如何检查传感器灰尘快速指南

传感器粉尘来自哪里?

根除任何有害生物都需要知道它藏在哪里以及它是如何到达那里的，所以我想先解释一下为什么传感器灰尘是一个如此普遍的问题。

虽然看起来不像，但我们生活的世界充满了灰尘。不管你的工作室有多干净，或者你的相机包有多干净，微小的灰尘颗粒都会在某个时候落在你的相机上。

这是在考虑户外使用或更换镜片之前。当使用廉价变焦镜头时，反复放大和缩小的简单动作会“吸入”灰尘颗粒到镜头中，随着时间的推移，灰尘颗粒会进入你的相机。一旦进入，它们就可以在镜子或传感器上停留。

此外，更换镜头会大大增加灰尘进入传感器的可能性。(如果你在肮脏的环境中换镜片，问题就更复杂了!)

所以，虽然你可以采取一些措施来减少灰尘(换镜头时把镜头架朝下拿着，不要在外面换镜头等)，但灰尘最终会不可避免地找到相机传感器。这就是为什么，除了尽量减少灰尘暴露外，定期检查灰尘是很重要的!

识别灰尘:是在反光镜上、取景器上还是传感器上?

当灰尘进入你的相机系统时，它可以沉淀在三个不同的地方:

重要的是要认识到，虽然灰尘落在镜子或取景器上是可见的，但这两个地方对你的照片都没有任何影响。虽然取景器和镜子对观看场景和拍照很重要，但镜子和取景器的灰尘绝对不会影响你的图像。当你通过取景器观察时，你经常可以用肉眼看到这些类型的灰尘。它们可能很烦人，但它们通常是用鼓风机修理的。

在数码单反相机上，传感器灰尘直到在照片上留下大小不一的黑点才会显现出来。如果你通过数码单反取景器看到灰尘，那不是在传感器上。

在无反光镜相机上，传感器灰尘会在电子取景器上显示出来。然而，在电脑显示器上查看图像时，通常更容易看到。

通过查看您的照片来识别传感器灰尘

识别传感器粉尘点的第一个有效方法是在查看图像时。你可以在你的相机LCD上这样做，但通常在一个大的显示器上检查灰尘会更好。

如果灰尘点在多张图片中出现在同一个地方，你可以识别出来，特别是在f/8或更小的光圈下拍摄的照片。当定位在对着天空时，尘埃斑点特别明显。

然而，如果你在查看照片时没有看到任何灰尘点，它们可能仍然存在-只是隐藏起来了。如果你通常在大光圈下拍摄，即使在明亮的背景下，大多数尘埃颗粒也不会出现。在有很多细节的图像中，尘埃也可能不那么明显，但这并不意味着它已经消失了。

如果快速扫一眼图像就能看到一个尘埃点，那么你可能看到的是传感器上的一个非常糟糕的地方——一个不会因为你挤了一点空气就离开的地方。您可能需要彻底清洁传感器，以摆脱最严重的罪犯。

无论你是花钱请专业人士清洁传感器，还是你自己做得足够舒服，都有可能做得过火。传感器有一层脆弱的涂层，可能会因过度清洁而损坏，而频繁清洁会增加损坏传感器的几率。那么，如何快速简便地评估传感器是否真的需要清洗呢?

用测试枪识别粉尘点

假设你担心灰尘，但你不确定传感器是否有严重的灰尘问题。这时我建议做一个简单的测试。

.你可以在晴朗的天空，一张白纸，甚至是你的电脑屏幕上运行这个程序。首先将相机切换到光圈优先模式。确保你使用矩阵或评估测光和尽可能低的ISO。

关掉自动对焦，调到尽可能小的光圈(记住，数值越大光圈越小)。

用空白的目标区域填满画面，手动拨动镜头完全失焦，然后拍下一个画面。当你在电脑上打开图像时，寻找黑点。看到任何?这些就是你的罪魁祸首。

后期处理确认

没有哪个测试是完美的，这次也不例外。然而，有一个巧妙的技巧，你可以在Photoshop中运行，作为一个附加的检测层。通过按住Ctrl/Cmd I，你将反转图像，创建一个负数。黑点(如果有的话)现在会在黑暗的背景下呈现白色，使它们更容易被看到。

通过倒置照片和创建一个负片，几个额外的问题区域被揭示。

Lightroom还提供了一种方便的方法来寻找灰尘点。只需在Develop模块中打开测试图像，然后选择右上角(在直方图下方)的Remove工具。选中“可视化斑点”框，Lightroom将创建一个高对比度的单色蒙版，您可以使用它快速识别任何有问题的区域!

保持你的照片质朴!

传感器灰尘通常可以在Lightroom或Photoshop中修复，不会有太多麻烦，但为什么要在不必要的情况下花费额外的时间在电脑前呢?如果你努力在相机上拍出正确的东西(你应该这样做)，这绝对是一个半定期的清单。

如果你确实发现了想要清除的灰尘点，有很多自己动手清洁传感器的选择。如果你觉得自己做这件事很舒服，那就太好了。

无论哪种方式，知道如何快速识别问题，你就能更好地解决问题，并重新拍出干净、清晰、无尘的照片。

来源：dps Jeff Guyer

针孔摄像头屡禁不止？用你手机自带的ToF传感器对付它，成功率90%

不法分子用

导致现在不少人出门住个酒店都要先用网上学来的方法查个遍，才能安心躺下。

然而像什么手机摄像头检测法、某宝上的检测仪等费时费力，主要效果还不一定好 ……

现在，来自新加坡国立大学的研究员们又开发出了一种新方法，用一部手机加一个智能应用程序 ，就能实现近90% 的精准检测率。

真的吗？来看。

一部手机+机器学习APP揪出针孔摄像头

首先，手机不是普通的手机，是带有ToF （Time of light，飞行时间）传感器 的手机。

所谓ToF传感器，就是传感器发出经调制的近红外光，遇物体后反射，然后通过计算光线发射和反射时间差 或相位差，获得被拍摄景物的距离 ，以产生深度 信息。

其测量范围可达数米、精度小于2cm，每秒更新频率可达30~60 fps。

可在手机上用于人脸识别、金融支付、摄像时精准抠像/探测景深、AR建模与体感游戏等。

现在有部分手机已经配有ToF传感器，比如iPhone 13、iPhone 12 Pro、Samsung S20+/Ultra、华为P30 Pro、OPPO RX17 Pro 等。

没有的也别着急，未来会渐渐成为一种趋势。

进入正题。

我们都知道，相比普通物体的“散射”，光线打在镜头这类物体上会形成强烈的逆反射，就像这样：

一个更形象的比喻：

而ToF传感器正好不仅能告诉你物体离摄像头有多远 ，还能反映图像中每个像素有多亮 。

那就好办了，就比如下图最右，通过适当距离的ToF传感器反射，我们可以发现四个高亮点，而其中一个就是针孔摄像头藏身之处。

但是，问题也来了，四个亮点长得差不多，凭什么说中间那个就是呢？

另外，如果传感器和嫌疑物的距离太近或太远，给出的成像会“糊”就会造成误报，那又不知道嫌疑物到底在哪，怎么选择一个理想位置进行检测呢？

以及目前的ToF传感器空间分辨率都非常低 ，只有240x320，这就导致一个针孔摄像头的图像可能就占1-2个像素；位深 （bit-depth）也低，只能代表8种颜色，检测难度直线上升，误报率居高不下。

最后，嫌疑摄像头反射的光只能在20° 的视场角（FoV）范围内可见，操作不当也会导致漏报。

好家伙，问题这么多，怎么解决？

这就得靠搭载了计算机视觉和机器学习的应用程序 来帮忙了。

首先，使用手机摄像头对准一些你嫌疑的对象，然后APP通过计算引导你和嫌疑对象保持合适的检测距离（一般是20厘米）。

计算依据假定针孔摄像头的直径为1-2mm。

在扫描过程中，ToF传感器的每一帧都给我们提供了激光强度图像和深度图像，程序将两者结合，提取候选区域，然后根据物理知识和机器学习过滤掉形状和距离基本不可能的选项。

接着将过筛的图像通过坐标转换从2D转为3D，再通过FoV过滤器进行视场角过滤。

最终给出是否有针孔摄像头的结论。

说了这么多，看看它的真本事吧。

88.9%的检测率

研究人员一共提供了21件不含和9件含针孔摄像头 的物品进行测试。

每件物品用三种检测方法：ToF手机/LAPD APP（也就是他们的方法）+一种叫做K18的市面检测仪+裸眼。

后两者需人为进行可疑摄像头的标注，一共379名志愿者参与。

最终，他们的方法最高获得了88.9%的准确率，以及最低16.7%的误报率。

比K18检测仪高了近30% 。

并且，APP在实验用的Samsung S20+可以连续运行2个半小时。

看到这儿，网友都坐不住了，纷纷喊话：什么时候上线应用程序，戳我啊 ！

好消息是，作者回应了：

代码正在开源。

那么，你觉得这个方法如何？到时发布了你会试试吗？

论文原文：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3485730.3485941

参考链接：[1]https://www.youtube.com/watch?v=t4Txdhlji4k[2]https://news.ycombinator.com/item?id=29267168

— 完 —

量子位 QbitAI · 头条号签约

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