플랫 필드 결과

광학 센터

광학 중심은 이미지에서 가장 밝은 부분의 대략적인 기하학적 위치입니다. 노이즈로 인해 매우 넓은 피크 위치가 신뢰할 수 없게 되므로, 고도로 평활화된 이미지에서도 마찬가지로 중심점 계산(수학적으로 무게중심과 유사함)을 사용하여 매우 신중하게 계산해야 합니다. 수평(x) 및 수직(y) 광학 중심은 동일한 알고리즘을 사용하여 각각 계산됩니다. 여기서는 수평 광학 중심 계산에 대해 설명합니다.

• 이미지 높이의 0.25에서 0.75까지(즉, 이미지 높이의 절반) 이미지를 가로지르는 수평 띠의 _{평균값(Lmean} ( x ))을 구하십시오.
• 평활화(저역 통과 필터) L _평균 ( x ).
• 평활화된 L _평균 ( x )의 최대값을 찾으십시오. 이 값을 L _peakX 라고 합니다. (최대 값의 위치는 광학 중심의 안정적인 지표가 아닙니다.)
• X-광학 중심은 G(x) = L _mean ( x ) - 0.95* L _peakX 로 정의되는 객체의 중심 입니다. 여기서 L _mean ( x ) > 0.95* L _peakX 입니다.
  방정식은 X-광학 중심 = ∫ x G ( x ) dx ⁄ ∫ G ( x ) dx 입니다.

광학 중심은 휘도 윤곽선 플롯에서 노란색 원("O")으로 표시되며 CSV 및 JSON 출력 파일에 보고됩니다.

여기서 설명하는 광학 중심(조명용)은 Imatest 에서 측정한 세 가지 광학 중심 중 하나라는 점에 유의하십시오(나머지 두 가지는 왜곡 중심과 선명도 중심입니다).

색상 음영(불균일성)

색상 음영 플롯은 R, G, B 채널 간의 비율 또는 차이, 즉 L*a*b* 색상 차이 (ΔE, ΔC, ΔE ₉₄ , ΔC ₉₄ , ΔE ₀₀ 또는 ΔC ₀₀ )를 나타냅니다. 아래에 두 가지 예가 나와 있습니다. 첫 번째 예는 빨간색 대 파란색(R/B) 채널 픽셀 비율로 음영을 나타낸 것입니다. 플롯 결과는 최대값이 1.0이 되도록 정규화되었습니다. 정규화는 플롯에만 영향을 미치며, 플롯 결과가 화이트 밸런스 오류에 상대적으로 둔감해지도록 합니다. 배경은 색상이 과장된 이미지입니다(HSV 채도 S는 낮은 채도 값의 경우 10 배 , 높은 값의 경우 그보다 적게 증가되었습니다).

정규화는 그래프에만 적용됩니다. 그래프 아래에 표시되는 숫자는 정규화되지 않습니다.

R/B 픽셀 비율의 최대값과 최소값(위의 1.02 및 0.94(정규화되지 않음))은 전체 평활화된 이미지( 빨간색 사각형으로 표시된 모서리 및 측면 영역에 국한되지 않음)에 대해 계산됩니다. 따라서 이 값들은 사각형의 최대값과 최소값(다음 줄에 표시됨)보다 극단적인 값을 나타내는 경향이 있으며, 두 값의 비율(0.94/1.02 = 0.92)은 일반적으로 중심 영역과 측면 및 모서리 영역 간의 최소 비율보다 낮습니다. 이 값들은 색상 음영 플롯이 생성될 때만 계산되어 수치 출력(CSV, JSON 및 XML 파일)에 포함됩니다. 다른 값들(고정된 영역에서 계산된 값들)은 항상 계산되어 수치 출력에 포함됩니다. 아래 CSV 및 JSON 예시에는 이러한 결과 29개 중 2개가 표시됩니다.

JSON 출력 결과입니다. 이미지에서 해당 값이 강조 표시되어 있습니다.

"pixel_color_stats": "픽셀 비율, R/B , R/G, R/B, B/R, G/R, B/G,",
"최대_상태": [ 1.017 ,1.006,1.015,1.064,1.054,1.025],
"최소_상태": [ 0.9396 ,0.9487,0.975,0.9829,0.9933,0.9844],
"resTable_comment": "결과 테이블 변수는 resTable_로 시작합니다.",
"resTable_entries": "Center, UL, LL, UR, LR, L-Ctr, R-Ctr, T-Ctr, B-Ctr, Center 25%,Worst corner, Mean corner, Best corner, Pct corner var",
"resTable_R_div_B_unnorml": [1.0134, 0.9702,0.96837,0.95031,0.94276,0.99793,0.97397,0.99369,0.99091,1.0124,0.94276,0.95791 ,0.9702,2.828],
"resTable_R_div_G_unnorml": [1.0047,0.97956,0.97873,0.9605,0.96265,0.99398,0.98409,0.99673,0.99411,1.0043,0.9605,0.97036,0.97956,1.945],

두 번째 예시는 R/B 비율을 의사색상으로 나타낸 것입니다. (조리개 값의 차이도 표시할 수 있지만, 여기서는 생략했습니다.) 그래프 결과는 1.0으로 정규화되었습니다.

색상 불균일성은 이미지 중심( ^{코너 및 측면 영역 상자에서 크기를 지정한 중앙 영역 또는 면적 기준으로 중앙 25%)을 기준으로 하는 L*a*b* 색차 지표(ΔE = sqrt(ΔL* 2 + Δa* 2 + Δb* 2 )} , ^{ΔC = sqrt} (Δa* 2 + Δb* 2 ), ΔE ₉₄ , ΔC ₉₄ , ΔE ₀₀ , ΔC ₀₀ ) 중 하나로 표시할 수 있습니다. ΔC 지표는 휘도 차이(ΔL*)를 제외하기 때문에 색상 지표에서 특히 유용합니다. 아래는 3D 플롯으로 표시되며, 시각화를 향상시키기 위해 회전할 수 있습니다.

균일성 프로파일

균일도 프로파일은 대각선 좌측 상단-우 하단, 대각선 좌측 하단-우 상단, 수직 상단-하단(중앙), 수평 좌측-우단(중앙) 등 여러 선을 따라 이미지 레벨 프로파일을 표시합니다. 아래에 몇 가지 표시 옵션이 나열되어 있습니다.

독립축은 0에서 1까지 0.025 간격으로 (총 41단계) 변화합니다. 41단계에 대한 자세한 결과는 CSV 및 XML 출력 파일에 기록됩니다.

다항식 맞춤 R, G, B (또는 L*, a*, b*)에 대한 4차 다항식 맞춤은 위쪽 그림(상단-하단 대각선)에서 희미한 점선으로 표시됩니다. 맞춤에 대한 방정식은 다음과 같습니다.

y = c ₁ r ⁴ + c ₂ r ³ + c ₃ r ² + c ₄ r + c ₅

여기서 r은 중심에서 모서리까지의 거리로 정규화된 중심로부터의 거리입니다(모서리에서는 r = 1). Y축 적합선은 휘도 계수를 사용하여 R, G, B 적합선으로부터 계산되므로 별도의 다항식 적합 계수가 없습니다. R, G, B 계수는 CSV 및 JSON 출력 파일에 표시됩니다. CSV 출력 파일에서 해당 계수의 형식은 다음과 같습니다.

격자형 도표

다양한 격자 크기(3x3부터 32x18까지)와 그래프 계산 옵션을 사용할 수 있습니다.

CPIQ 2단계 규격을 구현하는 그리드 플롯의 경우, 전체 이미지의 평균값이 ΔC와 ΔE를 계산하는 기준으로 사용됩니다.

히스토그램

Imatest Master 2.3.11 (2007년 7월)에서 도입된 히스토그램 플롯은 고착 픽셀(핫 픽셀, 데드 픽셀 등)을 감지하고 임계값을 설정하는 데 도움이 됩니다. 빨강 , 초록 , 파랑 채널에 대해 log ₁₀ (발생 횟수+1) 히스토그램이 표시됩니다. [로그 변환을 사용하면 플롯이 압축되어 불량 픽셀 하나도 쉽게 확인할 수 있습니다. log ₁₀ (발생 횟수+1)을 사용하는 이유는 log(0) = -∞(마이너스 무한대)이고 log(1) = 0이기 때문입니다.]

이 예시에서는 레벨 0과 252 부근에 단일 스턱 픽셀이 명확하게 보입니다. 이러한 스턱 픽셀은 합성된 것이지만 JPEG 압축으로 인해 레벨이 약간 다릅니다(TIFF 파일에서는 동일했습니다). 왼쪽에는 파란색 으로 데드 픽셀 임계값이, 오른쪽에는 빨간색 으로 핫 픽셀 임계값이 표시되어 있습니다. 임계값이 올바르게 설정되었는지, 즉 유효 밀도 영역을 벗어나는지, 데드 픽셀과 핫 픽셀이 각각의 임계값보다 높거나 낮은지 빠르게 확인할 수 있습니다. 필요한 경우 임계값 설정을 변경하고 균일성 검사를 다시 실행할 수 있습니다.

노이즈 디테일

장거리 밀도 변화가 제거된 노이즈 세부 정보의 과장된 이미지 또는 의사 색상 이미지를 보여줍니다. 네 가지 옵션을 사용할 수 있습니다.

지역 소음 수치는 다음과 같이 산출됩니다.

1. 원본 이미지에서 고도로 평활화된 이미지를 뺍니다. 이렇게 하면 이미지의 넓은 변화(낮은 공간 주파수)가 제거되고 미세한 디테일만 남게 됩니다. ( 신호는 고주파 필터링됩니다. ) 신호 대 잡음비(원본 이미지의 평균 픽셀 레벨 을 차이 이미지(1 단계 결과)의 표준 편차로 나눈 값, 즉 RMS 잡음)에 따라 미세한 디테일을 5배 또는 10배로 확대합니다. 확대된 신호에 오프셋을 추가하여 이미지의 평균 레벨이 중간 회색으로 표시되도록 합니다.
2. '윤곽선이 추가된 로컬 노이즈' 옵션을 선택하면, 윤곽선은 고도로 평활화된 이미지에서 중간 정도로 평활화된 이미지를 빼서 계산됩니다. 노이즈로 인해 윤곽선이 너무 거칠어 식별하기 어려워지기 때문에 평활화 과정이 필수적입니다.

첫 번째 이미지(아래)는 캐논 EOS-20D를 ISO 1600, 10-22mm 렌즈를 f/4.5로 설정했을 때의 노이즈 세부 정보를 보여줍니다. 예상대로 전자 노이즈가 지배적입니다.

두 번째 이미지(아래)는 Canon EOS-20D를 ISO 100, 10-22mm 렌즈를 f/8로 설정하여 촬영했을 때의 노이즈 디테일을 보여줍니다. 조리개가 작기 때문에 아주 희미한 먼지 얼룩이 보입니다. 이 먼지는 센서 앞쪽의 안티앨리어싱/적외선 필터/마이크로렌즈 어셈블리에 붙어 있습니다. 이 어셈블리의 두께는 1mm를 훨씬 넘을 수 있습니다. 조리개를 조이면(f-스톱 값을 높이면) 먼지 얼룩의 크기는 줄어들지만 더 어두워집니다. 이 이미지에는 동심원 형태의 띠 모양이 나타나는데, 이는 노이즈가 이미지의 나머지 부분보다 높거나 낮은 것처럼 보이는 부분입니다. 이러한 현상은 (a) 이미지 센서 칩의 아날로그-디지털(AD) 변환기에서 발생할 수 있는 미세한 불연속성(예: 127에서 128로의 변환: 이진수 01111111에서 10000000으로의 변환) 또는 (b) JPEG 아티팩트 때문일 수 있습니다. 이러한 불규칙성은 10배로 과장된 것임을 기억하십시오. 실제 이미지에서는 보이지 않거나 거의 보이지 않을 것입니다. 하늘과 같은 매끄러운 영역에서 희미하게 나타날 수 있을 뿐입니다.

다음은 동일한 이미지를 색상 막대와 함께 의사색상(변화 정도를 나타냄)으로 표시한 것입니다. 또한 히스토그램(왼쪽의 등고선 플롯을 생성하는 데 사용된 평활화된 이미지가 아닌 개별 픽셀의 히스토그램)도 포함되어 있습니다. 히스토그램의 스케일은 이미지마다 다르며, 휘도 및 조리개 등고선 플롯(장거리, 저공간 주파수 변화를 나타냄)의 고정된 스케일과는 다릅니다. 이 히스토그램은 장거리(저공간 주파수) 밀도 변화가 제거되었기 때문에 위의 별도 히스토그램 이미지보다 폭이 좁습니다. 이는 평균 센서 노이즈를 잘 근사하는 것입니다. 원형 패턴은 광원, 렌즈 및 센서 사이의 반사로 인해 발생할 수 있습니다.

캐논 EOS-20D, ISO 100, 10-22mm 렌즈, f/8 설정으로 촬영한 사진에서 국부적인 불균일성을 의사색상으로 표현했습니다.

아래 이미지는 위 이미지를 확대(줌)한 것으로, 중앙 왼쪽의 먼지 얼룩을 중심으로 확대했습니다. 마우스로 사각형을 그리거나 확대하고 싶은 부분을 클릭하면 이미지를 확대할 수 있습니다. 이미지의 아무 곳이나 두 번 클릭하면 원본 이미지로 복원됩니다.

다음 이미지는 최대 밝기가 0.161(만점 1), 조리개 f/4.5, ISO 100으로 2스톱 노출 부족된 이미지의 노이즈 상세 정보입니다. 선명한 패턴이 보입니다. 언뜻 보기에는 심각해 보이지만, 이 패턴은 (a) 매우 어두운 영역에 위치하고 (b) 앨리어싱 현상 때문에 실제로는 보이지 않습니다. 실제 패턴은 훨씬 높은 공간 주파수를 가지고 있어 덜 선명하게 나타납니다. 확대해야 실제 패턴을 확인할 수 있으며, 여기에서 보이는 것보다 훨씬 덜 뚜렷합니다.

잡티 감지 ( 잡티 감지 기능 과 함께 사용하면 더욱 효과적)

잡티 감지 기능은 스팟 감지 기능이 훨씬 더 효과적이기 때문에 아래 버튼을 누르지 않으면 설명이 숨겨집니다.