增加清晰度測試可重復性的五個方法

一致性是成功的圖像質量測試的基本方面。系統中的每個組件都可能會影響測試結果的變化。對于通過/失敗測試等任務，主要目標是識別由于組件造成的變化并忽略由于噪聲引起的變化。能夠準確地復制測試結果，變異性限制在1-5％，可以更準確地描述產品的性能。

由于Imatest直接從圖像像素進行測量，因此任何對圖像添加噪點的來源都會影響測量結果。圖像中噪聲的主要來源是電子傳感器噪聲。在弱光情況下，光子散粒噪聲也有顯著影響。

為了減少銳度結果的變化并提高測試的重復性，您應該采取措施減少圖像中的噪點。

這里有5個技巧來限制測試結果中的噪聲：

最大化您的樣品

由于大多數噪聲源在曝光中的不同曝光和像素位置都是獨立的，因此可以通過平均多個樣本來有效地消除它們的影響。

為了利用噪聲的時間方面，當使用Imatest的固定模塊選擇多個圖像文件進行分析時，可以使用“組合文件進行信號平均”選項合并同一場景的多個圖像。這個技巧適用于Imatest的所有分析。

類似地，對于基于比例不變的感興趣區域（ROI）的分析，例如優選的MTF測量傾斜邊緣技術，增加在圖像中分析的傾斜邊緣周圍的ROI的面積增加了獨立隨機使用的樣品。一般來說，您希望在圖表中選擇盡可能大的一個窗口周圍的傾斜邊緣，并保留在圖像字段的所需區域內（因為MTF通常在字段周圍變化）。這個技巧不適用于圖像中具有固定特征尺寸的測試，如西門子星和雙曲線楔。

通過圖表對比確保足夠的信號水平（但不要太多）

對于銳度測量，您要測量的信號與圖像中的對比度有關。對比度越高，信噪比（SNR）越高，噪音對結果的影響越小。然而，可能有太多好東西：當傳感器中的像素達到飽和點，削波點或非線性響應區域時，會出現不切實際的銳度增加。ISO 12233：2014標準指定以4：1對比度打印的測試圖邊緣，以防止大多數系統出現飽和。

傾斜的邊緣信號電平與邊緣的明暗邊對比度密切相關。為了獲得可靠的結果，您應該嘗試實現傾斜邊緣的最佳對比度范圍。這部分涉及選擇適合您的測試設置的圖表。

增加陰影影響最大的測試圖的外部區域的對比度是增加信號電平的一種技術。從Imatest訂購圖表時，可以根據需要請求自定義。

請注意處理圖像的效果

一些使用Imatest進行測試的設備可以生成捕捉后未被軟件處理的原始圖像。在這種情況下，Imatest可以提供鏡頭和傳感器組合系統的精確測量。每當照相機設備在輸入給Imatest之前處理圖像時，可以觀察，研究和理解該處理的效果，但是不能被忽略。

當圖像從較高位深傳感器轉換為8位（24位彩色）JPEG時，由于量化，噪聲會稍微增加。如果需要廣泛的圖像處理（閃避和刻錄），則噪聲增加可能會更糟（可能出現“條帶化”）。通常最好轉換為16位（48位顏色）文件。處理還經常包括銳化，這可以在較高頻率下增加噪聲的相對功率。

處理圖像的最后一個警告是，許多消費類相機（特別是移動設備相機）使用非線性降噪（如雙邊濾波），這可以消除傾斜邊緣目標上的圖像噪聲，但也減少紋理細節。（注意：當涉及到這樣的非線性處理時，如上所述對多個圖像求平均值將不起作用）。在這種情況下，傾斜的邊緣測量可能無法告訴整個銳度的故事，而隨機（紋理分析）圖可能更合適。

確保更好的曝光

較低的光照環境通常需要更高的ISO感光度，以獲得良好的曝光，從而導致傳感器噪音和變化增加。確保良好的照相曝光可以減少光子散粒噪聲和圖像中傳感器噪聲的相對影響。提高曝光值的兩種主要方法（盡管要小心保持光線區域低于傳感器的飽和度，如上所述）：

1. 通過增加光源的亮度來增加圖表反射的光量
2. 只要照相機和目標都是靜止的，就增加曝光時間以聚集更多光線

選擇一個可重復的測量

MTF曲線的形狀在有噪聲的情況下會受到干擾。比較兩個完整的MTF曲線或在報告中加入一條曲線通常是不切實際的，所以工程師通常會將關于曲線的信息減少為一個或兩個總結指標。這些是為了在單個數字中傳達關于曲線的最重要的信息。常見的例子是：

• MTF10?，MTF30?和MTF50?：MTF曲線分別達到其歸一化（DC）值的10％，30％和50％的頻率值
• MTF50P?：MTF曲線達到其最大值的50?倍的頻率值（如果存在銳化，則可以大于在DC中找到的值1）
• 在1/4和1/2奈奎斯特時的MTF：在奈奎斯特采樣速率的一半和四分之一處的MTF值（分別為0.125和0.25個周期/像素）。
• MTF面積：從DC到0.5個周期/像素的MTF曲線下的面積，通常曲線歸一化到峰值為1（不太常見）。

下面以合成的無噪聲MTF曲線為例進行說明。MTF面積值是曲線下面淺紅色區域的積分。

每一個不同的噪聲實現（即每張照片的傾斜邊緣），這些度量值的值都會有所變化，但是在噪聲存在的情況下，一些度量值往往不太穩定（具有更多的方差）。確保使用體現您所關心的MTF特性的指標是非常重要的，但考慮到您可能遇到的噪音量也是可重復的。

下面顯示的是一組10個不同的MTF曲線（使用Imatest的SFR模塊）從一組模擬的傾斜邊緣圖像中計算出來的。我們的仿真過程包括產生5度傾斜的邊緣（雙線性插值），應用高斯模糊核，添加高斯白色像素噪聲（下面的每條曲線的不同實例）以及使用不銳化掩模技術應用銳化。在MTF曲線族上重疊的是與不同總結度量相對應的箱形圖（簡潔地表示整個人口的重要統計數據，在這種情況下，使用上述過程的100次模擬）。

這些討論框中最重要的方面是它們每個的長度，它表示每個度量在噪聲邊緣圖像的總體上顯示多少差異。（垂直方向度量的長度已經在該圖像中的不同軸比例上進行了補償，以允許與水平繪制的長度進行視覺比較。）注意，MTF50和MTF50P具有比相似的常見MTF30，MTF10更小的方差量。1/2和1/4乃奎斯特的MTF的變化規模不同，因為它們的單位比前面提到的指標有所不同，后者受到的噪音影響更大。MTF區域具有最小的變化，盡管這也是不同的規模，并且與銳度有不同的關系。（我們將研究MTF Area的適用性，這是一個非常有希望但不常用的指標，

下面的圖進一步顯示了不同的MTF度量在不同的銳化和噪聲水平下是如何變化的。在每個噪聲水平上的每個度量上計算每個度量的標準偏差σ?度量，超過100個隨機實例。原始的模擬傾斜邊緣測試圖像在[0,255]和4：1對比度之間被估值。

以上數據顯示了所有指標的變化性增加的預期總趨勢，包括噪聲增加和銳化水平不斷提高。有趣的是，各種噪聲和銳化水平的變化的值排序基本不變。另一個值得注意的問題是，在奈奎斯特1/2的MTF10和MTF對銳化特別敏感 - 當應用銳化時，它們的變化性跳動最大。這兩個指標通常也是整體上變化最大的，而MTF區域是最一致的。

當選擇用于報告成像系統的清晰度的度量時，重要的是要記住易受影響的報告值由于隨機噪聲而變化。通過使用更穩定的匯總度量標準值，可以確保將來測試中結果的可重復性。

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