光源

要根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)需要實(shí)現(xiàn)的功能提供盡可能的多的信息——比如皮膚診斷儀就經(jīng)常使用可見(jiàn)光、偏振光、UV光三種光源進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；植物分析則經(jīng)常使用多光譜相機(jī)（多光譜相機(jī)詳情可以參考大話成像文章《什么是多光譜/高光譜成像》）。因此選擇適當(dāng)?shù)墓庠矗ㄒ约疤囟ǖ墓庾V波段）是機(jī)器視覺(jué)項(xiàng)目首先要考慮的因素。

如下圖可見(jiàn)，不同類型光源/不同波段光譜能夠得到不同特征的圖像信息

2. 亮度、運(yùn)動(dòng)模糊和噪聲

之所以將這三個(gè)問(wèn)題列在一起是因?yàn)檫@三個(gè)指標(biāo)可以幾乎說(shuō)是相互矛盾的，需要根據(jù)實(shí)際的需求去平衡。

亮度是算法識(shí)別精度的影響和算法模型以及訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集都有關(guān)系，比如下圖中的虛線，當(dāng)使用各種EV 值去訓(xùn)練mobilenet-ssd 和RFCN-Rsnet101 時(shí)，兩個(gè)算法的mAP最大值出現(xiàn)在了不同的EV值處。

再比如下圖，經(jīng)過(guò)Algolux 自動(dòng)化工具訓(xùn)練出來(lái)的IQ 圖像，車身的亮度顯然是人臉視覺(jué)中認(rèn)為質(zhì)量比較差的圖像，但是卻能被算法識(shí)別到。

當(dāng)我們需要調(diào)節(jié)亮度的時(shí)候，如果增加曝光時(shí)間可能會(huì)引起圖像運(yùn)動(dòng)模糊導(dǎo)致識(shí)別率下降，而減少曝光時(shí)間增加gain又可能會(huì)導(dǎo)致噪聲變大和動(dòng)態(tài)壞點(diǎn)的增加。

以下圖為例，圖像中的6幅圖像都是通過(guò)改變某一個(gè)像素的亮度造成算法識(shí)別結(jié)果的改變。比如左上角的船，通過(guò)增加一個(gè)亮點(diǎn)，VGG則將其分類為‘Car’ 而不是‘Ship’。

因此需要在計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目中思考所需要圖像傳感器的QE和動(dòng)態(tài)范圍；

需要鏡頭的光圈大?。ㄟM(jìn)光量、景深等）；

思考圖像調(diào)試則需要平衡曝光時(shí)間和增益、HDR 的調(diào)試、保證動(dòng)態(tài)壞點(diǎn)的去除等等。

3. 對(duì)比度

對(duì)比度下降不僅會(huì)從人類視覺(jué)角度造成圖像質(zhì)量下降，從機(jī)器視覺(jué)角度（算法識(shí)別）也導(dǎo)致識(shí)別精度的下降。

雖然對(duì)比度下降對(duì)人類視覺(jué)和機(jī)器視覺(jué)（算法識(shí)別）都造成相同趨勢(shì)的影響，并不代表兩者對(duì)IQ tuning有絕對(duì)相同的需求，比如下圖中夜景和雨天的兩種調(diào)試傾向，‘Atlas optimized’這種tuning 傾向對(duì)機(jī)器視覺(jué)則有更好的效果（檢測(cè)成功率更高）。

雜散光，臟污，以及ISP相關(guān)模塊tuning都會(huì)對(duì)圖像對(duì)比度產(chǎn)生影響

4. 圖像形變（畸變）

如下圖，對(duì)原圖進(jìn)行形變后的圖像。原圖和畸變圖像在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感知會(huì)隨著形變的情況而產(chǎn)生變化。

5. 解析力/分辨率

解析力同樣對(duì)機(jī)器視覺(jué)和人類視覺(jué)都有直接的影響。

決定相機(jī)解析力的因素有很多，相機(jī)解析力對(duì)機(jī)器視覺(jué)的影響也與對(duì)傳統(tǒng)人類視覺(jué)圖像質(zhì)量的影響有所不同，MTF/SFR和角度分辨率對(duì)機(jī)器視覺(jué)都有影響。

6. 色彩

顏色錯(cuò)誤會(huì)對(duì)分類算法和分割算法都產(chǎn)生了錯(cuò)誤的影響。