Imatest测试注意事项及相关结果分析演示幻灯片

1,左右两个面光源以45度角照射测试卡，见图1对于荧光灯管类光源(D65/CWF/3500K等)每天在测试前需要开灯15分钟预热使其稳定。应该经常测量光源照度/色温/均匀性以保证适当的测试条件。,反射测试卡测试环境,2,可通过以下方式调节光照在测试卡上的照度首先把每种色温的灯管开关全部打开，亮度调整到最大。调节光源面板到测试卡的距离，距离越近照度越大。单倍光源的光强在距离60-80cm时，对于60cm的照面可以达到1200-1500lux。80-120cm的距离可以达到800-1000lux.双倍光源(如D50光源换为D65光源，同时打开)，或者同时打开D65和D50光源。在60-80cm的距离，60cm以内的照度可以达到2000-3000lux，80-120cm的距离可以达到1500-2000lux.,反射测试卡测试环境,3,测试的光照均匀性要求-对于反射式测试卡应测量9个点分析光照的均匀性或至少5个点(中间及四角)。见右图。-我们建议在大多数的情况下，例如卡的尺寸在1米以下的情况，尽量达到90%以上的均匀条件。1米以上的尺寸尽量达到80%以上。,反射测试卡测试环境,4,清晰度体现了一个成像系统表现图像细节的能力。它是所有图像质量参数中最为重要的一个。消费者希望相机增加像素的同时也增加清晰度，但往往这是难于实现的。相机的清晰度通常会随着ISO速度的增加更降低，这是由于噪点的增加和软件降噪处理造成的。SFRplus测试卡是测量清晰度的理想图卡，因为它可以在整个取景器内分析各个位置的图像,Sharpness清晰度的定义,5,FOV是一个成像系统在一定位置上拍摄时的可见视场范围。在FOV以外的空间是相机不可见的。通常用角度来表示。FOV通常分为垂直视角，水平视角和对角线视角表示。SFRplus测试卡可以自动分析FOV。,FieldofView(FOV)视场角的定义,6,畸变畸变是一种可以把直线变成曲线的像差。广角镜头、变焦镜头，远距镜头容易造成严重的畸变。在图像的边缘切线尤其明显，但对于沿半径的放射线是看不到畸变的。畸变有两种形式Barrel桶形畸变Pincushion枕形畸变畸变越小越好，但是对于普通消费者的拍摄来说，畸变不是一个很大的问题，特别是手机拍摄，但是对于建筑摄影来说是非常关键的。,Distortion畸变的定义,7,色差(CA)是由于不同波长的光通过镜头时的折射不同造成的。对于不同色彩的光镜片折射的程度不同。尽管将横向色差控制到最小是镜头设计的目标之一，但问题不会完全消除，大多数的超广角镜头，长焦镜头，大范围的变焦镜头的横向色差会比较明显。在图像的边缘也会比较明显。横向色差可以使用SFRplus测试卡进行测量，它的结果由图像中心到边角距离的百分比来表示（即1/2对角线距离的百分比），根据所选区域到边角的夹角进行校正。它可以给出最好的综合分析结果，因为这样与测量的位置和像素数量无关。,LateralChromaticAberration(LCA)横向色差的定义,8,使用反射式面光源以左右45夹角照射测试卡。测量光源的色温和照度，确保达到适合的测量条件。我们建议的常用测量条件是：色温D65或D50照度达到900lux左右均匀性90%(4倍的测试卡大于80%),SFRplus测试卡的测试环境,9,正确的对于SFRplus测试卡进行取景是得到准确测量结果的关键。在调整好光照条件和正确取景后就可以进行拍摄了。建议在一个设备同一条件下拍摄多张图片,SFRplus测试卡的拍摄,10,在Imatest软件的界面打开SFRplus设置模块。调入拍摄的图像。,SFRplus测试卡的图像分析,11,右图是一些参考设定在OptionalSettings设置中输入测量的上黑边到下黑边的高度，以及镜头到测试卡的距离。然后点击切换到”SFRplusAutomodesetup“,SFRplus测试卡的图像分析,12,清晰度的结果一般表示为每个选择位置的MTF50P和MTF20P数据，并可以按照图像的不同区域设置权重。MnnP是指MTF从峰值减少到nn%时，的空间频率。MTF50P和MTF20P与MTF50和MTF20类似，但由于软件的锐化处理，增加了MTF50和MTF20的数值，但是图像质量并没有提升，甚至由于边缘出现“Halos”现象，图像的视觉质量还有所下降。MTF20P很接近于“消失的”分辨率，即人眼几乎看不到细节的空间频率位置，而MTF50P则更好的反应视觉清晰度或分辨力。MTF50P和MTF20P可以用LW/PH空间频率值来表示，它代表着图像可以再现多少细节，LW/PH单位可以比较不同像素的相机之前的清晰度。,SFRplus测试卡的图像分析结果,13,对于每一个选中的区域，MTF50P和MTF20P都可以显示在二维的图像中。在三维图像中显示MTF50P可以在取景范围内有更好的可视化比较。通常在空间域，一个清晰锐利的没有“Halo”现象(5%-25%)的边缘是非常好的，而在频率域则表现为在Nyquist频率以下，MTF50P或MTF20P的数值较高，oversharpening低于20%-25%。Nyquist频率以上的能量如果过多，刚代表可能出现了混淆现象或摩尔纹。,SFRplus测试卡的图像分析结果,14,SFRplus多区域分析结果图此图显示了在取景范围内各个位置的MTF值在被选的区域旁边有许多带颜色的数据框浅蓝色框：代表中心到边角的位置百分比%distance黄色框：MTF50P浅灰色框：MTF20P品红色框：横向色差区域中心到边角的位置百分比,SFRplus测试卡的图像分析结果,15,右边上侧的的图表是斜边在空间域的显示一个关键的数据是10%-90%的像素数差异斜边Over/Undershoot的数据由一个百分数表示下侧的图表则显示在斜边在频率域中MTF数据的变化。,清晰度分析结果,16,分析数据可以存储为多种数据格式和分析图表。CSV,XML,JSON右图是典型的CSV输出数据，可以看到FOV,清晰度和畸变数据。,SFRplus图像分析结果,17,当选择13个分析区域时，可以生成一张3D的分析图表。在这个图表中重点看MTF数据在整个取景范围内的均匀性。这是一种简单的可视化的方式，去分析清晰度的分布。SMIA畸变也可以在此图表中读出。,清晰度分析结果,18,FOV可以在二维多区域图表中显示。如下图,FOV图像分析结果,19,青色和红色的线表示校正后的水平和垂直线。青色和红色的箭头示意畸变方向,棋盘卡图像分析,20,棋盘卡图像分析,21,棋盘卡图像分析结果,右上图显示了畸变在半径方向造成的改变r(归一化到中心到边角的距离)，公式为(input)radiusr(distorted)=rd.r=r(corrected)r(distorted)=rurd这里ru表示校正后的半径。r是校正图像的Scaling的函数,22,棋盘卡图像分析结果,23,色彩/白平衡测试环境设置,在“Multichart_1ROIFineAdjustment”窗口可以微调选区，选好后确认参数设置是否正确。在V4.0版的软件中，可以对ColorChecker进行自动定位。参数设置有如下推荐。,24,色彩/白平衡测试结果分析,定义和结果分析当饱和度100%时，视觉上饱和度会增强。饱和度在图像质量参数中是比较重要的，特别是从RAW文件在转换时经常关注。在相机图像处理时提高饱和度使图片更生动，(120%的饱和度在卡片机上是很常见的)但提高饱和度可能带来较高饱和区域的细节损失。超过120%一般认为是过度。白平衡错误在中灰块上的表现十分明显。(最下面的20-23块)，当Delta-C10时则比较严重了。不同品牌对于色彩和白平衡有不同的策略，有些倾向于提高饱和度，有些则倾向于较“暖”或较“冷”的基调，基于不同的AWB调整。,25,色彩/白平衡测试结果分析,定义和结果分析在分析结果时需要考虑以下因素。相机生产商不需要精确的色彩复制，因为结果是沉闷的。他们认为精确的色彩和令人愉快的色彩是有所不同的。大多数的人喜欢深蓝色，饱和的绿色，暖调的、微微饱和的肤色。因此他们常常提高饱和度，特别是对于蓝色，绿色和肤色。,26,色彩/白平衡测试结果分析,定义和结果分析在CIELAB色彩空间中显示出色彩误差。小方块是理想的ColorChecker数据，来自于ColorChecker的参考文件。圆点是真实的(a,b)数据，来源于图像。在方块或圆圈附近的数字是ColorChecker色块的编码。测试卡的背景在显示色域中如SRGB中希望达到L=0.9左右,27,色彩/白平衡测试结果分析,定义和结果分析平均饱和度差Chroma(%)是图像饱和度与ColorChecker参考数据的饱和度百分比的平均值C是不考虑亮度的，仅考虑彩度的差异。而E则包括了亮度的差异。Imatest显示两种C值，带有饱和度校正的，以及不带饱和度校正的。,28,色彩/白平衡测试结果分析,定义和结果分析平均饱和度差Chroma(%)是图像饱和度与ColorChecker参考数据的饱和度百分比的平均值C是不考虑亮度的，仅考虑彩度的差异。而E则包括了亮度的差异。Imatest显示两种C值，带有饱和度校正的，以及不带饱和度校正的。,29,色彩/白平衡测试结果分析,定义和结果分析中间的方块是色块的理想值，根据测试卡上的照明修正。此修正是根据灰色区域的二届调整得到。区域1和区域2的亮度应该很接近。区域2可能在有些色块暗一些，有些色块亮一些。区域2和区域3对应于L*a*b*色彩误差绘图,Figure10:ColorAnalysisPlot,30,色彩/白平衡测试结果分析,定义和结果分析右图是由底部灰度色块得到的图形结果，包括色调响应和噪点。左上角的图显示了灰度色块的平均密度（黑色曲线），和一阶二阶密度调整（蓝色点划线和绿色曲线）。右上角的图显示了色卡（灰度色块）的密度响应左下角的图显示了每一个灰