对于家用门铃摄像头而言，其首要诉求是能够在任何情况下精准的识别出站在门外的人。不管是在明亮的阳光下，还是在强烈的背光条件下，甚至在夜间，摄像头都要能够对人脸有着准确的目标曝光，其微小传感器必须专注于生成准确的面部细节。
鉴于大部分门铃摄像头的分辨率相对较低，上传至云端还会对图像进行压缩，这无疑是有挑战的。因此，其图像质量评测的基准与其他电子产品的着重点有很大的区别。自2021年以来，DXOMARK的图像专家结合真实场景下的客观测量和实验室分析，首度建立了家用门铃摄像头的测试基准。我们分析了不同光照用例，并以各种动态和距离进行了图像质量测试。

以下是我们所测试的八款主流门铃摄像头及其得分。
日光使用场景
日光场景是使用案例中最常见的情况，因此，其结果很大程度上影响了总体排名。
日光用例包括晴天的良好照明条件，强烈的背光情况，以及阴天场景。其重点是评估不同的图像质量分支，主要是在人像场景中，特别是被摄者靠近相机的情况下。在图像质量属性中，曝光和细节保存被认为是最重要的，因为它们可以影响到人脸检测和被摄者的识别。像遮挡和压缩这样的情况，同样会影响整体图像质量，导致检测或识别失败。

在日光条件下，准确的显色性和白平衡不是一个硬性要求，但对于用户体验来说是一个不错的功能。最后，考虑到大多数门铃摄像头的细节保留度低，噪点通常不是特别看重的问题。所以与其他图像质量属性相比，噪声评估的权重较低。
 
另外，用电池供电的门铃摄像头往往处于排名的下半部分。因为我们需要在节约电量和处理高质量图像繁琐耗电的步骤之间做出的权衡。因此，有线门铃摄像头往往有更好的图像质量。

夜间使用场景
在DXOMARK针对夜间使用情况的门铃摄像头测试中，使用了与白天使用情况相同的实验室设置，但光线水平较低。大多数门铃摄像头在一定的光照度下使用红外模式，呈现黑白色。与保持红外模式的摄像头相比，在夜间提供彩色模式的门铃，无论是通过在可见光模式下停留更长时间，还是通过对红外馈电进行重新着色，都有明显的优势。
接下来，让我们深入了解一下门铃在三个主要图像质量属性方面的表现：曝光、纹理和伪影。

曝光
良好的曝光是正确识别人脸的关键。DXOMARK门铃测试结合了实验室与户外测试。在实验室条件下，使用了拟真的人体模型和受控的照明灯箱，再现了从低动态的强光到高动态的弱光，直至EV4的光照环境。
在室外场景由真人走进摄像头并在全光照条件下和门廊下评估目标曝光。评分较高的摄像头能够准确的对目标曝光并具有宽动态范围，意味着人脸和背景的许多细节能够被保留下来。在夜间，大多数门铃摄像头都有一个红外模式，以帮助在光线不足时获得更好的曝光。但即使如此，也不能保证良好的图像质量。在实际场景中，我们添加了一个外部照明源来模拟前门的灯光。评分较高的摄像头不论是否激活其红外模式，目标曝光总是准确地出现在人脸上。尽管夜晚场景下有些背景的图像元素丢失，但背景并不是重点，因此不会影响评分。

纹理
与曝光测试一样，纹理测试在相同实验场景下进行了实验室与户外测量。虽然图像纹理可以用分辨率图表来粗略估计，但这也必须通过现实生活中的场景测试。例如是否能够清晰描绘出面部特征细节（如胡须或皮肤），是否能看清衬衫上的标志甚至汽车牌照，以及是否能展现出周围地区的信息（如草和灌木丛）。评分靠前的门铃摄像头提供了最高水平的画面细节，并且能够在不同的照明条件下，保持图像细节一致。部分原因是其几乎没有由于压缩失真导致的细节损失。所测试的大部分门铃摄像头都无法识别汽车牌照，其清晰度无法对门前环境提供有效的信息。

失真
门铃摄像头中最常见的失真是压缩失真，主要原因是云端观看时出现的视频编码和压缩。广角镜头、振铃或接近饱和度的色调转变也会导致色差失真。导致失真的第二大原因是一种被称为阻塞的现象，当场景快速变化时，ISP有时会跟不上像素数，这在基于电池的系统中尤其如此。大多数门铃摄像头都受到视频压缩失真的影响，这些压缩失真降低了图像的细节水平。当压缩水平从一帧突然改变到另一帧时，可能会产生令人不快的帧重置效果。评分较高的摄像头避免了在其他门铃上看到的大多数常见伪影与失真。

门铃摄像头图像质量的稳步提高
DXOMARK的测试显示，一些主要的门铃摄像头品牌在图像质量方面有不少改进。

上海研鼎作为DXOMARK的总代理，可提供摄像头测试相关方案，详情请咨询Sales@rdbuy.com.