图像失真对非标检测结果的影响主要体现在以下几个方面：
1. 降低检测准确性：图像失真会导致图像中的细节和特征变得模糊或扭曲，从而降低非标检测算法对图像中目标的识别和分类准确性。例如，在清晰度检测中，如果图像模糊，OCR（光学字符识别）的困难度或准确率会下降，需要人工介入审核，增加审核工作量。
2. 引入误差：图像失真可能引入不必要的误差，影响非标检测结果的可靠性。这种误差可能源于图像采集过程中的光学系统、传感器或图像处理器的问题，导致图像与真实拍摄环境存在差异。
3. 影响评估指标：在非标检测中，常用的评估指标如准确率、精确率、召回率等都会受到图像失真的影响。失真图像可能导致算法对这些指标的计算产生偏差，从而影响对检测算法性能的正确评估。
4. 挑战算法鲁棒性：图像失真对非标检测算法提出了更高的鲁棒性要求。算法需要能够在失真图像中准确识别目标，这增加了算法设计的难度和复杂性。例如，基于监督学习的无参考图像质量评价算法需要学习失真图像到图像视觉质量的函数表达，以应对图像失真带来的挑战。
图像失真对非标检测结果的影响是多方面的，包括降低检测准确性、引入误差、影响评估指标以及挑战算法鲁棒性。在进行非标检测时，需要充分考虑图像失真的影响，并采取相应的措施来减少其带来的负面影响。
