基于LabVIEW的HDTV主控板自动测试系统设计

2.2图像分析模块

高清电视主板的视频输入端口有多种，如HDMI端口、COMP端口、VGA端口等，虽然输入端口很多，但测试的方法是一致的，即采用标准输入信号，通过对比输出质量偏差，来确定主控板质量是否符合出厂要求。

LabVIEW支持读取不同格式的图片，如JPEG、BMP、PNG格式，并且可以还原为像素图，便于进行算法分析。

结构相似性（SSIM）的评价算法是目前应用广泛的图像评价算法，比较符合人的视觉感受，且计算简便：

式（1）中l（x，y）为亮度比较函数，c（x，y）为对比度比较函数，s（x，y）为结构比较函数；3个指数α、β和γ为各个函数的权重。

然而，SSIM对于模糊失真类图像却不能具有良好的评价效果。根据研究发现，人眼对于图像的边缘纹理结构十分敏感，而图像的边缘纹理往往是图像结构的重要信息，在SSIM的结构比较函数中仅考虑了标准图像和失真图像之间像素的相关系数，而未考虑图像的边缘纹理信息。
 

梯度信息可以较好地反应图像的边缘纹理信息，因此，本测试系统决定采用基于梯度的结构相似度的图像质量评价方法，以提高了测试分析中对模糊失真类图像的判别精度。将SSIM中结构对比函数替换s（x，y）为梯度相似度函数g（x.y），则得到基于梯度的结构相似度GSSIM：

按照计算SSIM的思路一样，利用加权窗口，逐像素地移动，则最后整幅图像基于梯度的结构相似度MGSSIM，可由各子块的GSSIM求均值得到：

本文利用Matlab实现基于梯度的结构相似度算法，为验证图像测试程序的准确性，采用如图5所示的标准图像和三幅不同程度的高斯噪声失真图像，其失真程度依次减轻。

表1给出了它们的SSIM和GSSIM值。可见，模糊失真图像的GSSIM相对于SSIM，更能体现模糊图像的边缘纹理结构与标准图像的差异程度，也更符合人的视觉感受。

2.3数据处理模块

测试软件的一个重要功能是管理测试文档，它需要访问数据库，进行创建、插入、删除、查询等操作，并根据需要打印查询结果等。

LabSQL支持Windows操作系统中基于ODBC的数据库，利用Microsoft ADO技术以及SQL语句来完成数据库访问。借助LabSQL工具包中封装的VIs，可以方便地实现数据库的一些基本操作。本设计以Microsoft Access作为测试数据库。LabSQL工具包只能操作而不能创建数据库，所以需要测试前先创建数据库，再建立LabSQL与Access数据库的连接。数据库访问程序如图6所示。