检测原理：
通常画质评测分为实景主观评测和实验室客观评测，前者即对拍摄到的实景进行主观感知评测（人眼审美），后者即在实验室环境可控条件下对指定图纸/区域进行素材采集并对图像画质表现作客观化度量。以紫边为例，Imatest通常用斜边来客观化测量横向色差的色散，大致就是统计斜边沿水平方向的像素偏移程度（偏移像素面积CA）。如12233图卡上的斜边区域图示如下，详尽客观化度量过程可查阅链接本篇不做赘述。
而实景中的紫边，目前手机厂商和评测机构多采用主观评测，对于一个熟练项目的图像质量工程师来说，主观评测确实更方便且几乎不会有大问题，但是主观评测在图像质量评价上还是许多局限性如下三点尤为突出：
（1）结论不稳定，审美因人而异，同一个人在不同状态不同时间的结论会有偏差；
（2）无法量化画质表现及验证程度，对于局部细节存在漏判；
（3）低效，无法批量处理，数量多的时候费时费神且会影响主观评价结论。
基于此，本文参考Baek-Kyu Kim[1]开发了一种图像紫边客观化检测方法，该方法根据紫边的高亮、边缘、近紫色三大特性来检测图像中的紫边像素。其原理图如下，
检测原理就是：分别检测图像中高亮区、近紫色区、梯度变化区这三个区域的像素点分布，然后结合形态学、交并等图像处理操作得到最终的紫边区域。如下图所示，
其中，
NSR（Near-Saturated Region），高亮区（亮度近饱和）；
CR（Candidate Region），近紫色候选区；
CCR（Color Change Region），梯度变化区；