명암 대비 분해능 차트 및 분석

소개

이 페이지에서는 넓은 밝기 범위에서 저대비 물체의 가시성을 측정하도록 설계된 Imatest 명암비 차트 및 분석 ( Imatest 5.0 이상 버전 지원)에 대해 설명합니다. 이러한 측정값은 명암비 신호 대 잡음비( SNR _CR )와 동적 범위( DR _CR )로 표현됩니다. 특히 자동차 및 보안 산업에서 중요하게 활용됩니다. 이 동적 범위 측정 방법은 2016년 AutoSens 에서 Robert Bosch의 Ulrich Seger가 발표한 내용에서 영감을 받았습니다 . 다른 측정 방법과의 비교는 동적 범위 페이지 에서 확인할 수 있습니다 .

표준 동적 범위 측정과 비교했을 때, 명암 해상도 측정 결과는 보정되지 않은 블랙 레벨 오프셋, 플레어 라이트 및 톤 매핑으로 인한 오류에 영향을 받지 않으며, 넓은 톤 범위에서 저대비 특징의 가시성을 명확하게 시각화할 수 있습니다.

저희는 이 차트를 관련 표준 위원회, 특히 IEEE P2020 자동차 시스템 이미지 품질 그룹에 소개하고 있습니다. 이 차트는 AutoSens 2017 과 Electronic Imaging 2018 에서 발표되었으며, 관련 논문은 여기에서 다운로드하실 수 있습니다.

배경

카메라 다이내믹 레인지 (카메라가 우수한 콘트라스트와 신호 대 잡음비(SNR)로 반응하는 톤 범위)는 센서와 렌즈(그리고 어느 정도는 신호 처리)의 함수입니다. 최신 HDR(High Dynamic Range) 센서는 120dB(1,000,000:1 밝기 비율) 이상의 인상적인 다이내믹 레인지를 자랑하지만, 렌즈가 센서 앞에 위치하면플레어 (렌즈 요소 사이와 렌즈 배럴에서 반사되는 산란광)로 인해 시스템(카메라)의 다이내믹 레인지가 100dB 이하로 제한됩니다. (시스템의 다이내믹 레인지를 개선할 수 있다고 생각하고 이를 뒷받침할 데이터가 있다면 support@imatest.com으로 문의해 주세요. 기꺼이 도와드리겠습니다.)

플레어 현상은 일반적으로 이미지 경계를 넘어 확장되는 흰색 영역의 작은 순수한 검은색 영역("블랙홀" 또는 반사 차트의 광 트랩)에서 측정됩니다. Imatest의 이전 버전에서는 플레어 발생 가능성을 나타내는 베일링 글레어 측정을 스텝차트 모듈에서 수행했습니다. Imatest 5.0 이상 버전 에서는 ISO 18844 플레어 측정 기능을 균일성 모듈에 추가했습니다. 이미지를 선형화하고 블랙 레벨 오프셋(있는 경우)을 제거한 후,

베일링 글레어 = 어두운 레벨/밝은 레벨 ISO 18844 플레어/베일링 글레어 측정의 문제점은 (1) 이미지의 어두운 영역에서 저대비 특징의 가시성과 직접적인 관련이 없다는 점, (2) 플레어로 인한 손상을 과장하는 경향이 있다는 점(예: 120dB HDR 센서를 탑재한 카메라가 이 측정에서는 50dB의 동적 범위만 나타낼 수 있음), (3) 플레어 발생 원인에 대한 부적절한 모델을 기반으로 한다는 점입니다. 플레어는 주로 다중 요소 렌즈의 2차 반사에 의해 발생하는데, 이미지 센서에 도달할 때 초점이 맞춰지지 않은 이러한 반사로 인한 흐림 현상은 밝은 특징에서 멀어질수록 감소합니다.

일반적으로 표준 동적 범위 측정은 카메라의 동적 범위보다 밀도 범위가 넓은 투과형 회색조 스텝 차트를 사용하여 수행됩니다. 이러한 측정 방식은 전반적인 밀도 응답을 보여주지만, 사람의 시야를 위해 처리된 HDR 이미지에 널리 사용되는 톤 매핑 이미지에는 적합하지 않습니다. 톤 매핑은 이미지의 톤을 선택적으로 조정하여 어두운 영역을 밝게 함으로써 동적 범위가 제한적인 모니터에서도 잘 보이도록 합니다. 아래 오른쪽의 톤 매핑 이미지는 왼쪽 이미지에 Imatest 이미지 처리 모듈 의 MATLAB 톤 맵 함수를 8개의 타일(기본값)로 적용하여 얻은 것입니다.

톤 매핑 효과를 보여주는 Imatest 고해상도(HDR) 테스트 차트 이미지의 일부입니다.
원래의	톤 매핑됨
밀도 응답 - 원본	밀도 응답 - 톤 매핑

톤 매핑된 이미지의 로그 픽셀 레벨 대 노출(-차트 밀도) 플롯은 패치 간의 차이가 낮고 일관성이 없음을 보여주는데, 이는 패치 내 저대비 특징의 실제 가시성을 전혀 나타내지 않습니다. 톤 매핑은 일반적으로 기존 회색조 차트를 사용한 톤 응답 측정값을 왜곡합니다.

표준 동적 범위 측정은 플레어 광으로 인한 오류의 영향을 받는데, 이는 SNR 계산에서 신호 레벨을 증가시키지만, 플레어 광은 측정 영역 외부의 이미지 특징(일반적으로 밝게 빛나는 영역)에서 발생하므로 플레어 광으로 인한 신호는 허위 신호입니다.

명암해상도표는 기존 방식 의 단점을 극복하기 위해 개발되었습니다.  플레어/베일링 글레어 및 동적 범위 측정.

명암비 및 해상도 차트

다음은 컨셉 이미지입니다(실제 차트는 색조 범위가 너무 넓어 웹 페이지에 표시할 수 없으므로 이 이미지는 실제 차트와는 다릅니다).

물리적 명암비 해상도 차트는 8x10인치 사진 필름 두 겹으로 만들어집니다. 이 차트에는 광학 밀도(OD)가 기준값 + 0.15에서 기준값 + 4.90까지 0.25 OD(5dB) 간격으로 분포된 20개의 큰 패치가 있으며, 이는 총 95dB*에 해당합니다. (가장 밝은 패치와 가장 어두운 패치를 포함할 경우, 전체 밀도 범위는 5.05 OD = 101dB입니다.) 작은 패치는 일반적으로 노이즈 통계를 얻기에 너무 작기 때문에 노이즈 측정에는 큰 패치가 사용됩니다.

*1 OD(광학 밀도 단위) = 20 dB(데시벨) = 3.32 f-스톱(또는 EV 또는 존).

오른쪽 그림에 나타난 각 큰 사각형 안에는 밝은 회색, 어두운 회색, 빨간색, 파란색의 작은 패치 네 개가 있습니다. 회색 패치는 주변 사각형보다 위아래로 0.15 OD만큼 떨어져 있습니다. 이 차이인 0.30 OD(6dB)는 2:1(단순) 대비비(100%웨버 대비 )에 해당합니다. 밝은 회색과 어두운 회색 패치의 평균 밀도는 주변 회색 패치의 밀도와 동일하여 톤 매핑에 미치는 영향을 최소화합니다. (파란색과 빨간색 패치에도 동일하게 적용됩니다.) 작은 밝은 회색과 어두운 회색 패치의 픽셀 레벨은 상세한 정량적 분석에 사용되고, 파란색과 빨간색 패치는 시각적 추정에만 사용됩니다.

최근 출시되는 많은 HDR 이미지 센서들은 120~150dB의 다이내믹 레인지를 자랑한다고 주장합니다. 이는 센서 자체의 성능일 수는 있지만, 실제 카메라와 광학 시스템의 다이내믹 레인지는 그 수준에 훨씬 못 미칩니다. 실제 카메라의 다이내믹 레인지는 최대 100dB 정도이며, 이미지 영역 내부 또는 주변의 밝은 영역에서 발생하는 플레어 현상으로 인해 제한됩니다.

아래 이미지는 캐논 EOS-6D(풀프레임 DSLR)에 고품질 100mm 매크로 렌즈를 장착하고 ISO 100으로 설정하여 촬영한 차트입니다. 원본은 RAW 형식으로 촬영되었으며, LibRaw가 캐논 CR2 파일에서 블랙 레벨 오프셋(페데스탈)을 제대로 제거하지 못할 수 있기 때문에 DNG 파일로 변환했습니다. 그런 다음 분석을 위해 48비트 Adobe RGB TIFF 파일로 변환(선명도 및 노이즈 감소 없음)하고 크롭했습니다. 아래 이미지는 매우 큰 48비트 TIFF 파일에서 추출한 8비트 JPEG 이미지입니다.

차트를 촬영하고 분석하기

Imatest 스토어 에서 구매할 수 있는 명암비 차트는 8x10인치(20x25cm) 크기의 2겹 투명 필름으로, 후면 조명이 필요합니다. 균일하고 깜빡임이 없는 라이트박스라면 어떤 것이든 사용할 수 있지만, ITI 라이트박스를 권장합니다. ITI 라이트박스는 매우 균일한 조도(97%)를 제공하며, 넓은 범위의 밝기 조절(300:1)이 가능하고, 두 가지 색온도(일반적으로 3100K와 5100K이지만, 다른 색온도 조합은 주문 제작 가능)를 제공합니다.

해도 촬영은 완전히 어두운 환경 에서 해야 합니다. 해도 앞면에 빛이 반사되지 않도록 주의해야 합니다. 일반적으로 빛 반사를 방지하기 위해 검은색 폼보드와 모서리 몰딩으로 라이트 박스를 둘러싸고 있습니다. 빛 흡수율을 높이기 위해 박스 안쪽에 차 광재를 덧대는 방안을 고려하고 있습니다. 카메라 뒤쪽 공간도 최대한 어둡게 해야 합니다. 해도에 빛을 반사할 수 있는 밝은 색 옷은 착용하지 않아야 합니다.

라이트박스와 차트를 검은색 상자로 둘러싼 테스트 설정입니다.
커튼 뒤에 있는 저 남자는 신경 쓰지 마세요.

차트의 높이가 이미지에서 최소 400픽셀 이상이 되도록 프레임을 조정하십시오. 고해상도 시스템의 경우 더 높은 높이가 바람직합니다. 일반적인 고해상도 시스템에서 차트는 수직 또는 수평 영역의 약 40%를 차지해야 합니다. 렌즈에서 발생하는 빛 감쇠로 인해 측정 정확도가 떨어질 수 있으므로 차트가 이미지를 가득 채우지 않도록 하는 것이 좋습니다.

명암 해상도 차트 분석은 Imatest 5.0+ 의 대화 형 색상/톤 모듈과 일괄 처리가 가능한 색상/톤 자동 모듈에 포함되어 있습니다.

성찰 이는 심각한 문제가 될 수 있습니다. 렌즈를 제외한 카메라 주변의 모든 부분을 검은색 벨벳이나 플리스로 덮는 것을 권장합니다. 렌즈 자체의 반사는 피하기 어렵지만, 원형 차트의 경우 반사광이 이미지의 정중앙에 오도록 카메라를 배치하면 그 영향을 줄일 수 있습니다. 이렇게 하면 반사광이 밀도 패치 영역 밖에 위치하게 됩니다. 오른쪽 이미지에서 차트 중앙 아래의 반사광 때문에 15번 패치의 측정이 잘못되었습니다. 사진을 찍을 때는 알아채기 어렵지만, 이미지를 밝게 조정(이 경우 톤 매핑)하면 확연히 드러납니다. 반사광이 밀도 패치 영역 밖으로 나가도록 카메라를 약간 높여야 합니다.

Color/Tone Interactive 에서 이미지를 실행하려면,

• 대상에서 색상/톤을 선택하고 분석 모드를 대화형 으로 설정하십시오.
• '이미지 파일 읽기' 버튼 바로 아래에 있는 드롭다운 메뉴에서 7. 다중 행 회색조 및 컬러 차트를 선택하십시오.
• 이미지를 선택하세요. 그러면 색상/톤 대화형 특수 차트 선택 창이 열립니다.
• 13. 명암 해상도를 선택하세요.
• 참조 소스는 기본값 이거나, 20개의 대형 패치의 밀도가 포함된 저희가 제공하는 파일 이름이어야 합니다.
• 확인 을 클릭하세요.

다음 실행을 위해서는 색상/톤 대화형 창에서 3. 대비 해상도(마지막 회색조)를 클릭하거나(이렇게 하면 색상/톤 대화형 특수 차트 선택 항목이 사라집니다) 드롭다운 메뉴에 3. 대비 해상도... 가 표시되면 이미지 파일 읽기를 클릭 하면 됩니다. 차트 유형을 변경하는 경우에만 7. 다중 행...을 누르시면 됩니다.

색상/톤 자동 모드 (설정이 올바른지 확인하기 위해 먼저 실행해야 하는 색상/톤 대화형 모드 의 비대화형 배치 처리 버전)로 이미지를 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

• Imatest 메인 창의 왼쪽 중간에 있는 "색상/톤..." 바로 오른쪽에 있는 " 설정 " 버튼을 누르십시오.
• 차트 유형은 7. 다중 행 회색조 차트 또는 3. 대비 해상도 차트 (마지막 실행에서 대비 해상도 차트를 사용한 경우) 중 하나로 설정해야 합니다.
• 특수(다중 행) 회색조 차트 유형은 대비 해상도를 13 으로 설정해야 합니다.
• 관련 있는 그래프는 흑백 밀도 및 화이트 밸런스, 노이즈/SNR(두 개의 그래프 선택 가능), 이미지 그래프뿐입니다. (나머지는 모두 컬러용입니다.)
• 확인을 클릭하십시오. 색상/톤: 대비-해상도가 Imatest 기본 창에 나타납니다.
• 색상/톤 기능을 실행하려면 이 버튼을 누르십시오. 자세한 내용은 색상/톤 기능 사용 설명서를 참조하십시오.

ROI 설정 에서 36패치 동적 범위 및 명암 해상도 차트에 대해 자동 감지를 선택하면 차트 감지가 완전히 자동으로 이루어집니다 . 자동 감지 기능이 매우 안정적으로 개선되었습니다(수동 선택도 가능). 자동 감지(또는 수동 선택) 후 미세 조정 창이 나타납니다. 조정이 올바르면(필요한 경우 왜곡을 추가할 수 있음) Express 모드에서는 "예, 계속"을, 그렇지 않으면 "예, 계속"을 클릭합니다. 고도의 상호작용 기능을 제공하는 색상/톤 대화형 모드에서는 설정을 나중에 언제든지 변경할 수 있습니다. (색상/톤 설정은 실행 전에 완료해야 합니다.)

20개의 큰 패치 각각에 대해 5개의 영역이 선택됩니다. 큰 직사각형은 균일한 회색 영역을 나타냅니다. 이미지를 제대로 구도 잡았다면 노이즈 통계를 얻기에 충분히 큰 영역일 것입니다. 오른쪽에 있는 두 개의 작은 직사각형은 어두운 회색 영역과 밝은 회색 영역을 나타냅니다. 큰 직사각형 안쪽의 두 개의 작은 정사각형은 밝은 회색과 어두운 회색 패치 측정값에서 수직 방향의 불균일성(플레어 광으로 인한) 영향을 빼는 데 사용됩니다.

명암비 분석에 중요한 디스플레이 설정은 다음과 같습니다.

7. 흑백 밀도 및 화이트 밸런스
11. 노이즈 분석
12. 표시 이미지

결과 및 시각화

음색 응답 및 신호 대 잡음비(SNR)

다음은 음색 응답 및 신호 대 잡음비(SNR)에 대한 주요 결과입니다.

캐논 EOS-6D RAW 이미지에서 추출한 48비트 TIFF 파일의 톤 응답 및 SNR

위쪽 그래프(로그 픽셀 레벨, 즉 톤 응답) — 얇은 빨강 , 초록 , 파랑 , 회색 (휘도(Y) 채널용) 곡선은 큰 회색 영역에서 얻은 결과입니다. 이는 동적 범위 차트의 표준 결과에 해당합니다. 회색 곡선의 작은 스파이크(오른쪽에 표시됨)는 큰 회색 영역 내의 밝은 회색과 어두운 회색 영역에 대한 응답입니다.

진한 마젠타 색 곡선( - - - - - ♦ - - - - - )은 밝은 부분과 어두운 부분의 내부 회색 패치에 대한 차이 신호 ΔS = S _light − S _dark 를 나타냅니다. 이는 이러한 패치의 가시성을 판단하는 신호를 매우 잘 나타내는 지표입니다. 옅은 마젠타색 곡선( - - - - - )은 일반 신호 ΔS / S _mid (큰 회색 패치의 레벨)로 정규화된 차이 신호입니다. 정규화된 차이 신호는 패치 16까지 비교적 일정하게 유지되다가 그 이후부터 급격히 감소하기 시작합니다.

아래 그래프(명암비, 해상도, SNR 및 동적 범위) — 진한 마젠타색 곡선( - - - - - 사각형 마커 포함 )은 밝은 회색과 어두운 회색의 차이 신호 ΔS 에서 도출된 신호 대 잡음비(SNR)입니다. 이를 명암비 SNR( _SNRCR *) 이라고 합니다. 색상이 있는 가로선은 아래에서 설명하는 명암비 동적 범위( _DRCR) 입니다. 이는 명암비 분석에서 가장 중요한 결과입니다. 그래프 배경은 SNR이 0dB 미만(S/N < 1)인 영역에서 회색으로 표시되어 이미지 품질이 너무 낮아 세부 사항을 확인할 수 없음을 나타냅니다.

* SNR_CR 은 대비 대 잡음비( CNR) 와 밀접한 관련이 있습니다.

이러한 곡선을 이해하려면 이미지를 자세히 살펴봐야 하며, 일반적인 시청 환경에서 대부분의 모니터에 나타나는 어두운 부분의 가시성 문제를 해결해야 합니다.

심상

명암 해상도 분석의 핵심적인 특징은 더 넓은 영역 내에서 명암 대비가 낮은 물체를 명확하게 시각화할 수 있다는 점입니다. 이는 순차적인 패치를 사용하는 일반적인 회색조 차트로는 불가능합니다.

패치 내용을 시각화하는 한 가지 방법은 '이미지 표시'를 선택한 다음 '톤 맵' (Matlab의 tonemap 함수를 적용함) 또는 '상수 패치' 옵션 중 하나를 선택하는 것입니다.

오른쪽에 표시된 톤 맵은 노이즈와 최소 픽셀 레벨의 영향을 받아 일관된 결과를 제공하지는 않지만, 사람의 시각을 위해 설계된 자동차 카메라(카메라 모니터 시스템)의 출력은 거의 확실히 톤 매핑을 거치기 때문에(물론 더 정교한 루틴을 사용하겠지만) 중요한 의미를 갖습니다. 톤 매핑은 어두운 부분을 밝게 하여 내부 특징을 시각화할 수 있도록 합니다. 일반적으로 큰 영역 간의 명암 차이를 완화하면서 내부의 작은 영역의 대비는 유지합니다.

톤 매핑된 이미지(표시 전용):
표시 설정은 정량 분석에 사용되지 않습니다 .

고정 패치 (색상/톤 대화형 모드에서만 사용 가능)는 더 나은 표시를 제공합니다. 설정 영역의 작은 드롭다운 창에 있는 고정 패치 표시 옵션은 비슷한 결과를 제공합니다.

• 상수 패치(xyY) 이미지는 xyY 색상 표현으로 변환됩니다. 여기서 Y는 (선형) 휘도입니다. 이 계산에는 이미지 색 공간(일반적으로 sRGB이지만 Adobe RGB가 사용되는 경우도 있음)이 사용됩니다. 각 패치에 대해 Y의 평균값을 계산한 다음 전체 패치를 평균(Y)으로 나누고 표시를 위해 크기를 조정합니다. 일반적으로 색 공간 이미지에 대해 최상의 표시를 제공하지만 결과는 상수 패치(단순)와 매우 유사합니다.
• 일정한 패치(L*) 이미지는 CIELAB L*a*b* (이미지 색 공간 사용)로 변환됩니다. 각 패치에 대해 L*의 평균값이 계산되고, 이 값을 사용하여 평균 L*가 일정하도록 이미지를 스케일링합니다. 어두운 영역의 패치는 일반적으로 채도가 낮습니다.
• 고정 패치(단순) 각 패치의 평균값을 계산한 다음, 전체 패치 값을 평균값으로 나누고 표시를 위해 크기를 조정합니다. 색 공간이나 선형성에 대한 가정은 적용되지 않습니다.
  

고정된 패치 이미지(xyY 좌표계의 Y축에서 얻은 이미지) : 특징의 가시성을 나타내는 좋은 지표입니다.

이 디스플레이의 각 패치에는 여러 숫자가 표시됩니다. 다음은 일반적인 패치(#10)의 숫자입니다.

시각적 분석

위의 톤 응답/SNR 플롯과 상수 패치 이미지를 비교하면 대비 해상도에 대해 많은 것을 알 수 있습니다.

위의 상수 패치 이미지를 통해 예비적인 관찰을 해볼 수 있습니다.

• 내부 패치는 SNR _CR = 2.43인 패치 13에서 명확하게 볼 수 있습니다.
• 패치 14 (SNR _CR = 1.19)에서는 내부 패치가 희미하게 보이고 노이즈가 심합니다.
• 패치 15에서 내부 패치는 보기 어렵습니다(더 나은 신호 대 잡음비(SNR)를 가진 영역의 패치와 유사하기 때문에만 보입니다).
• 내부 패치는 16세 이상에서는 보이지 않습니다.

정규화된 신호 ΔS /S1은 패치 16까지는 비교적 일정하게 유지되다가 패치 15 이후부터 급격히 감소하는 것을 알 수 있습니다. 이는 정규화된 신호가 성능을 제대로 나타내는 지표가 아니라는 것을 분명히 보여줍니다. SNR(Contrast Resolution SNR)과 SNRCR(SNR _CR) 이 훨씬 더 나은 지표입니다.

명암비, 해상도, 동적 범위

명암비 분해능 신호 대 잡음비( SNR_CR )는 명암비 분해능 동적 범위(DR _CR )를 정의하는 기준으로 사용될 수 있습니다. DR CR은 신호 대 잡음비 및/또는 신호가 지정된 값 이상을 유지하는 톤 범위를 의미합니다. 밝은 부분과 어두운 부분의 DR _CR 한계는 다르게 정의되는데, 밝은 부분에서는 잡음이 매우 낮기 때문에 신호만 고려합니다.

암흑 DR _CR 한계 는 양호한 시각적 식별을 위해 SNR _CR이 6~12dB(2:1~4:1) 범위에 있는 최소 노출량입니다. DR _CR은 표준 Imatest 동적 범위 계산에 사용되는 것과 동일한 SNR 레벨(20, 12, 6, 0dB, S/N = 10, 4, 2, 1)을 사용하여 정의되며, 이는 각각 "높음", "중상", "중간", "낮음" 품질 수준에 해당합니다. (이러한 명칭은 다소 낙관적입니다.)

암흑 DR _CR 한계를 정의하는 데 사용되는 SNR 값은 특정 용도에 맞게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 대비가 낮은 특징에 관심이 있는 경우 (차트 이미지를 기반으로 한) DR _CR 계산에 사용되는 SNR 값을 높일 수 있습니다.

라이트 DR _CR 한계 는 포화 영역을 제외한 최대 노출량으로, 포화 영역에서는 대비가 너무 낮아 시각적 구별이 어렵 _습니다 . 이는 각 큰 패치에 대한 두 가지 신호 차이, 즉 ΔSLM = _Slight - _Smiddle 및 ΔSMD = _Smiddle - Sdark를 _기반 으로 합니다 . 여기서 middle은 큰 중간 회색 패치를 나타내고, light 와 dark는 각각 작고 밝은 패치와 어두운 패치를 나타냅니다. 알고리즘은 다음과 같습니다.

1. 모든 패치 _에 대해 ΔSLM 과 ΔSMD 의 최댓값을 찾으십시오. 이 값들을 _각각 ΔSLM ( _max )과 ΔSMD (max) _라고 부르십시오.
2. 가장 밝은 패치부터 시작하여 (A) Δ S _LM ≥ 0.1*Δ S _LM (max) 또는 (B) Δ S _MD ≥ 0.1*Δ S _MD (max) 중 하나인 첫 번째 패치를 찾습니다.
3. 조건 (A)와 (B)가 모두 충족되면 DR _CR 상한값은 패치에 해당하는 노출량이 됩니다.
4. 조건 중 하나((A) 또는 (B))만 충족되는 경우(일반적으로 (B)만 충족됨), 상위 DR _CR 한계는 현재 패치와 다음 패치의 노출 평균입니다. 이는 일반적으로 현재 패치보다 약 2.5dB 낮습니다(패치 간 명목상 차이가 5dB인 경우).

마지막으로 DR_CR = Light DR_CR 한계 – Dark DR_CR 한계 이며, 위 그림에서 4개의 가로선으로 표시됩니다: –– –– –– –– .

IA Cunningham과 R. Shaw의 논문 "의료 영상 시스템의 신호 대 잡음비 최적화"에서는 이 SNR _CR 과 유사한 SNR _Rose 라는 측정값을 설명하고 있으며, 객체를 안정적으로 검출하려면 5 이상의 값이 필요하다고 제시합니다. 이러한 결과를 보면, 적어도 2:1 대비 패치의 경우 SNR _CR 값이 2 정도로 낮아도 (간신히) 충분할 수 있는 것으로 보입니다. 적절한 하한값을 결정하기 위해서는 추가 연구가 필요하며, 이 값은 논문에서 제시된 5에 가까울 가능성이 높습니다. 최근 우리는 실제 측정 방법이 부족한 대비 해상도(Contrast Resolution) 와 대비 대 잡음비(CNR) 에 대한 위키피디아 페이지들을 발견했습니다.

톤 매핑 결과

톤 매핑된 이미지의 결과를 살펴보는 것은 유익합니다. 이러한 이미지를 얻기 위해 Imatest 이미지 처리 모듈을 사용하여 위 이미지에 Matlab의 tonemap 톤 매핑 알고리즘을 기본값인 8개 타일로 적용했습니다.

위 이미지에서 추출한 톤 매핑 이미지
너비가 1000픽셀로 줄어들었습니다.

위쪽 그래프(아래)의 톤 곡선은 원본 이미지와 매우 다릅니다. 톤 응답이 평탄화되어 감마(회색 영역의 평균 기울기)가 0.422에서 0.0734로 감소했는데, 이는 의미 없는 낮은 값입니다. 그러나 아래쪽 그래프에서 정규화된 명암 차이 신호 ΔS / S (가는 점선 마젠타 색: - - - - - )와 명암 차이 신호 대 잡음비 ΔS /N(진한 마젠타색 곡선 - - - - - 사각형 표시 )은 상당히 유사합니다.

이러한 결과는 명암 해상도 측정, 특히 차이 기반 신호 대 잡음비( ΔS /N)가 톤 매핑의 영향을 거의 받지 않는다는 것을 분명히 보여줍니다. 즉, 톤 매핑된 시스템에서도 양질의 측정이 가능합니다.

캐논 EOS-6D RAW 이미지에서 톤 매핑된 이미지의 톤 응답 및 SNR

톤 매핑을 적용했을 때 노이즈와 SNR이 비교적 안정적인 이유는 Imatest의 노이즈 계산 방식이 톤 매핑으로 생성된 관심 영역 내의 불균일한 조명에 대해 매우 강건하기 때문입니다. 일반적으로 노이즈는 매끄러운(평탄한) 영역의 레벨 표준 편차( σ )와 같지만, 이 간단한 계산 방식은 불균일성을 노이즈로 잘못 해석할 수 있습니다. Imatest는 노이즈를 계산하기 전에 해당 영역에서 평균 수평 및 수직 픽셀 레벨에 대한 2차 근사값을 빼줍니다. 이로써 계산에서 불균일성을 효과적으로 제거할 수 있습니다. 단순 계산 방식과 불균일성 보정 계산 방식의 차이는 Imatest 이미지 통계 프로그램을 실행하여 확인할 수 있습니다.

플레어 마스크 및 2상 플레어 측정

2021.2 버전에서는 플레어 마스크 지원을 추가하여 대비-해상도 차트 측정 시 플레어 현상을 크게 줄였습니다. 이를 통해 두 개의 이미지에서 동적 범위(정상 및 낮은 플레어) 측정과 플레어(베일링 글레어, 즉 산란광) 측정이 가능해졌습니다. 차트를 고정하는 프레임에 꼭 맞게 장착되는 마스크 이미지는 오른쪽 아래에 나와 있습니다. 원형 구멍(등록 마크용)은 광학 밀도 1.2의 중성 밀도 젤 필터로 덮어 플레어를 최소화하고 (대부분의 경우) 자동 영역 감지를 가능하게 합니다. 이 방법에서는 자동 노출을 사용하지 않는 것이 좋습니다. 대부분의 자동 노출 알고리즘은 가장 밝은 부분을 과다 노출시켜 심각한 문제를 야기할 수 있습니다. 수동 노출 제어를 강력히 권장합니다. 노출은 (가능하다면) 패치 1의 가장 밝은 영역(안쪽 사각형과 바깥쪽 배경)은 포화되지만, 더 어두운 안쪽 사각형은 포화되지 않도록 설정해야 합니다.

명암 대비 해상도 개념도

명암비 해상도 플레어 마스크

이미지에 마스크를 적용하면 각 패치의 왼쪽에서 일반적으로 계산되는 신호는 두 개의 작은 사각형(밝은 사각형과 어두운 사각형)의 평균값으로 대체되고, 노이즈는 두 사각형 중 하나(맨 위 행을 제외하고 밝은 사각형)에서 계산됩니다. 마스크를 적용했을 때와 적용하지 않았을 때의 결과는 대부분 유사하지만, 한 가지 중요한 차이점이 있습니다. 마스크를 적용하면 플레어가 크게 감소하여 동적 범위가 향상될 수 있지만, 가장 중요한 것은 플레어 광과 밀접한 관련이 있는 맨 아래 행(패치 18-20)의 로그 픽셀 레벨 평균값이 감소한다는 점입니다. 플레어 측정값은 마스크를 적용하지 않았을 때와 적용했을 때 맨 아래 행에서 측정한 로그 픽셀 레벨의 차이입니다.

베일링 글레어(렌즈 플레어) 에 대한 자세한 내용은 해당 페이지에서 확인할 수 있습니다.

요약

본 연구에서는 명암비 분해능 차트가 낮은 명암비의 물체 가시성을 명확하게 나타낸다는 것을 보여주었습니다(더 큰 사각형 안에 투과율 비율이 2:1인 작은 패치(광학 밀도 차이 0.3, 웨버 명암비 100%)를 사용). 표준 회색조 단계 차트와 달리, 이 차트는 톤 매핑된 이미지에서도 잘 작동하며 플레어 광이나 보정되지 않은 블랙 레벨 오프셋으로 인한 오류에 영향을 받지 않습니다.

명암비(SNR = SNR CR = ΔS /N)는 명암 대비 차이를 기반으로 하며 , 유사한 명암 대비를 가진 밝고 어두운 물체의 가시성을 탁월하게 나타냅니다. SNR _CR 값이 2~4(6~12dB) 범위보다 크면 물체를 효과적으로 구별할 수 있습니다.

이 기준은 DR ₍ Contrast Resolution Dynamic Range ) CR 측정값 세트를 설정하는 데 사용되었으며, 이는 OD 차이가 0.3인 작은 물체가 SNR _CR > n을 만족하는 장면 밝기(노출) 범위로 정의됩니다. 여기서 n은 10, 4, 2 또는 1(20, 12, 6 또는 0dB)입니다. 10은 "높은" 품질을 나타내고, 1은 물체를 구별할 수 없는 낮은 품질을 나타냅니다. n은 물체를 구별할 수 있는 경우 2에서 4 사이의 범위에 있습니다.

17x24인치 아트그래프 라이트패드 에 있는 명암비 및 해상도 차트
대체 차광 눈부심 측정 방법

명암비 차트는 (프레임 없이) 17x24인치 Artograph Lightpad 와 같은 대형 라이트박스에 장착하여 베일링 글레어를 측정할 수도 있습니다. 베일링 글레어 는 조명 주변부가 없는 이미지와 있는 이미지 간의 측정 차이(SNR(ΔS) 차이)로 나타납니다.

확인

이 페이지에 사용된 이미지에서 어두운 부분은 우리가 촬영한 이미지에서 세부적인 묘사가 보이지 않습니다. 따라서 차트 자체에는 세부적인 묘사가 존재하는지 의문이 생깁니다. 이를 확인하기 위해 약간의 노력이 필요했습니다. 우리는 섬광으로 인한 흐림 현상을 최소화하기 위해 차트의 맨 아래 두 행만 남기고 나머지 부분을 마스킹한 후 이미지를 촬영했습니다. 그 결과, 가장 어두운 부분에도 실제로 세부적인 묘사가 존재함을 확인할 수 있었습니다.

이 이미지들은 가장 어두운 부분에도 정보가 존재함을 분명히 보여줍니다. 일부 변색이 관찰되는데, 이는 매우 어두운 부분을 처리하는 과정에서 발생하는 일부 문제점 때문입니다. 변색은 결과에 거의 영향을 미치지 않으며, 일반적인 시청 환경에서 볼 수 있을 만큼 밝은 부분에서는 눈에 띄지 않습니다.

참조

F. Timischl, 주사전자현미경 영상 품질 평가를 위한 대비 대 잡음비,
JEOL Technics Ltd., 일본 도쿄 아키시마시 무사시노 2-6-38 (온라인에서 읽을 수 있지만 다운로드는 어렵습니다.) 명암비(Contrast Resolution, SNR)는 CNR 과 밀접한 관련이 있습니다.