顏色/色調和 eSFR ISO 雜訊測量

包括色度、視覺噪音以及幾種類型的動態範圍計算

相關網頁

影像感測器雜訊—測量與建模—使用原始檔案進行影像感測器動態範圍和 Simatest 分析

使用色彩/色調互動式分析－對色彩和灰階測試圖表進行互動式分析

使用顏色/色調自動功能－固定（可批次處理）分析顏色和灰階測試圖

動態範圍– 概述，並提供指向 Imatest 計算動態範圍的模組的連結。

ISP/相機模擬器（Simatest） ——影像訊號處理/相機模擬器。使用顏色/色調原始影像分析的結果。

攝影影像中的雜訊—基礎介紹

顏色校正矩陣 (CCM)計算一個矩陣（通常為 3×3），用於校正影像顏色（通常來自 RAW 影像）。

 讀取原始影像，對Simatest模擬中的影像感測器雜訊進行建模，並計算動態範圍
已移至 影像感測器雜訊－測量與建模

本頁介紹了幾種類型的影像雜訊和訊號雜訊比 (SNR) 測量，可以使用以下Imatest模組進行測量。

  1. 顏色/色調設定— Imatest的互動式模組，用於測量大多數常用的顏色和灰階圖表，
  2. 顏色/色調自動設定－顏色/色調設定的批次操作非互動式版本，以及
  3. eSFR ISO — Imatest的用於分析 ISO 12233:2017 邊緣 SFR (eSFR) 圖表的模組

測量包括

這些測量中使用了兩種類型的灰階圖。

介紹

雜訊是由多種原因引起的測量訊號不必要的變化，例如電子電路中的熱量、入射到影像感測器上的光子等等。

它通常被建模為高斯隨機過程，但來自光子的噪聲，稱為光子散粒噪聲，是一個泊松過程（其統計特性在10次出現以上的均值上與高斯分佈非常相似）。高斯過程基於常態分佈，其機率分佈函數為

平均值μ和標準差σ 。

噪聲測量通常指的是RMS（均方根）噪聲，它相當於訊號S的標準差σ 。

RMS 雜訊 = N RMS = σ ( S ) ，其中σ表示標準差。

S可以是以下幾個通道中的任何一個訊號：R、G、B、Y（亮度），或衍生通道，例如 RY 或 BY（兩者都用於色度雜訊）或 L*、a*、b* 等。

校正非均勻光照下色塊中的噪聲

由於用於測量噪音的樣品區域可能光照不均勻，導致測得的噪音值N增加，而這種增加實際上並非由隨機噪音引起，因此Imatest計算結果可能與噪音= σ ( S )公式略有偏差。為了解決這個問題，我們分別在 x 和 y 方向上對平均訊號值進行二階擬合，然後在計算雜訊之前從訊號中減去這些二階擬合值。因此，Imatest 雜訊測量值可能略低於標準差。

在計算噪音的模組的設定視窗下拉選單中，可以設定Imatest計算方式。我們建議使用「新雜訊均勻性校正（最佳）」 ，但也提供了一個選項（不建議）來關閉非均勻性校正。

訊號雜訊比 (SNR) 通常比雜訊本身更有用。它可以表示為簡單的比值 (SNR = S/N)，也可以用分貝表示 (SNR(dB) = 20 log 10 (S/N) （電氣工程師熟悉的公式）。在數位相機中，雜訊來自多種因素。

  • 固定雜訊（感測器暗電流雜訊和熱（電阻）雜訊），
  • 光子散粒噪聲，其大小隨撞擊像素的平均光子數的平方根而增加。
  • 暗訊號不均勻性（DSNU）是由單一像素靈敏度的變化引起的，
  • 光響應不均勻性（PRNU）是由單一像素中電晶體增益的差異引起的，並隨光照強度線性增加。

可以從原始（完全未處理的）影像中測量感測器雜訊和動態範圍，如「從原始影像中測量影像感測器雜訊」中所述。

設定

可從支援詳細噪音測量的模組開啟噪音和視覺噪音設定視窗。

  • 在「顏色/色調設定」中，點選「設定」 ，然後點選「視覺雜訊設定」。 （「視覺雜訊設定」視窗包含多個雜訊設置，而不僅僅是視覺雜訊。）
  • 在「顏色/色調自動」設定中，按一下「色彩/色調自動」圖表區域中的「設定」按鈕，然後按下「雜訊和視覺雜訊」設定按鈕。某些設定也可在「顏色/色調自動」設定視窗中找到，其部分內容如下所示。

多重測試噪音設定

  • 從eSFR ISO （透過Rescharts或eSFR ISO Setup運行）中，點擊“更多設定”按鈕，然後點擊左側的“噪音設定”按鈕，或點擊“設定”下拉選單，然後選擇“噪音和視覺噪音設定”…
透過上述任何操作開啟“噪音和視覺噪音”設置
噪音和視覺噪音設定窗口

噪音計算可讓您在計算細節和速度之間進行權衡。選項有：

1. 無（非視覺）雜訊計算（最快）不需要噪音時請使用此設定。
2. 基本噪音計算（速度較慢）包括下表中的噪音類型 1-3 和 10-15。
3. 高階雜訊計算（速度較慢；包含色度雜訊）包括下表中的雜訊類型 4-9（色度和 CIELAB）。

密度和噪音圖的 x 軸，可讓您選擇噪音圖的 x 軸。選項包括：

X軸動態範圍單位
1. 對數暴露量（-目標密度）。電動汽車。
2.勒克斯（入射勒克斯/10^密度）。電動汽車。
3. 暴露量（dB）（-20×目標密度）。德貝特。
4. 日誌曝光。密度單位
5. 光圈值（EV） EV（光圈值）
6. 20 Log 10 （像素級（數位 DN））分貝
7 像素級（數位 DN）線性分貝

飽和度等級－對於大多數去馬賽克文件，建議使用標準設定。對於大多數原始文件，手動輸入即可。詳情請參閱下拉式選單。

標準文件（255（或 65535 ...）對於大多數去馬賽克文件
ITU-R 建議 601 (BT. 601) 234對於指定的影片格式
檢測到的最大斑塊樣本（很少使用）
手動輸入的飽和度常用於原始文件。請在此視窗之外設定。詳細資訊請參閱「影像感測器雜訊...飽和度等級」。

繪圖顯示參數－僅用於顯示雜訊。選擇 sigma（噪音）顯示的詳細資訊。

噪音不均勻性校正－強烈建議採用新的計算方法。另一種方法是不進行不均勻性校正，這種方法在極少數情況下可能有助於與外部計算結果進行比較。

檢視器顯示設定

CPIQ 顯示類型預設 — 1. 「無」可讓您設定顯示高度（公分）、顯示像素/公分和距離（公分）。其他選項是這些設定的預設值。

    1. 無（手動設置，假設列印解析度為 600 DPI）
    2. 小字說明
    3. 大字印刷
    4. 電腦顯示器
    5. 4.5吋手機
    6. 30吋4K超高清電視

視覺噪音計算－選擇視覺噪音計算，此計算速度可能較慢。

    1. 無視覺噪音計算
    2. 計算 ISO 15739 視覺噪聲
    3. 計算CPIQ視覺噪聲
    4. 計算 ISO、CPIQ 和可見光雜訊

噪音顯示

顏色/色調設定點選位於「設定」按鈕右側、噪音/SNR複選框下方的噪音顯示選項中的「11. 噪音分析（並非所有圖表都適用）」 。
顏色/色調自動開啟「設定」視窗（可從 Imatest 主視窗打開，也可在「顏色/色調」測試期間開啟），然後選擇右側的「圖 8」和/或「圖9 」。 （是的， “顏色/色調”測試允許顯示兩個雜訊圖，因為選項很多。）
eSFR ISO  （源自Rescharts）
或eSFR ISO 設定）		在「顯示」 （右側）下選擇16. 噪音。雜訊圖（僅限 eSFR ISO）在eSFR ISO 自動模式下可用。

共有 27 種不同的雜訊圖。除 10-12 號設定外，所有測量均僅針對灰階影像區塊。設定 10-12 適用於所有影像區塊（包括彩色影像區塊）；這些設定對於分析原始影像中的影像感測器雜訊尤為重要。

N測量*描述
1.雜訊與輸入密度（RGB）的關係：雜訊以像素為單位或占最大像素數的百分比 2. 簡單的雜訊或信噪比，源自像素級的標準差（σ）。
2.訊號/雜訊 (S/N) 與輸入密度 (RGBY)亮度（Y 通道）用於 S。
3. SNR (dB) 與輸入密度 (RGBY) SNR (dB) = 20 log 10 (S/N)。
4.色度雜訊與輸入密度3.業界標準色度噪音
5.色度訊號雜訊比與輸入密度的關係
6.色度訊號雜訊比（dB）與輸入密度的關係
7. CIELAB (L*a*b*)噪音3.實驗性的：由於 CIELAB 在感知上大致均勻，因此似乎很有道理，但尚未獲得業界認可。
8. CIELAB (L*a*b*) 訊號雜訊比
9. CIELAB (L*a*b*) 訊號雜訊比 (dB)
10.雜訊與像素（所有色塊） 2.用於表徵影像感測器雜訊。請參閱「原始影像中的影像感測器雜訊」 。對處理後的 RGB 影像較不適用。
11.信噪比與像素（所有色塊）
12.訊號雜訊比（dB）與像素（所有影像區塊）的關係
13. F 值（場景參考）噪聲，包含動態範圍結果。 2.用於動態範圍計算
14.光圈（場景參考）訊號雜訊比，包括動態範圍結果。
15. F 值（場景參考）訊號雜訊比（dB），包含動態範圍結果。
16. ISO 15739 視覺雜訊與輸入密度 (L*u*v*)五、符合ISO 15739:2013標準。包括觀察條件。
17. ISO 15739 視覺訊號雜訊比與輸入密度 (L*u*v*)
18. ISO 15739 視覺訊號雜訊比 (dB) 與輸入密度 (L*u*v*) 的關係
19. ISO 15739 雜訊和動態範圍
2.也符合ISO 15739:2013標準。完全不受視覺噪音的影響。
20. ISO 15739 訊號雜訊比 (S/N) 和動態範圍
21. ISO 15739 訊號雜訊比 (SNR)，單位為分貝 (dB)
22. CPIQ 視覺雜訊與輸入密度 (L*a*b*)五、出自IEEE CPIQ P1858 ™ （手機相機影像品質）規格。參見Imatest CPIQ 2016支援。
23. CPIQ視覺訊號雜訊比與輸入密度（L*a*b*）的關係
24. CPIQ 視覺訊號雜訊比 (dB) 與輸入密度 (L*a*b*) 的關係
25 YUV噪音 
3.
26 YUV序號
27 YUV 訊號雜訊比 (dB)

[ *註：2、3：噪音計算必須至少設定為 2 = 基本或 3 = 進階；
V. 必須勾選 ISO 15739 視覺噪音複選框。

這是X-Rite Colorchecker JPEG影像的典型雜訊結果。圖中顯示的是灰階塊（底部一行）的歸一化雜訊。

灰階影像區塊的雜訊與輸入密度關係。包含 R、G、B 和 Y 通道。
松下GF1，ISO 400

此圖顯示了灰階色塊（Colorchecker 色塊位於底部一行）R、G、B 和 Y（亮度）通道的噪聲，單位為最大像素值的百分比。 11. 在「顯示」區域中選擇「噪音圖」 ，然後在「顯示」下方選擇圖表的詳細資訊（噪音測量值和單位）。 （噪音下拉選單中提供了 27 種圖表選項供您選擇。）

「設定」按鈕下方的核取方塊可讓您在雜訊（或訊噪比或訊號雜訊比（dB））圖表上方顯示色調響應（像素對數與輸入密度的關係）。下圖是 Imatest 36 色動態範圍圖表的 JPEG 影像結果。

動態範圍及其測量方法在動態範圍頁面上有非常詳細的描述。

灰階塊的對數像素等級（色調響應曲線）和場景參考（光圈）雜訊與輸入密度的關係。
R、G、B 和 Y 通道。索尼 A6000，ISO 100。

由於右側有明顯的「肩膀」（低對比區域），這張JPEG影像的動態範圍似乎偏高。無論是否經過去馬賽克處理，RAW影像中都不存在這種肩部現象。

Imatest 動態範圍

動態範圍 (DR) 是指相機能夠保持良好影像品質（通常以信噪比 SNR 來表示）和對比的色調範圍。它可以用光圈值來衡量，光圈值相當於曝光補償值 (EV)（相差兩倍），也可以用分貝 (dB) 或密度單位來衡量，其中 1 個密度單位 = 3.322 光圈值 = 20dB。

動態範圍頁面對此有非常詳細的描述。

Imatest 有幾種動態範圍計算方法，這裡進行了交叉引用。

單一透射圖表影像的動態範圍。顏色/色調由於反射式色卡的色調範圍不足，因此需要使用透射式色卡，例如 Imatest 36 色動態範圍色卡或HDR 色卡。
多張（不同曝光）影像的動態範圍動態範圍模組使用不同曝光影像的色彩/色調階梯圖的 CSV 輸出檔。通常與反射式色卡搭配使用，但也可用於透射式色卡。
ISO 15739 動態範圍（基於密度≈2的色塊）顏色/色調， eSFR ISO從密度≈2的單一色塊推斷動態範圍。
原始影像感測器動態範圍及特性顏色/色調影像感測器雜訊在原始影像中進行了詳細描述。建議使用色調範圍≥3的透射式測試卡。

在「色彩/色調（互動或自動）」模式下，動態範圍（基於場景參考雜訊或信噪比）定義為（原始場景中）一個密度範圍，在該範圍內，以光圈值（f-stop，信噪比 SNR 的倒數）衡量的場景參考均方根雜訊保持在指定的最大值以下，且對比度足夠。雜訊越低（訊號雜訊比越高，訊號雜訊比是光圈值雜訊的倒數），影像品質越好。訊號雜訊比在最暗的區域往往最差。 Imatest 會計算幾個最低訊號雜訊比等級的動態範圍，從 10（20 dB；高影像品質）到 1（0 dB；低影像品質）。

  • 訊號雜訊比 (SNR) = 1 對應的動態範圍最接近 ISO 雜訊測量標準[1]第 6.3 節 ISO 動態範圍測量的預期目標。由於 Imatest 測量與 ISO 15739 在一些細節上存在差異，因此結果接近但不完全相同。它們可以在下文所述的 ISO 15739 SNR 圖中進行比較。

測量相機（或掃描器）動態範圍最直接的方法是使用透射式階梯圖，並用燈箱進行背光照明。反射階梯圖，例如柯達/蒂芬 Q-13 或 Q-14，並不適用，因為它們的密度範圍約為 1.9，相當於 1.9 * 3.32 = 6.3 檔光圈，遠低於數位相機的動態範圍。儘管它們可以配合多次曝光和階梯圖及色彩/色調動態範圍後處理器使用。

變速箱步進圖

動態範圍頁面列出了幾個傳輸步進圖。本頁重點介紹建議的Imatest 36 色動態範圍圖。這些圖表有多種變體，在明亮區域的密度步進約為 0.1，最大密度分別約為 3.6、6 和 8.2。

近乎圓形的色塊排列方式可確保光線衰減（漸暈）對結果的影響最小。需要提供包含實際密度的 CSV 或 CGATS 參考文件（每張色卡均附帶一個單獨測量的密度文件）。色卡在 8x10 英吋彩色膠片上的有效區域為 7.75x9.25 英吋。

它還包含中心和角落的傾斜邊緣，對比度為 4:1，用於測量 MTF。邊緣的 MTF50 ≥ 16 週期/毫米，比最好的噴墨測試圖高出約 3 倍。定位標記使區域選擇更加便捷，並且在“顏色/色調”模式下提供全自動區域檢測功能。中性灰色背景有助於確保測試圖在自動曝光相機中曝光良好（相較之下，黑色背景的測試圖有時會嚴重過曝）。此外，還提供更深的背景和遮罩。

如果擁有多張手動曝光照片，可以使用單層 36 色塊動態範圍圖表來配合動態範圍後處理器來測量大於 11 檔光圈的動態範圍。但我們通常不建議這樣做，因為這種方法無法測量眩光（光暈或雜散光）的重要影響。

Imatest 36 色動態範圍圖表
在 8x10 膠片上。 Dmax ≈ 3.4。		 ithdr36 Imatest 36色高動態範圍 (HDR) 圖表
在 8x10 膠片上。 Dmax ≥ 6.0。

此圖表採用高精度LVT膠片記錄製程製作，以實現最高的密度範圍、最低的雜訊和最精細的細節。右側的HDR圖表在底部14個色塊上增加了一到兩層額外的圖層。

燈箱

s_Lightbox_Front_WithHDR_480W你需要一個能夠均勻照亮傳輸階躍圖的燈箱。大多數情況下，9x12吋的尺寸就足夠了。避免選擇超薄或“迷你”型號，因為它們的照明可能不夠均勻。我們的燈箱產品線會定期更新。

這裡列出了Imatest燈箱和其他均勻光源。

典型的Imatest LED 燈箱（如圖右所示），Imatest 燈箱具有以下幾個特點。

  • 照明高度均勻。
  • 高品質光譜響應。您可以選擇色溫，通常為 3100K、4100K、5100K、5500K 和 6500K，顯色指數 (CRI) 為 97。提供 850nm 和 940nm 的近紅外線通道。該設備配備多通道混合模式，因此您可以混合不同通道，從而獲得連續的色溫範圍。
  • 強度可透過硬體旋鈕、WIFI 或 USB 調節，範圍從 30 勒克斯到 10,000 勒克斯：範圍超過 300:1，使其適用於從接近日光到極暗光線的測量。

若要測量動態範圍，請閱讀有關動態範圍的詳細說明，其摘要如下。

  • 將圖表放在燈箱上－或任何均勻漫射光源下。務必遮擋燈箱向圖表外部照射的直射光：雜散光會降低測量的動態範圍，應盡量避免。
  • 在暗房中拍攝圖表。確保沒有任何雜訊光線照射到目標正面，否則會影響拍攝結果。圖表周圍環境應盡可能保持黑暗，以最大程度地減少眩光。
  • 圖表無需完全適應框架。
  • 使用相機的直方圖確定使圖表中最亮區域飽和的最小曝光量。過度曝光（或曝光不足）會減少有效區域的數量。最亮區域的相對像素值應至少為 0.98（像素值 250 或 255）；否則，將無法偵測到相機的全部動態範圍。如果最亮區域低於此值，並且選擇了透射率圖表，則會發出動態範圍警告。
  • 請依照「使用顏色/色調互動式」或「使用顏色/色調自動」中的指示拍攝圖表。

動態範圍是指像素值達到最大值（24 位元色彩，最大值為 255，因此 98% 的像素值區域為 250）的區域與滿足測量標準的最暗區域之間的密度差，該值透過插值估算得出。此測量的重複性優於 1/4 檔光圈。

Imatest 動態範圍測試結果

以下是使用LibRraw從 raw 格式轉換而來的 Panasonic G3（一款像素間距為 3.75 微米的微型四分之三相機）在 ISO 160 下的測試結果，設定如下：去馬賽克：普通 RAW 轉換（去馬賽克），輸出伽瑪： 2.2，白平衡：相機，輸出色彩空間： 48 位元顏色，預設品質。

Panasonic G3，ISO 160，使用 LibRaw 轉換，未去馬賽克，使用 Color/Tone Interactive 運行。
相同的影像拍攝，
去馬賽克。動態
射程幾乎相同

低畫質等級（場景參考訊號雜訊比 = 1）下的動態範圍為 9.16 檔光圈，高畫質等級（訊號雜訊比 = 10）下則降至 4.39 檔光圈。 24 位元原始轉換後的結果不變。

響應曲線的形狀很大程度取決於轉換軟體的設定。下圖是同一曝光條件下，相機內儲存為 JPEG 檔案的影像。請注意，轉換曲線截然不同：它在亮部有一個“肩部”，這可以透過降低亮部飽和（“過曝”）的傾向來提高影像品質。動態範圍的提升得益於軟體降噪（ LibRaw轉換中沒有此功能）。

PanasonicG3相機，ISO 160，機內JPEG格式。注意“肩部”輪廓。
軟體降噪技術提高了動態範圍。

顯示區域和設定視窗中提供了多種選項，用於選擇 x 軸和 y 軸單位。若要將動態範圍從光圈值轉換為分貝 (dB)（感測器資料手冊中通常給出的測量值），請將光圈值對應的動態範圍乘以 6.02 (20 log 10 (2))。低品質（光圈雜訊 = 1；訊號雜訊比 = 1）的動態範圍與資料手冊中的數值最為接近。由於鏡頭光暈和其他因素的影響，測得的動態範圍通常低於感測器標稱的動態範圍。

高光區域出現明顯的肩部（即過渡曲線斜率降至接近零或趨於平緩的區域）表示高光區域的對比度有所損失。肩膀的存在可能具有一些畫面優勢：它可以減少高光「過曝」。

基於質量的動態範圍計算受限於高光區域傳遞曲線的斜率。傳遞曲線的肩部區域（斜率小於 0.05，接近零）對基於質量的動態範圍沒有貢獻。在採用基於質量的動態範圍值的噪音分析顯示中，這表現為飽和區域與高/中/中/低品質等級條之間的間隙，如下圖所示。

傳遞曲線肩部斜率接近零的區域表示高光部分對比度嚴重下降。
因此，它們對動態範圍沒有貢獻。

影像感測器（RAW）雜訊和動態範圍

關於 RAW 影像感測器雜訊的文檔已移至

影像感測器雜訊－測量與建模

因為它涉及的課題很大，而且對Simatest模擬至關重要。
本頁僅包含內容的簡要摘要和連結。

原始（未處理）影像的一個顯著特性是，相同光照像素區塊中的雜訊是像素等級（或數字值， DN ）的函數，而與顏色無關。

由於這項特性，原始影像有兩個重要的用途。

  1. 測量感測器動態範圍，這與相機動態範圍不同，相機動態範圍受到鏡頭雜散光（眩光、遮蔽光）的限制。
  2. 表徵感測器特性，這些特性可用於ISP（影像訊號處理）/相機模擬器Simatest ，可用於探索系統性能與曝光、曝光指數（系統增益）、（相對）光照水平、銳化、降噪等的函數關係。

影像感測器雜訊－測量與建模目錄

  1. 介紹
  2. 實驗技術－適用於處理透射式灰階（動態範圍）圖表的良好技術
  3. 原始文件類型 — 商業文件與二進位（通常來自開發系統）
  4. 讀取商業 RAW 檔案— 使用 LibRaw
  5. 讀取自訂（二進位）原始檔案— 使用通用 ReadRaw 函數
  6. 處理拜耳原始影像－拜耳原始影像格式（RGGB 等）以及如何使用標準單色或拜耳原始影像視窗？
  7. 黑色電平偏移和飽和度等級－描述如何估算和移除未去馬賽克影像中殘留的黑色電平偏移（ DN值） 。此外，也描述了最大數字值（DN值） ，未去馬賽克檔案的處理方式也不同。
  8. 影像感測器雜訊模型—方程式
  9. 運行顏色/色調並計算其他結果
  10. 動態範圍— 從原始影像測量感測器動態範圍
  11. EMVA 1288 測量
  12. 閉環分析：比較實測性能和模擬性能
  13. 概括
  14. 附錄 1. 直接讀取商業 RAW 文件
  15. 附錄 2. 演算法
    1. 黑色等級優化
    2. 噪音係數——初始值——
    3. Simatest 輸入的 EMVA 1288 結果—
影像感測器方程

許多「原始」（未經去馬賽克）影像並非完全原始。測得的數位值DN <sub>meas</sub>通常包含一個黑電平偏移量DN<sub> off</sub> ，該偏移量用於防止低訊號電平下的雜訊削波並扭曲平均訊號電平，從而避免難以偵測壞像素。此偏移量可能包含眩光（光暈） ，應透過良好的實驗設計將其控制在最低限度，具體方法請參閱「如何測量動態範圍」 。

來自商業相機的大多數原始（未去馬賽克）檔案都包含黑電平偏移（或「基座」）以及最大（飽和度）像素級別，對於N位元類比數位轉換器 (ADC) 來說，通常為 2 N -1，這低於檔案格式的最大級別，例如，對於 16 位元檔案格式中的 12 位元 ADC，最大等級為 65355 中的最大等級。

我們用於處理原始檔案的LibRaw程式在檔案去馬賽克（轉換為 RGB）時會移除偏移量並規範化最大級別，但在輸出未去馬賽克（保留為 Bayer 原始格式）時不會移除偏移量或飽和度級別。

影像感測器上的數字是

DN = DN測量值- DN關閉值

黑電平偏移、 DN關閉——它是什麼以及如何估計和消除它，在影像感測器雜訊——低電平偏移和飽和度等級中進行了詳細討論。

影像感測器雜訊模型－方程中詳細介紹了雜訊方程，這裡將簡要概述一下。

方程式中所使用的影像感測器處的歸一化訊號為：

V = DN / DN最大值

其中， DN <sub>max</sub>是感測器允許的最大數字值，對於位元深度為B的去馬賽克 RGB 訊號，通常為2<sup> B </sup> - 1 （ B = 8 時為 256， B = 16 時為 65535）。影像去馬賽克程序通常會將DN 值歸一化到此級別，但未經去馬賽克處理的影像（即原始資料未發生變化）通常不會進行歸一化。對於位元深度為B = 16 且 ADC（類比數位轉換器）精度a < 16 的文件， DN<sub> sat</sub>通常較低 ( 2 <sup>a </sup> - 1 )： a = 12 時為 4095， a = 14 時為 16383，儘管這些值可能有所不同。飽和度等級由黑電平偏移和飽和度等級共同描述。

Simatest 所使用的雜訊模型源自於兩個來源：James R. Janesick 的著作《光子轉移 DN → λ》和EMVA 1288 標準。預期（建模）雜訊（標準差）為

在哪裡

σ N ( V )是總影像感測器雜訊幅度（雜訊電壓的標準差），
表示為歸一化訊號V的函數。 σ N 2 ( V )是變異數（或功率）。

k Ndark是暗噪音係數，或等效地，是暗噪音幅度。 k 2 Ndark是暗噪音功率。
k Nshot是光子散粒噪聲係數。
k FPN是固定模式雜訊的係數（由 PRNU 導出）。

影像感測器雜訊－測量和建模包含有關如何操作的說明。

時間噪音

時間雜訊－也就是在去除固定模式雜訊後，隨影像獨立變化的雜訊－可以透過兩種方法計算。

  1. 兩個相同的測試圖表圖像之間的差異（ Imatest推薦的方法），以及
  2. 基於 ISO 15739 的方法，它是透過計算N 張相同影像（ N ≥ 8）的平均值與每張單獨影像之間的像素差異來計算的。

注意，可以透過選擇合併檔案進行訊號平均來計算固定模式雜訊。

（1）差值法。在任意模組中，讀取兩張影像。此時將出現右側所示的視窗。選擇“讀取兩個檔案以測量時域雜訊”單選按鈕。

讀取這兩個檔案並計算它們的差值（以消除固定模式雜訊）。由於這些影像是獨立的，雜訊功率會疊加。對於獨立的影像I₁和I₂ ，時間雜訊為

在顏色/色調中，時間雜訊在雜訊分析圖 1-3 中顯示為虛線（簡單雜訊、S/N 和 SNR (dB)）。

Colorchecker 色卡的訊號雜訊比 (dB)：時間雜訊以細虛線表示。

（ 2）多文件方法。請參閱ISO 15739 的6.2.4 和 6.2.5 節。目前我們使用簡單噪音（尚未採用場景參考噪音）。選擇 4 到 16 個檔案。在多影像檔案清單視窗（如上圖所示）中，選擇「讀取 n 個檔案以取得時間雜訊」 。時間雜訊是針對每個像素j計算的。

 

後一種表達式用於實際計算，因為只有兩個數組，需要保存。由於N是一個相對較小的數字（介於 4 和 16 之間，建議為 8），因此必須使用維基百科標準差頁面中的「恆等式和數學性質」中的公式進行校正。 。

 

我們目前建議使用差分法 (1)，因為根據我們目前的經驗，該方法並不比方法 (2) 更有優勢。方法 (2) 雖然需要更多影像（建議N ≥ 8），但可以同時計算固定模式雜訊。有關這些方法的詳細比較，請參閱《測量時間雜訊》一文。

色度噪音

有兩種類型的色度雜訊顯示方式。

基於 ISO 標準色度雜訊。圖 4-6 顯示了Y（亮度） 、RY 和 BY 通道的雜訊和訊號雜訊比，以及使用兩種不同加權方式的總雜訊。基於 Kelly 和 Keelan [3]的論文，ISO 12232-2006 [2]和 ISO 15739-2013 [1]標準中使用的總加權噪音以黑色實線（帶 ◊ 標記）繪製。總加權雜訊為σ ( D ) = [ σ (Y) 2 + 0.279 σ (RY) 2 + 0.088 σ (BY) 2 ] 1/2 。 ISO 12232:1998 和 15739-2003 中使用的較舊的總加權雜訊 ([ σ (Y) 2 + 0.64 σ (RY) 2 + 0. 16 σ (BY) 2 ] 1/2 ) 已過時，可能會在未來的 Imatest 版本中拋棄未來的 Imatest 版本。

RY、BY（色度）和Y（亮度）通道的信噪比，
以及來自 ISO 12232-2006 和 ISO 15739-2013 的總加權噪音（ —◊— ） 。

L*、a*、b*（CIELAB）噪音之所以值得關注，是因為 CIELAB 的設計初衷是提供一個感知均勻的色彩空間。儘管它的均勻性不如預期——這也是 ΔE-2000 等色差度量方法出現的原因——但它仍然比許多其他色彩表示方法（例如 RGB）更加均勻。 CIELAB雜訊並非標準測量方法。關於使用 CIELAB 進行雜訊測量的文獻非常少，儘管 a* 和 b* 可能比 RY 和 BY（如上所述）更能有效地衡量色度雜訊。我們目前尚未發現任何加權因子（用於將 L*、a* 和 b* 合併為單一數值）。

CIELAB L*、a* 和 b* 通道的色度訊號雜訊比以及總雜訊（未加權）。

ISO 15739 和 CPIQ 視覺噪音

Imatest 4.0+包含 ISO 15739 視覺雜訊的計算，該計算遵循ISO 15739:2013標準附錄 B 的規定。而Imatest 4.4+則包含IEEE CPIQ P1858（手機相機影像品質） 2016規範中的視覺雜訊計算，該規範基於 ISO 15739 標準並添加了一些細節。這些計算相對複雜，包含了人眼視覺系統的影響。計算針對所有灰階影像區塊進行，最多支援三種觀看條件（視角），每種條件均由觀看距離和顯示（影像）高度決定。垂直顯示角度（以度為單位）為 [此處應填入具體數值]。

可視角度 = 360/pi*atan(.5*畫面高度/觀看距離)

我們在下表中總結了計算結果。詳細資訊可在ISO 15739:2013標準附錄 B 和IEEE CPIQ P1858（手機相機影像品質） 2016規格中找到。

ISO 15739:2013 附錄 B 與CPIQ 2016 附錄 D 中視覺雜訊計算的總結
ISO CPIQ步描述
B.2.1 D.1
D.2		 RGB 轉 XYZ(E)將 RGB 值轉換為光源 E 的XYZ值，通常會先將 RGB 值轉換為 XYZ(D65) 值，再將 XYZ(D65) 值轉換為 XYZ(E) 值。雖然標準指定了 sRGB 色彩空間（Windows/網路標準），但 Imatest 可以與任何色彩空間相容。請參閱en.wikipedia.org/wiki/CIE_1931_color_space 。
B.2.2 D.4 XYZ(E)進入對方空間 AC 1 C 2一個相對簡單的矩陣運算。
B.2.3離散傅立葉變換將 A、 C1 、 C2變換到傅立葉空間（週期/像素）。
B.2.4 D.6應用對比敏感度函數（CSF）有三個函數：A（與亮度 Y 相同）、C 1和 C 2。這裡使用了觀看條件（f 以週期/度為單位，由垂直像素計數和角度計算）。
D.7應用顯示器/印表機MTF。
D.8高通濾波器（HPF）截止頻率 < 1 週期/度。直流電（濾波前計算）在濾波後恢復。
B.2.5逆傅立葉變換回到 A、 C1 、 C2 。
B.2.6 D.10對手空間 AC 1 C 2進入 XYZ(E)
一個相對簡單的矩陣運算。
B.2.7 XYZ(E) 至 XYZ(D65)另一個相對簡單的矩陣運算。
B.2.8 XYZ(D65) 到 L*u*v* CIELUV (L*u*v*)是一種感知上相對均勻的顏色表示方法，但仍比較少人熟悉。 L* 是非線性的：與亮度的 1/3 次方成正比。請注意，這是一個經過過濾波處理的色彩空間（並非純粹的 L*u*v*）。
D.12 XYZ(D65) 到 L*a*b* (CIE Lab)
這些數字似乎與 ISO 15739 中的 L*u*v* 數相似。
B.2.9每個灰階區域的標準差每個（L*，u*，v*）通道的雜訊是該音色等級的標準差。
B.2.10代表視覺噪音的加權和V = σ L* + 0.852 σ u* + 0.323 σ v*
 D.13客觀噪音（CPIQ） Ω = log 10 [1 + 23.0 σ 2 ( L *) + 4.24 σ 2 ( a *) - 5.47 σ 2 ( b *) + 4.77 σ 2 ( L * a *)

魯布·戈德堡一定會印象深刻。祂的精神與我們同在。

噪音設定視窗

調整視覺噪音設定

  • 在「顏色/色調互動式」中，點選右側的「設定… 」按鈕。這將打開“顏色/色調設定”窗口，窗口中間有一個“噪音和動態範圍”部分，其中包含多個設定。點選“視覺噪音設定” 。
  • 在「顏色/色調自動」中，開啟影像，然後按「繼續」（而不是「快速」），或從Imatest主窗口，按一下「設定」 （就在「顏色/色調自動」圖表選擇下方），然後按一下「雜訊和視覺雜訊設定」 。
  • 在eSFR ISO （從Rescharts或eSFR ISO Setup運行）中，點擊「更多設定」按鈕，然後點擊「eSFR ISO 噪音設定」按鈕，或點擊「設定」下拉式選單，然後選擇「噪音和視覺噪音設定」…

這些選項將開啟「噪音和視覺噪音設定」窗口，如右圖所示。

頂部附近的雜訊設定（顏色/色調...）用於設定一般雜訊。

除了繪圖顯示參數外，其他設定均與「設定」視窗中的設定相同。

  • 噪音計算－指非視覺噪音：1. 無（最快），2. 基本，3. 高級（最慢）。對於大多數應用來說，2. 基本上是一個不錯的選擇。
  • 密度與雜訊圖的 x 軸－顧名思義，比較容易理解。
  • 飽和度等級 -當飽和度與位元深度的最大值（位元深度 = 16 時為 65535，等等）不同時，就具有重要意義，例如，當 12 位元資料儲存在 16 位元檔案中。
  • 繪圖顯示參數 -讓您選擇要顯示哪些結果（L*、u*、v* 和視覺噪音的組合）。如果全部選擇，圖表會顯得雜亂。
  • 雜訊不均勻性校正 - 建議使用設定 1，因為它能補償不均勻的照明，所以不會被誤認為是雜訊。
檢視器顯示設定用於控制視覺噪音。

視覺噪音需要考慮視角，視角由顯示器高度、觀看距離和裝置解析度（像素/公分）決定。視角則根據距離和高度計算得出。

noise_vis_settings
舊版噪音設定（已失效）

CPIQ 顯示類型包含 6 個設定：

1 代表“無”（手動設定；無預設）。您需要輸入視點（高度，像素/厘米；距離，厘米），並且可以添加一個或兩個額外的視點。如果您已輸入第二個視點，您可以選擇第三個視點，該視點將位於前兩個視點的中間位置。您也可以選擇「視覺噪音計算」 ，該選項在預設 2-6 中預設為停用（始終設定為 3. CPIQ）。

2-6 是多種顯示裝置的預設選項： 2. 小字，3. 大字，4. 電腦顯示器，5. 小螢幕手機，6. 超高清電視。詳細資訊請查看下拉式選單。 「高度」、「像素/公分」和「距離」選項已停用，並包含預設設定。 「視覺噪聲計算」設定為3. 計算 CPIQ 視覺噪聲，即使輸入設定不同。使用1. 無 (...)選擇其他設定或保留輸入設定。

由於視覺噪音以 L*、u* 和 v* 通道的標準差表示，而大多數工程師和科學家對這些標度並不熟悉，因此 Imatest 提供了三種視覺噪音顯示方式：一種是噪音本身，兩種是信噪比（以分數和分貝 (dB) 表示）。

16. ISO 15739 視覺噪音 (L*u*v*)
17. ISO 15739 視覺 S/N (L*u*v*) S/N（信噪比，以分數表示）
18. ISO 15739 視覺 SNR dB (L*u*v*) SNR dB（訊號雜訊比，分貝 (dB) = 20*log 10 (分數)）

我們給兩個例子。第一個例子是使用 X-Rite Colorchecker 進行三個視角的測試。所有結果均已列出。 （圖表略顯雜亂，但仍清晰可讀）。

visual_noise_Colorchecker_SNR
X-Rite Colorchecker 三個視點的視覺 SNR（訊號/雜訊）。
在 y 軸上，10 1對應於 20 dB；10 2對應於 40 dB。

第二個範例展示了 Imatest 36 色塊動態範圍圖表在相同三個視角下的 L* 雜訊 (σ L* ) 和總視覺雜訊 (V)。由於這些數值比較陌生，因此絕對值可能難以解讀：這就是為什麼Imatest也顯示了訊號雜訊比（以分數和分貝為單位）。輸入密度高於（左側）2.0 或 2.5 的雜訊等級意義不大，因為影像幾乎是黑色的（儘管這些雜訊等級可以透過色調映射或數位「減淡」來提高）。 visual_noise_36patchImatest 36 色塊動態範圍圖表的三個視角的視覺雜訊。

ISO 15739 信噪比和動態範圍

ISO 15739 動態範圍 (DR) 計算允許使用密度為 2.0 的色塊來估算 DR，這種密度在許多半光澤反射測試卡上都有提供（儘管密度為 2——即入射光的 1/100 被反射——在啞光介質上無法實現）。對於標準（線性）感測器，此響應相當準確，但不適用於 HDR（高動態範圍）感測器。它沒有考慮眩光的影響。

關於 ISO 15739 信噪比和動態範圍計算的說明
  • 這些計算在ISO 15739:2013 標準的 6.2 節和 6.3 節以及附錄 D 中進行了描述，與附錄 B 中描述的 ISO 15739 視覺噪音測量完全獨立。
  • Imatest 的 ISO 15739 訊號雜訊比計算主要用於總訊號雜訊比（§6.2.3）。時間雜訊和訊號雜訊比已在Imatest 5.1中新增。有兩種計算方法：（1）兩張影像之差（除以 √2）；（2）多幅影像（通常為 8 幅），均遵循 ISO 15739 標準。我們建議使用方法 (1)（兩張影像之差），此方法速度更快且精度相同。固定模式雜訊可透過對至少 8 張相同的影像取平均值來測量（透過讀取多幅影像並指定訊號平均）。

訊號雜訊比的定義（出自ISO 15739 標準第 6.2.3-6.2.5 節和附錄 D）是：

訊號雜訊比 = Q = g L / σ

其中 σ = 像素噪聲， L = 亮度（線性）， g是 OECF 的一階導數（像素級I與亮度曲線）。

g = d I /d L

亮度L由測試圖塊密度d （等於（-）log 曝光量）導出： L = 10 - d 。計算g的數值公式請見附錄 D。 （在計算g之前，像素級別I和亮度L會進行平滑處理，對於小於 7 個或大於等於 7 個的測試圖塊，分別使用 3 點或 5 點的平滑核。）

雖然標準中並未明確指出，但L必須乘以參考亮度L<sub> ref </sub>，如 §6.2.2 所定義。 L <sub> ref</sub>的定義並非完全自洽，但L<sub> ref</sub>似乎是對應於裁切等級 91% 的線性像素等級的亮度。對於位元深度為N的伽馬編碼影像（其中伽馬 ( γ ) 是從影像中的灰階區塊測量的），這對應於像素等級I<sub> ref</sub> = ( 2N - 1) * 0.91γ 。對於標準色彩空間 (sRGB) 影像（其中γ ≅ 1/2.2 = 0.4545 且N = 8），

I ref = 255*0.91 (1/2.2) = 244.3 這與標準中引用的像素值 245 非常接近。

如果最大灰階像素級大於I <sub>ref</sub> ，則可以透過內插法求出L<sub> ref</sub> 。如果最大灰階像素級小於I<sub> ref</sub> ，則使用測得的伽瑪值擴展像素曲線，以獲得L<sub> ref</sub> 。

訊號雜訊比 ( Q ) 在亮度為 0.13* L<sub> ref</sub>時報告。此信噪比值和對應的輸入密度報告如下：
ISO SNR = Q = ... @ Inp 密度 = ... 在下圖中，
CSV 輸出包含“ISO 15739 S/N @ 13% Lref”，且
JSON 輸出中的「snr_ISO15739_at_13pct_Lref」。

動態範圍定義為

D R = L sat / L min

其中L <sub>sat </sub> 為飽和亮度（我們取像素飽和度 0.995 時的亮度）， L <sub>min </sub> 為訊號雜訊比 (SNR) 為 1 時的亮度。由於可能無法達到如此低的信噪比（尤其是使用反射式測試卡時），標準允許透過外推法估算L<sub> min </sub>，公式為L <sub> min </sub> = σ ( d =2)/ g ( d =2)。雖然我們不太信任這種計算方法，但我們發現它在實際應用中非常接近。在下圖（針對 ISO 160 下 Panasonic G3 拍攝的 JPEG 影像）中， DR (d=2.04) = 3.31 個密度單位；由於最小訊號雜訊比大於 1，因此未測量DR (SNR=1)。如上圖（圖 14）所示，Imatest（1/f 檔）場景參考的 DR值約為 3.5（訊號雜訊比非常接近 1）。

DR36_ISO15739_SNR
Imatest 36 色塊動態範圍圖表的 ISO 15739 SNR (S/N)。
青色表示普通像素訊號雜訊比（圖 2）；紅色表示 Imatest（光圈）場景參考訊號雜訊比（圖 14）。

上方的大洋紅色菱形♦位於亮度等級，指定的 用於測量訊號雜訊比 (SNR)  ISO 標準§6.2.2，公式 (4) 。 L ref是對應於像素等級 245（位元深度 = 8 時為 255）的亮度，即略低於飽和度。 0.13 對應於 17.7 dB（0.886 光密度）。

當 ISO 15739 信噪比以「色彩/色調」或 eSFR ISO 的形式顯示時，它會與基於光圈值的舊版Imatest計算結果進行比較。動態範圍的結果往往相當接近。 ISO 計算有兩個優點：1. 它符合標準；2. 它允許根據密度接近 2 的區域的信噪比計算動態範圍——這可以透過（半光澤）反射介質來實現。此計算採用外推法，不如直接找到訊號雜訊比為 1 時的密度（通常需要透射介質或多次曝光）那樣直接。但根據我們的經驗，它產生的結果足夠實用，與直接測量結果非常接近，適用於實際應用，例如以標準化的方式比較不同的相機。

參考

  1. 攝影：電子靜態影像成像，雜訊測量，ISO 15739:2013，2013。 [線上]。網址： http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm ?csnumber=59420。 ↩ a ↩ b
  2. 攝影：數位相機、曝光指數的決定、ISO感光度等級、標準輸出感光度和建議曝光指數，ISO 12232:2006，2006。 [線上]。網址： http://www.iso.org/iso/iso_catalogue/catalogue_tc/catalogue_detail.htm ?csnumber= 37777。 ↩
  3. Kelly 和 Keelan， “ISO 12232 修訂版：基於噪聲的 ISO 計算中色度噪聲權重的確定”，載於SPIE 電子成像會議論文集，2005 年， doi：10.1117/12.582447 。