任意圖表分析和輸出

任意圖表模組的資料輸出與其他 Imatest 模組的資料輸出不同：

由於任意圖表模組是基於自訂特徵佈局的概念，因此此模組產生的測量結果沒有固定的結構。相反，該模組會根據其在測試圖像中觀察到的內容產生結果。產生的結果集取決於該特徵類型可用的結果集（如下所述）以及使用者啟用或停用每種分析類型的選項。

範例：傾斜邊緣 ROI 輸出

如果 Imatest 在測試影像中偵測到傾斜邊緣（基於 SlantedEdgeFeature 或 SlantedSquareFeature 的一側），它將產生所有可從傾斜邊緣計算出的結果，例如 MTF（以及由此計算出的銳利度）、色差、邊緣粗糙度等。 （前提是用戶已在選項中要求計算這些結果。預設情況下，它們通常都會被要求計算。）

所有這些結果都將歸類到輸出 JSON 檔案中名為「Slanted_Edge_N」的欄位項目下，其中 N 是邊的唯一索引（詳見下文）。基於這條觀察到的邊的每個結果都將擁有自己的條目，如下圖所示。

投資報酬率結果與系統結果對比

粗略地說，Imatest 提供了一些基於單一 ROI 的測量方法，以及一些基於多個 ROI 來描述整個「系統」的測量方法。

例如，與觀察單一傾斜邊緣相關的各種結果（見上圖）都是ROI 結果，而幾何畸變結果（基於整個影像平面周圍的許多觀察點）則是系統結果。

有時，系統結果會包含一系列每個感興趣區域 (ROI) 的結果，相關測量資料會收集在這些子結果中。這在灰階和彩色色塊特徵中非常常見，這些特徵用於產生雜訊、色調響應、色彩準確度等測量資料。雖然 Imatest 可以在頂層單獨給出每個色塊的所有此類結果，但將其放在系統結果的上下文中會更有用。

以投資報酬率結果索引

每個 ROI 的結果都以 JSON 物件的形式報告，該物件位於名為「<ROI TYPE>_N」的欄位下，其中 N 是唯一的索引值，用於標識給定類型的每個 ROI。 （例如：「Random_Field_1」。）這些索引直接對應於圖表定義檔中定義每個特徵的「ind」值條目。

若要將任意結果 JSON 中找到的條目與圖表上的特定要素關聯起來，請與圖表定義檔進行交叉引用。 （提示：如果您選擇顯示要素索引，則圖表定義公用程式對此會很有用。）

斜邊索引

傾斜邊緣 ROI 索引是對上述規則的擴展。這是必要的，因為：

  1. 在圖表上建立傾斜邊緣 ROI 有兩種方法（SlantedEdgeFeature 和 SlantedSquareFeature），
  2. 每個 SlantedSquareFeature 都包含四個傾斜邊緣 ROI，但它本身只有一個索引。

斜邊的擴展索引規則如下（如下圖所示）：

  1. 如果圖表上定義了S個斜邊特徵，則前S個索引結果對應於這些特徵。 （請注意，對於未定義任何斜邊特徵的圖表， S為 0，因此任何由斜正方形衍生出的邊都將從索引 1 開始。）
  2. 每個傾斜正方形特徵都會依照上、右、下、左邊緣的順序向清單中新增四個邊緣索引。新增順序取決於傾斜正方形特徵的索引。

邊緣 ROI（以紅色勾勒）具有唯一且一致的識別索引（以藍色顯示）。這些索引僅基於圖表定義文件，與它們在測試圖像中的位置（或它們是否出現在圖像中）無關。

結果 JSON 結構

任意圖表模組的 JSON 輸出具有以下層次結構。

頂級對象（帶字段）；
資訊（包含執行時間、Imatest 版本等資訊的欄位的物件）
Results_array_sources （字串數組，用於命名產生以下結果數組的圖像來源）
結果（物件數組，每個物件對應 Results_array_sources 中的一個條目）

頂層 JSON 物件的Results條目是一個數組，其中每個條目包含從圖像中提取的測量值。 Results_array_sources字串條目的順序指示了產生Results陣列中結果物件的來源影像的順序。

注意：即使模組僅處理單一影像， Results和Results_array_sources欄位也各自包含一個包含其對應條目的單元素陣列。這使得 JSON 結構更加一致且易於預測，以便於機器解析。

以下列出了Results數組中物件的層級結構。下文中，粗體文字表示 JSON 對象，「[… something_n …]」結構表示一個物件數組，每個物件都由不同的n值索引（通常與上文所述的圖表特徵索引相關）。普通文字表示物件中的一個欄位。

（註：以下關於輸出 JSON 的資訊指的是 Imatest 最新版本中的結構。在先前的版本中，具體的物件名稱和組織結構可能略有不同。）

每投資報酬率輸出

斜邊

[…
斜邊_n
投資報酬率
左上
寬度
高度
邊緣屬性
方向
角度
暗色均值
輕均值
暗平均線性歸一化
光線平均線性範數
MTF
 mtf
頻率
mtf50
過度銳化百分比
銳利度
銳利度
CPIQ_QL
生命週期評估
面積像素
面積百分比
交叉像素
交叉百分比
R_G_delta_pixels
R_G_delta_percent
B_G_delta_pixels
B_G_delta_percent
… ]

枯葉/散落硬幣圖案

[…
隨機場_n
投資報酬率
左上
寬度
高度
隨機直接
頻率
mtf
texture_psd
雜訊_psd
銳利度
銳利度
CPIQ_QL
… ]

星星

[…
星_n
投資報酬率
左上
寬度
高度
MTF
頻率
mtf
半徑
角度
… ]

楔

[…
楔
投資報酬率
左上
寬度
高度
楔
頻率
mtf
限制解析度條
… ]

系統輸出

顏色
補丁顏色
[…
 patch_n ：
measured_RGB
實驗室測量
參考實驗室
Delta_C
Delta_E
Delta_C_94
Delta_E_94
Delta_H_94
Delta_C_2000
Delta_E_2000
Delta_H_2000
… ]

最大顏色錯誤
Delta_C
Delta_E
Delta_C_94
Delta_E_94
Delta_H_94
Delta_C_2000
Delta_E_2000
Delta_H_2000

平均色彩誤差
Delta_C
Delta_E
Delta_C_94
Delta_E_94
Delta_H_94
Delta_C_2000
Delta_E_2000
Delta_H_2000

CPIQ_色彩飽和度
CPIQ_color_OM
CPIQ_color_QL

系統_LCA
rg_fit_coeffs
bg_fit_coeffs
rg_delta_pixels
背景像素增量
CPIQ_像素
CPIQ_metric
CPIQ_QL

音調分析
參考_y
測量值
測量亮度
擬合伽瑪
曝光錯誤_光圈

噪音
ISO編號
飽和度
CPIQ_visual_noise_OM
CPIQ_visual_noise_QL
[…
補丁_n
luma_std
r_std
g_std
b_std
Lstar_std
astar_std
bstar_std
場景參考噪音
場景參考信噪比
CPIQ_視覺噪音
視覺噪音
mean_L
平均值
mean_b
var_L
var_a
var_b
covLa
ISO視覺噪音
視覺噪音
mean_L
mean_u
mean_v
西格瑪_L
西格瑪_u
sigma_v
horz_freq_content
horz_val_content
horz_freq_content_peak
horz_val_content_peak
horz_freq_content_interp
horz_val_content_interp
垂直頻率內容
vert_val_content
垂直頻率內容峰值
vert_val_content_peak
vert_freq_content_interp
vert_val_content_interp
… ]

均勻網格
*選定通道*_網格（注意：可能選定了多個均勻性網格通道，每個通道都會有一個條目）
*選定顏色誤差*_deltaC（注意：可能存在多個選定均勻性網格顏色誤差，每個誤差將有兩個條目）
*選定顏色誤差*_deltaE
CPIQ_結果
色彩均勻性
OM
QL

影片分析結果

自動曝光
補丁索引
幀時間_秒
場景切換
場景切換開始時間（秒）
場景切換時間（秒）
場景變化_起伏
收斂
收斂時間起始秒數
收斂時間（秒）
收斂目標
收斂穩定性
VCX_結果
VCX版本
補丁索引_VCX
場景切換開始時間（VCX 秒）
收斂時間起始點（VCX 秒）
收斂時間_VCX_秒
收斂目標_VCX
收斂性_穩定性_VCX

輸出檔名和位置

輸出檔名格式如下：

<圖表名稱>-<測試圖像名稱>.json ，如果 INI 欄位[arbcharts] combineOutput為 0（請參閱設定頁面）或：

<chart name>-batch-<timestamp>.json ，如果[arbcharts] combineOutput為 1。

<chart name>-VideoAnalysis-<timestamp>.json ，如果[arbcharts] doVideoAnalysis為 1 且分析了有效的視訊檔案。

在哪裡：

此模組的輸出檔案預設保存在使用者主目錄下的「Results」子資料夾中。使用者可以透過在「任意圖表」圖形使用者介面視窗的「輸出儲存目錄」欄位中輸入有效路徑（或等效地，透過在 INI 檔案的[arbcharts] save_dir_name條目中輸入有效路徑字串）來將輸出重定向到使用者選擇的位置。該路徑必須存在，且目前使用者擁有寫入磁碟的權限。這樣做會強制在以後的運行中在該位置建立“Results”子資料夾。