Imatest 4.2で導入されたImatest教育アプリは、画像品質要因の理解に直接関連する数学的概念を実演するものです。Imatest教育アプリでは、ナイキスト標本化定理、画像のフーリエ変換の分解、傾斜エッジの変調伝達関数、色収差、信号対雑音比（SNR）などが解説されています。教育リソースとして、ImatestImatestソフトウェア内から起動できます。
デフォルトでは、ウェルカム画面が表示されます。上部のタブを選択して、各モジュールに移動してください。
各モジュールには、画質に影響を与えたり、シーケンスの反復処理を示す調整可能なパラメータがあります。これらのパラメータを手動で調整するには、スライダーをドラッグします。特定のパラメータの利用可能な値を自動的にステップするには、再生ボタン（ 
) 一度に再生できるパラメーターは 1 つだけです。再生中は、再生ボタンが停止ボタンに変わります ( 
)
サンプリング定理
「サンプリング定理」タブでは、1次元正弦波の周波数と位相を調整したり、その2次元表現を観察したり、信号がデジタル化される様子を観察したりして、理想的な（光学系や信号処理の影響を受けない）デジタル画像システムをシミュレートできます。
ナイキスト周波数とは、画像システムが再現できる最大信号周波数を指し、常に0.5サイクル/ピクセルです。周波数スライダーを0.5サイクル/ピクセルに調整すると、ナイキスト周波数の1倍になります。ナイキスト周波数を超える入力信号はエイリアシングされているとみなされます。画像処理においては、特定の周波数は、対応するナイキスト周波数の分数で表されます。
入力周波数をナイキスト周波数より上と下の両方で調整し、同時に入力位相も調整してみてください。その結果、エイリアシングされた信号とエイリアシングされていない信号にどのような影響が出るかを観察してください。
ナイキスト標本化定理の詳細な説明は、対数周波数に関するドキュメントページに記載されています。
フーリエ分解
2次元フーリエ変換は、画像の構成要素である空間周波数の可視化と計算の両方に役立ちます。左上に元の画像、右側にそのフーリエ変換を示します。フーリエ変換の視覚的表現では、明るい領域は画像の中で最も振幅の大きい周波数に対応します。
変調伝達関数（MTF）
変調伝達関数（MTF）、または空間周波数応答（SFR）を理解することは、画像品質の重要な要素である鮮明度を理解する上で不可欠です。画像システムのMTFは、システムがさまざまな空間周波数を再現する能力を表します。
イメージングシステム全体のMTFは、その構成要素それぞれのMTFの積で表されます。例えば、設計の悪いレンズはシステムのMTFを低下させますが、信号処理によって画像を鮮明化することでシステムのMTFを向上させることができます。
MTFに関する詳細については、シャープネスのドキュメントページを参照してください。
MTFモジュールは、Peter D. Burns氏が2009年に作成したsfrmat3を使用しています。
色収差
色収差に関するより詳細な数学的説明については、色収差に関するドキュメントページを参照してください。
信号対雑音比（SNR）
ノイズは通常、信号対雑音比（SNR）として表されます。ノイズが増加するとSNRは低下します。この比率は、信号（または輝度レベル）をノイズ量で割った値です。これらの値は、デシベル、F値、または比率として表すことができます。輝度は対数スケールで知覚されるため、一定のノイズは信号レベルが低いほど顕著になります。
