コントラスト解像度チャートと分析

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ダイナミックレンジの 包括的な入門：フレア光の影響を強く受けます。

ベールグレア（レンズフレア） とは、新しいコントラスト分解能法を含む、いくつかの測定技術を指す。

導入

このページでは、 Imatest コントラスト解像度チャートと分析（ Imatest 5.0+でサポート）について説明します。これは、広い視野で広範囲の明るさにおける低コントラスト物体の視認性を測定するために設計されています。これらの測定値は、コントラスト解像度信号対雑音比（ SNR _CR ）とダイナミックレンジ（ DR _CR ）として表されます。これらは、自動車業界とセキュリティ業界で特に重要です。このダイナミックレンジ測定方法は、 AutoSens 2016での Robert Bosch の Ulrich Seger 氏の講演に触発されたものです。この方法は、 ダイナミックレンジのページで他の方法と比較されています。

標準的なダイナミックレンジ測定と比較して、コントラスト解像度の結果は、補正されていない黒レベルオフセット、フレア光、およびトーンマッピングによって引き起こされるエラーの影響を受けにくく、低コントラストの特徴の視認性を幅広いトーン範囲で明確に視覚化できます。

私たちは、関連する標準化委員会、特にIEEE P2020自動車システム画像品質グループにこのチャートを紹介しています。このチャートについては、AutoSens 2017とElectronic Imaging 2018で説明しました。論文はこちらからダウンロードできます。

背景

カメラのダイナミックレンジ（カメラが良好なコントラストと信号対雑音比（SNR）で反応するトーンの範囲）は、センサーとレンズ（そしてある程度は信号処理）の関数です。最新のハイダイナミックレンジ（HDR）センサーは、120 dB（1,000,000:1の輝度比）以上の優れたダイナミックレンジを誇りますが、センサーの前にレンズを配置すると、フレア光（レンズエレメント間やレンズ鏡筒で反射される迷光）によってシステム（カメラ）のダイナミックレンジは100 dB以下に制限されます。（もし、ご自身のシステムでこれよりも優れた性能を発揮できるとお考えで、それを裏付けるデータをお持ちでしたら、support@imatest.comまでご連絡ください。喜んでご相談に応じます。）

フレア光は、通常画像の境界を超えて広がる白いフィールド内の小さな純粋な黒いフィールド（反射チャートの「ブラックホール」またはライトトラップ）から測定されることがよくあります。Imatest の古いベールグレア（フレアに対する感受性を示す）の測定は、ステップチャートモジュールから取得されます。Imatest 5.0+ では、ISO 18844 フレア測定が均一性モジュールに追加されました。画像が線形化され、黒レベルオフセット（ある場合）が除去された後、

ベールグレア = 暗レベル/白レベル ISO 18844 のフレア/ベールグレア測定の問題点は、(1) 画像の暗い領域にある低コントラストの特徴の視認性と直接関連付けることができない、(2) フレアによる損傷を誇張する傾向がある（つまり、120 dB HDR センサーを搭載したカメラでも、この測定では見かけのダイナミックレンジが 50 dB しか示されない可能性がある）、(3) フレアの発生源に関する不適切なモデルに基づいている、という点です。フレアは主に多要素レンズの二次反射によって引き起こされます。イメージセンサーに到達する際に焦点が合わなかったこれらの反射による曇りは、明るい特徴からの距離とともに減少します。

標準的なダイナミックレンジ測定は、通常、カメラのダイナミックレンジよりも広い濃度範囲を持つ透過型グレースケールステップチャートを使用して行われます。これらのチャートは全体的な濃度応答を示しますが、人間の視覚用に処理されたHDR画像で広く使用されているトーンマッピング画像には適していません。トーンマッピングは、画像のトーンを選択的に調整し、暗い領域を明るくすることで、ダイナミックレンジが限られたモニターでも見やすくします。下の右側のトーンマッピング画像は、左側の画像にImatest画像処理モジュールの8タイル（デフォルト）のMatlabトーンマップ関数を適用して得られたものです。

Imatestハイダイナミックレンジテストチャートの画像の一部を切り取ったもので、トーンマッピングの効果を示している。
オリジナル	トーンマッピング
密度応答 - オリジナル	密度応答 - トーンマッピング

トーンマッピングされた画像の対数ピクセルレベルと露出（チャート密度）の関係を示すグラフは、パッチ間の差が小さく、一貫性に欠けることを示しています。これは、パッチ内の低コントラストの特徴の実際の視認性を全く反映していません。トーンマッピングは一般的に、従来のグレースケールチャートによるトーン応答測定を損ないます。

標準ダイナミックレンジの測定は、フレア光による誤差の影響を受けやすく、フレア光はSNR計算における信号レベルを上昇させますが、フレア光は測定領域外の画像の特徴（一般的に明るく照らされた領域）から発生するため、フレア光からの信号は偽信号です。

コントラスト解像度チャートは、従来のフレア／ベールグレアおよびダイナミックレンジの測定。

コントラスト解像度チャート

こちらはコンセプトイメージです（実際のチャートとは異なります。実際のチャートは色調の範囲が広すぎて、ウェブページに再現することはできません）。

物理的なコントラスト解像度チャートは、8×10インチの写真フィルム2枚からできています。このチャートには、光学濃度（OD）がベース+0.15からベース+4.90まで0.25OD（5dB）刻みで変化する20個の大きなパッチが含まれており、これは95dB*に相当します。（最も明るい小さなパッチと最も暗い小さなパッチを含めると、全体の濃度範囲は5.05OD = 101dBになります。）小さなパッチは通常、ノイズ統計を適切に得るには小さすぎるため、大きなパッチがノイズ測定に使用されます。

*1 OD（光学濃度単位）= 20 dB（デシベル）= 3.32 fストップ（またはEVまたはゾーン）。

各大きな正方形（右図参照）の中には、明るい灰色、暗い灰色、赤、青の4つの小さなパッチがあります。灰色のパッチは、周囲の正方形より上下0.15 ODの位置にあります。その差は0.30 OD（6 dB）で、2:1（単純）のコントラスト比（ウェーバーコントラスト100%）に相当します。明るい灰色と暗い灰色のパッチの平均密度は、周囲の灰色のパッチの密度と同一で、トーンマッピングへの影響を最小限に抑えています。（青と赤のパッチについても同様です。）小さな明るい灰色と暗い灰色のパッチのピクセルレベルは、詳細な定量的分析に使用されます。青と赤のパッチは、視覚的な推定のみに使用されます。

画像診断に関する文献では、 3種類のコントラスト定義が用いられています。どの定義が用いられているかを把握することが重要です。
のためにコントラスト解像度チャートの内側の明るい灰色と暗い灰色のパッチに対応する輝度Lmax とLmin 、

ウェーバーの対比：

単純な対比：

ミケルソンコントラスト（変調） ：
（MTF測定に使用。0 ≤ 変調度 ≤ 1）

最近の多くのHDRイメージセンサーは、120～150dBのダイナミックレンジを謳っています。これはセンサー単体での話かもしれませんが、実際のカメラと実際の光学系では、その範囲には遠く及びません。実用的な限界はせいぜい100dB程度で、これは画像フィールド内またはその近傍の明るい部分からのフレア光によって制限されます。

ここに、キヤノン EOS-6D（フルサイズ一眼レフカメラ）に高品質な100mmマクロレンズを装着し、ISO 100で撮影したチャートの画像を示します。この画像は元々RAW形式で撮影され、LibRawではキヤノンCR2ファイルからブラックレベルオフセット（ペデスタル）を適切に除去できない場合があるため、DNGファイルに変換され、さらに分析用に48ビットAdobe RGB TIFFファイルに変換（シャープネスやノイズリダクションは適用せず）された後、トリミングされています。下の画像は、この非常に大きな48ビットTIFFファイルから生成された8ビットJPEG画像です。

コントラスト解像度チャート画像。元々はRAW形式で撮影されたものです。画像をクリックすると、原寸大の画像が開きます。この画像はダウンロードして分析に使用できます。 — **コントラスト解像度チャート画像。元々はRAW形式で撮影されたものです。**
**画像をクリックすると、原寸大の画像が開きます。この画像はダウンロードして分析に使用できます。**

チャートの撮影と分析

Imatestストアで購入できるコントラスト解像度チャートは、8x10インチ（20x25cm）の2層構造の透明シートで、背面から照明する必要があります。比較的均一でちらつきのないライトボックスであればどれでも使用できますが、非常に均一な（97%）光量調整が可能（300:1）、2種類の色温度（通常は3100Kと5100Kですが、その他の組み合わせも特注可能）を備えたITIライトボックスをお勧めします。

チャートは完全に暗い環境で撮影してください。チャートの表面に光が反射しないよう十分注意してください。通常、ライトボックスは黒い発泡スチロール板とコーナーモールディングで作った箱で囲み、局所的な反射を防いでいます。光の吸収率を高めるため、箱の内側を遮光材で覆うことも検討しています。カメラの後ろはできるだけ暗くしてください。チャートに光を反射する可能性のある明るい色の衣服は避けてください。

ライトボックスとチャートを囲む黒い枠を示すテスト設定
カーテンの後ろにいる男には注意を払わないでください。

画像内のチャートの高さが少なくとも400ピクセルになるようにチャートを配置してください。高解像度システムの場合は、それ以上の高さが望ましいです。一般的な高解像度システムでは、チャートは垂直方向または水平方向の視野の約40%を占めるようにしてください。レンズからの光の減衰により測定精度が低下する可能性があるため、画像全体をチャートで埋め尽くすことは避けてください。

コントラスト解像度チャートの分析は、 Imatest 5.0+の対話型カラー/トーンインタラクティブモジュールとバッチ処理対応カラー/トーンオートモジュールに含まれています。

考察深刻な問題となる可能性があります。レンズ以外のカメラ周辺のすべてを黒いベルベットまたはフリースで覆うことをお勧めします。レンズ自体からの反射は避けにくいですが、カメラの反射が画像のちょうど中央に来るように配置することで、その影響を軽減できます（円形レイアウトのチャートの場合）。これにより、反射が濃度パッチの外側に配置されます。右側の画像では、チャートの中心より下の反射がパッチ15の測定を台無しにしています。写真を撮るときは見落としやすいですが、画像を明るく表示すると（この場合はトーンマッピング）、非常に目立つことがあります。反射を濃度パッチから外すには、カメラを少し高くする必要があります。

カラー/トーンインタラクティブで画像を実行するには、

ターゲットからカラー/トーンを選択し、分析モードをインタラクティブに設定します。
「画像ファイルの読み込み」ボタンのすぐ下にあるドロップダウンメニューから、 7.「複数行のグレースケールおよびカラーチャート」を選択します。
画像を選択してください。すると、色調インタラクティブ特殊チャート選択ウィンドウが開きます。
13. コントラスト解像度を選択します。
参照元は、デフォルト値、または20個の大きなパッチの密度を含むファイル名のいずれかである必要があります。
「OK」をクリックしてください。

以降の実行では、カラー/トーンインタラクティブウィンドウで「3. コントラスト解像度（最後のグレースケール）」をクリックするだけで済みます（これにより、カラー/トーンインタラクティブ特殊チャートの選択が削除されます）。ドロップダウンメニューに「3. コントラスト解像度...」が表示されている場合は、 「画像ファイルの読み込み」をクリックしてください。チャートの種類を変更する場合のみ、 「7. 複数行...」を押す必要があります。

画像をカラー/トーン自動（設定が正しいことを確認するために最初に実行する必要がある、非対話型でバッチ処理が可能なカラー/トーン対話型のバージョン）で実行するには、

Imatestメインウィンドウの左中央にある「カラー/トーン... 」のすぐ右にある「設定」ボタンを押してください。
グラフの種類は、7. マルチロウグレースケール...または3. コントラスト解像度... (前回の実行でコントラスト解像度グラフが使用された場合) のいずれかに設定する必要があります。
特殊（複数行）グレースケールチャートタイプは13に設定する必要があります。コントラスト解像度。
関連するグラフは、白黒濃度とホワイトバランス、ノイズ/SNR（2つ選択可能）、および画像グラフのみです。（その他はすべてカラー用です。）
「OK」をクリックします。すると、 Imatestのメインウィンドウに「色調：コントラスト-解像度」が表示されます。
このボタンを押すと、カラー/トーン機能が実行されます。詳細は、カラー/トーン機能の取扱説明書全文をご覧ください。

ROI設定で36パッチのダイナミックレンジチャートとコントラスト解像度チャートの自動検出が選択されている場合、チャート検出は完全に自動で行われます。自動検出は非常に堅牢になっています（手動選択も可能です）。自動検出（または手動選択）後の微調整ウィンドウは以下のとおりです。調整が正しければ（必要に応じて歪みを追加できます）、エクスプレスモードでは「はい、続行」、それ以外の場合は「はい、続行」をクリックします。インタラクティブ性の高いカラー/トーン機能では、設定は後からいつでも変更できます。（カラー/トーン機能の設定は、実行前に行う必要があります。）

20個の大きなパッチそれぞれに対して、5つの領域が選択されます。大きな長方形は均一なグレー領域用です。画像を適切にフレーミングしていれば、ノイズ統計を良好に行うのに十分な大きさになっているはずです。右側の2つの小さな長方形は、暗いグレー領域と明るいグレー領域用です。大きな長方形の内側にある2つの小さな正方形は、明るいグレーと暗いグレーのパッチ測定値から、垂直方向の不均一性（フレア光によるもの）の影響を差し引くために使用されます。

コントラスト解像度分析で注目すべきディスプレイ設定は以下のとおりです。

7. 白黒画像の濃度とホワイトバランス
11. 騒音解析
12. 表示画像

結果と視覚化

音色特性と信号対雑音比（SNR）

以下に、音色特性と信号対雑音比（SNR）に関する主要な結果を示します。

Canon EOS-6DのRAW画像から生成された48ビットTIFFファイルの階調応答とSN比

上段のグラフ（対数ピクセルレベル、すなわち階調応答）—細い赤、緑、青、およびグレー （輝度（Y）チャンネル）の曲線は、大きなグレーのパッチから得られたものです。これらは、ダイナミックレンジチャートの標準的な結果に対応しています。グレーの曲線（右側に表示）にある小さなピークは、大きなグレーのパッチ内の明るいグレーと暗いグレーのパッチの応答を示しています。

濃いマゼンタの曲線（ - - - - -♦ - - - - - ）は、明暗の内側の灰色のパッチ間の差分信号ΔS = S _light − S _darkを表しています。これは、これらのパッチの視認性を判断するための信号を非常によく表しています。薄いマゼンタの曲線（ - - - - - ）は、通常の信号 ΔS / S _mid（大きな灰色のパッチのレベル）で正規化された差分信号です。正規化された差分信号は、パッチ 16 までは比較的一定に保たれ、そこで急激に低下し始めます。

大きな灰色のパッチの応答S _midとΔ Sの差 - 少し計算してみましょう

大きな灰色のパッチの反射率をR _midとする。明るい灰色と暗い灰色の内部パッチ ( R ₁とR ₂ ) は、平均反射率( R ₁ + R ₂ )/2 = R _{mid かつ}、その比R ₁ /R ₂ = 2となるように設計されている。これは、次の場合に満たされる。そして画像は近似エンコーディングガンマ（ γ ）曲線S ≅ R ^γでエンコードされ、sRGBやAdobe RGBなどの標準カラースペースではγ ≅ 1/2.2 = 0.4545となります。

音調応答プロット（上記）は対数y軸なので、私たちが本当に求めているのは、 ΔS = S ₁ - S ₂とS _midの比の log ₁₀です。

エンコード用ついに、

より一般的には、

これは、上の（上側の）トーン応答曲線における、コントラスト分解能信号Δgray = ΔSの、濃い灰色の曲線（S mid）とマゼンタの曲線と_の差です。この差は、パッチ16付近で急激に変化するまで-0.5付近にとどまる薄紫色の線として表示されます。

下側のグラフ（コントラスト分解能SNRとダイナミックレンジ）—濃いマゼンタの曲線（四角いマーカー付きの---- ）は、明暗のグレーの差分信号ΔSから導出された信号対雑音比です。これはコントラスト分解能SNR、 _SNRCR *と呼ばれます。色付きの水平線は、後述するコントラスト分解能ダイナミックレンジ、 _DRCRです。これらは、コントラスト分解能分析で最も重要な結果です。SNRが0 dB（S/N < 1）を下回る場合、グラフの背景は灰色で表示され、画質が低すぎて詳細が見えないことを示しています。

* SNR_CRはコントラスト対ノイズ比CNRと密接に関連しています。

これらの曲線の意味を理解するには、画像を注意深く見る必要があり、また、通常の視聴条件下ではほとんどのモニターで暗い部分が見づらいという問題にも対処する必要があります。

視覚化

コントラスト解像度解析の重要な特徴は、広い視野内の低コントラストの物体を鮮明に視覚化できる点です。これは、連続したパッチを用いた標準的なグレースケールチャートでは不可能です。

パッチの内容を視覚化する一つの方法は、 [画像の表示]を選択し、 [トーンマップ] （Matlabのトーンマップ関数を適用する）または[定数パッチ]オプションのいずれかを選択することです。

トーンマップ（右図参照）は、ノイズや最小画素レベルの影響を受けるため、常に一定の結果が得られるとは限りませんが、人間の視覚に合わせて設計された車載カメラ（カメラモニターシステム）の出力は、ほぼ確実にトーンマッピングされる（ただし、より高度な処理が用いられる可能性が高い）ため、注目に値します。トーンマッピングは、暗い部分を明るくすることで、内部の特徴を視覚化できるようにします。通常、大きな部分間のコントラストを均一化しつつ、小さな内側の部分のコントラストを維持します。

トーンマッピング画像（表示専用）：
表示設定は定量分析には使用されません

定数パッチ（カラー/トーンインタラクティブでのみ利用可能）を使用すると、より優れた表示が得られます。設定領域の小さなドロップダウンウィンドウにある定数パッチの表示オプションでも、同様の結果が得られます。

定数パッチ (xyY)画像は xyY 色表現に変換されます。ここで Y は (線形) 輝度です。この計算では、画像のカラースペース (通常は sRGB ですが、Adobe RGB が使用されることもあります) を使用します。各パッチについて Y の平均値が計算され、次にパッチ全体が平均 (Y) で割られ、表示用にスケーリングされます。これは通常、カラースペース画像に対して最適な表示を提供しますが、結果は定数パッチ (単純) と非常によく似ています。
定数パッチ（L*）：画像はCIELAB L*a*b*（画像の色空間を使用）に変換されます。各パッチのL*の平均値が計算され、画像の平均L*を一定にするためにスケーリングに使用されます。暗い領域のパッチは通常、彩度が低くなります。
定数パッチ（単純）：各パッチの平均値が計算され、パッチ全体がその平均値で割られ、表示用にスケーリングされます。色空間や線形性に関する仮定は適用されません。

定数パッチ画像（xyY の Y から） ：特徴の可視性を示す良い指標。

このディスプレイでは、各パッチに複数の数字が表示されます。以下は、典型的なパッチ（#10）の場合の数字です。

ライン	コンテンツ（パッチ#10）	説明
1	S 0.108 0.291	S1は信号を示します。凡例中の「最上段」は、パッチの最上段を指し、チャート全体を指すものではないことに注意してください。パッチ#10の最初のエントリ（S1 = 0.108）は、1.0に正規化されたパッチの信号です。 2番目のエントリ（ΔS/S1 = 0.291）は、大きなパッチ内の小さな明るい灰色と暗い灰色のパッチの差を、最初のエントリの信号（S1）で正規化したものです。トーンとノイズ（またはSNR）図の上部のグラフには、log ₁₀ （S1）とlog ₁₀ （ΔS/S1）が表示されます。log(0.291) = -0.536。これは、大きなグレーのパッチ信号とコントラストRe Δgray信号の差です。
2	10	パッチ番号（10）を示します
3	26.7 7.76	信号対雑音比。雑音Nは大きなパッチで計算されます。最初のSNR（ SNR （ S ））の信号は、大きなパッチの平均ピクセルレベル（1行目のS1）です。 2番目のSNR（ SNR （ΔS）＝ SNR_CR ）の信号は、小さな明暗パッチ間の差ΔSです。この数値は、2：1（ウェーバー比100%）のコントラストを持つ2つの灰色のパッチをどれだけうまく区別できるかに関係します。 SNR ( S ) とSNR_{CR は}、トーンとノイズ (または SNR) 図の下側のグラフに、対数 (単純な比率または dB として) で表示されます (それぞれ———と- - - - - )。 SNR_CRはコントラスト対ノイズ比（CNR）と密接に関連しています。

視覚分析

上記のトーンレスポンス/SNRプロットとコンスタントパッチ画像を比較することで、コントラスト分解能について多くのことを学ぶことができます。

上記の定常パッチ画像から、予備的な観察を行う。

内側のパッチはパッチ13で明確に視認でき、そのSNR _CRは2.43である。
パッチ14では、内側のパッチは弱く見え、ノイズが多く、 SNR _CR = 1.19です。
パッチ15では、内側のパッチは見えにくい（SN比の良い領域のパッチに似ているためのみ見える）。
内側のパッチは16インチ以上では見えません。

正規化信号 Δ S /S1 はパッチ 16 までほぼ一定に保たれ、パッチ 15 以降で急激に低下することに注意してください。これは、正規化信号がパフォーマンスの良い指標ではないことを明確に示しています。コントラスト解像度 SNR、 SNR _{CR の}方がはるかに優れています。

コントラスト解像度ダイナミックレンジ

SNR CR に基づくコントラスト分解能ダイナミックレンジの図解 — *SNR* _CRに基づくコントラスト分解能ダイナミックレンジの図解

コントラスト分解能SNR（ SNR_CR ）は、コントラスト分解能ダイナミックレンジ（DR _CR ）を定義するための基準として使用できます。DR CRとは、SNRおよび/または信号が規定値以上を維持するトーンの範囲のことです。明るい部分と暗い部分のDR _CRの制限値は、明るい部分ではノイズが非常に低いため、信号のみに基づいて異なる方法で定義されます。

暗域DR _CR限界とは、良好な視覚識別を得るためにSNR _CRが6～12dB（2:1～4:1）の範囲内となる最小露出値です。DR _CRは、標準のImatestダイナミックレンジ計算で使用されるのと同じSNRレベル、すなわち「高」、「中高」、「中」、「低」品質レベルに対してそれぞれ20、12、6、0dB（S/N = 10、4、2、1）を使用して定義されます。（これらの指定はやや楽観的なものです。）

暗域DR _CR限界を定義するために使用されるSNR値は、特定の用途に合わせて調整できます。たとえば、コントラストの低い特徴に関心がある場合、 DR _CRを計算するためのSNR値（チャート画像に基づく）を上げることができます。

ライトDR _CR制限は、コントラストが低すぎて良好な視覚識別ができない飽和領域を除外した最大露出です。これは、各大きなパッチの2つの信号差、Δ S _LM = S _light - S _middleおよび Δ S _MD = S _middle -S darkに基づいています。ここで、 middle は大きな中央の灰色のパッチを表し、 lightとdark はそれぞれ小さな明るいパッチと暗いパッチを表します。アルゴリズムは

すべてのパッチについて_、 ΔSLMとΔSMDの最大値_{を求めます。これらの値をそれぞれΔSLM} ₍ max )とΔSMD (max)_とします。
最も明るいパッチから始めて、(A) Δ S _LM ≥ 0.1*Δ S _LM (max) または (B) Δ S _MD ≥ 0.1*Δ S _MD (max) のいずれかを満たす最初のパッチを見つけます。
条件（A）と（B）の両方が満たされる場合、上限DR _CR限界はパッチに対応する露出値となります。
条件（(A)または(B)）のうちいずれか一方のみが満たされる場合（通常は(B)のみ）、 DR _CRの上限値は、現在および次のパッチの露出値の平均値となります。これは通常、現在のパッチの値より約2.5 dB低くなります（公称5 dBのパッチ差の場合）。

最後に、 DR_CR = 明るいDR_CR限界 – 暗いDR_CR限界上記のグラフでは 4 つの水平線で示されています: –– –– –– –– 。

IA Cunningham と R. Shaw による論文「医療画像システムの信号対雑音比の最適化」では、このSNR _CRと同様のSNR _Roseと呼ばれる測定法について説明しており、対象物を確実に検出するには 5 以上の値が必要であることを示しています。これらの結果を見ると、少なくとも 2:1 のコントラストパッチの場合、2 という低いSNR _CRでも十分である可能性があるようです (ぎりぎりですが)。適切な下限値を決定するには、さらに研究が必要であり、その下限値は論文の値 5 に近い可能性が高いです。最近、コントラスト分解能とコントラスト対雑音比 (CNR)について説明している Wikipedia のページを発見しましたが、実用的な測定方法が記載されていませんでした。

トーンマッピングされた結果

トーンマッピングされた画像の結果を見てみるのは有益です。そのような画像を取得するために、上記の画像にImatest画像処理モジュールを使用して、デフォルト値の8タイルでMatlabのトーンマップアルゴリズムを適用しました。

上の画像から生成されたトーンマッピング画像
幅1000ピクセルに縮小

上のグラフ（下図）のトーンカーブは、元の画像とは大きく異なります。トーン応答が平坦化されているため、ガンマ（グレー領域の平均傾斜）は0.422から0.0734に減少しており、意味のないほど低い値になっています。しかし、下のグラフの正規化された明暗グレー差信号ΔS / S （細い破線のマゼンタ線： ----- ）と明暗グレー差信号対雑音比ΔS /N（四角いマーカーが付いた太いマゼンタ曲線----- ）はかなり近い値になっています。

ContRes EOS6D 2 100mm f4 ISO100 excmp0 5156 crop raw tonemap8tiles 1000W

これらの結果は、コントラスト分解能の測定値、特に差分に基づく信号対雑音比ΔS /Nがトーンマッピングの影響をほとんど受けないことを明確に示しており、つまり、トーンマッピングシステムでも良好な測定が可能であることを示しています。

Canon EOS-6DのRAW画像から得られたトーンマッピング画像のトーンレスポンスとSNR

トーンマッピングを適用した際にノイズとSNRが比較的安定する理由は、 Imatestのノイズ計算が、トーンマッピングによって生じる関心領域内の不均一な照明に対して非常に堅牢であるためです。ノイズは通常、滑らかな（平坦な）領域におけるレベルの標準偏差（ σ ）に相当しますが、この単純な計算では不均一性をノイズと誤認する可能性があります。Imatestは、ノイズを計算する前に、領域の平均水平および垂直ピクセルレベルに対する2次近似を差し引くことで、計算から不均一性を効果的に除去します。単純な計算と不均一性補正後の計算の違いは、Imatest画像統計プログラムを実行することで確認できます。

フレアマスクと2画像フレア測定

2021.2 では、コントラスト解像度チャート測定におけるフレアを大幅に低減するフレアマスクのサポートを追加しました。これにより、2 つの画像から2 つのダイナミックレンジ測定 (通常および低フレアを表す) とフレア (ベールグレア、つまり迷光) 測定が可能になります。チャートを保持するフレームにぴったりと収まるマスクの画像は、右下に示されています。円形の開口部 (レジストレーションマーク用) は、フレアを最小限に抑え、 (ほとんどの場合) 自動領域検出を可能にするために、光学的濃度 1.2 のニュートラルデンシティゲルフィルターで覆われています。この方法では自動露出を使用しないでください。ほとんどの自動露出アルゴリズムでは、最も明るいパッチが露出過多になり、場合によってはひどくなります。手動露出制御を強くお勧めします。露出は、(可能であれば) パッチ 1 の最も明るい領域 (内側の正方形と外側の背景) が飽和し、暗い内側の正方形は飽和しないように設定する必要があります。

コントラスト解像度の概念図

コントラスト解像度フレアマスク

画像にマスクを適用すると、通常各パッチの左側から計算される信号は、2 つの小さい (明るい方と暗い方) 正方形の平均に置き換えられ、ノイズは 2 つの正方形のうちの 1 つ (最上段を除く明るい方の正方形) から計算されます。マスクの有無による結果のほとんどは似ていますが、1 つの大きな違いがあります。マスクを使用するとフレアが大幅に減少し、ダイナミックレンジが増加する可能性がありますが、最も重要なのは、フレア光と密接に関係する最下段 (パッチ 18-20) の log ピクセルレベルの平均値が減少することです。フレアの測定値は、マスクなしとマスクありで測定した最下段の log ピクセルレベルの差です。

詳細は、ベールグレア（別名レンズフレア）をご覧ください。

まとめ

コントラスト解像度チャートは、低コントラストの物体の視認性を明確に示すことができることを実証しました（大きな正方形の中に、透過率比2:1（光学的濃度差0.3、ウェーバーコントラスト100%）の小さなパッチを使用）。標準的なグレースケールステップチャートとは異なり、トーンマッピングされた画像にも適しており、フレア光や補正されていない黒レベルオフセットによる誤差の影響を受けません。

コントラスト分解能SNR = SNR CR = Δ S /Nは、明暗パッチの差に基づいており、同様のコントラストを持つ明暗オブジェクトの視認性を示す優れた指標となります。SNR _CRが2 ～4（6～12dB）の範囲の値よりも大きい場合、オブジェクトを効果的に区別できます。

この基準は、コントラスト分解能ダイナミックレンジ（DR _CR）測定値のセットを確立するために使用されており、これは、OD差が0.3の小さな物体がSNR _CR > nとなるシーンの明るさ（露出）の範囲として定義されます。ここで、n = 10、4、2、または1（20、12、6、または0dB）です。10は「高」品質、1は低品質で、物体を区別できません。nは、識別可能な物体の場合、2から4の範囲になります。

17×24インチのArtograph Lightpadに表示されたコントラスト解像度チャート
代替のベールグレア測定用

コントラスト解像度チャートは、17x24インチのArtograph Lightpadのような大型ライトボックスに（できればフレームなしで）取り付けて、ベールグレアを測定することもできます。ベールグレアは、ライトの周囲がない画像とある画像の間の測定値の差（SNR(ΔS)の差）によって示されます。

検証

このページに掲載されている画像の暗い部分には、私たちが取得した画像には目に見えるディテールが一切ありません。そこで当然、「チャート自体にはディテールが含まれているのか？」という疑問が生じます。これを検証するには少々手間がかかりました。そこで、チャートの下2行以外をマスク処理し（フレア光による霞みを最小限に抑えるため）、いくつかの画像を撮影しました。その結果、最も暗い部分にも確かにディテールが含まれていることが分かりました。

下2列（その他はマスク済み）、極端な露出過多一番下の段では、フレア光（マスクされていない細い帯状の部分からの光）による若干のムラが見られます。 — 下2列（その他はマスク済み）、極端な露出過多
一番下の段では、フレア光（マスクされていない細い帯状の部分からの光）による若干のムラが見られます。

これらの画像は、最も暗い部分に情報が存在することを明確に示しています。若干の変色が見られますが、これは処理工程に起因するもので、非常に暗い部分で問題が発生することがあります。結果への影響はごくわずかで、通常の視聴条件下で視認できるほど明るい部分では目立ちません。

参照

F. ティミシュル、「走査型電子顕微鏡における画像品質評価のためのコントラスト対ノイズ比」
JEOL Technics Ltd.、東京都昭島市武蔵野2-6-38 (オンラインで閲覧可能、ダウンロード困難) コントラスト解像度SNRはCNRと密接に関連しています。