图象畸变检测通常涉及对图像的几何形状、颜色、亮度等方面的评估，以确定是否存在畸变现象。
几何畸变检测：检查图像中物体的形状是否发生扭曲或变形。
径向畸变检测：检测图像中是否存在径向拉伸或压缩的情况。
切向畸变检测：评估图像中是否存在切向扭曲的现象。
颜色畸变检测：检查图像的颜色是否准确，是否存在偏色或颜色失真。
亮度畸变检测：测量图像的亮度分布是否均匀，是否存在过亮或过暗的区域。
对比度畸变检测：评估图像的对比度是否合适，是否存在对比度不足或过高的情况。
清晰度检测：确定图像的清晰度是否符合要求，是否存在模糊或不清晰的部分。
边缘检测：检查图像中物体的边缘是否清晰，是否存在边缘模糊或缺失的情况。
噪点检测：检测图像中是否存在噪点或干扰，影响图像质量。
失真度测量：通过计算图像的失真程度来定量评估畸变的严重程度。
校准检测：验证图像是否经过正确的校准，以确保准确性。
视角检测：评估图像在不同视角下的畸变情况。
动态范围检测：测量图像能够显示的亮度范围，是否存在动态范围不足的问题。
色彩空间检测：确认图像使用的色彩空间是否正确，是否存在色彩空间转换的问题。
伽马校正检测：检查图像是否进行了正确的伽马校正，以确保亮度和对比度的准确性。
白平衡检测：评估图像的白平衡是否准确，是否存在色温偏差。
色彩还原检测：检测图像的色彩还原能力，是否能够准确呈现真实的颜色。
分辨率检测：确定图像的分辨率是否符合要求，是否存在分辨率不足的情况。
图像压缩检测：评估图像压缩算法对图像质量的影响，是否存在压缩失真。
图像传输检测：检查图像在传输过程中是否发生畸变或丢失。
多图像比较检测：通过比较多个图像来发现潜在的畸变差异。
实时检测：对实时图像进行畸变检测，以确保实时性和准确性。
主观评估：通过人眼观察和主观评价来判断图像的畸变程度。
客观评估：使用特定的算法和指标来进行客观的畸变评估。
图像修复检测：评估图像修复算法对畸变图像的修复效果。
图像增强检测：检查图像增强算法是否能够改善图像的质量和减少畸变。
图像分析检测：对图像进行深入分析，以确定畸变的原因和影响。
