Imatest 4.2에서 도입된 Imatest 교육용 앱은 이미지 품질 요소를 이해하는 데 직접적으로 관련된 수학적 개념을 설명하기 위해 만들어졌습니다. Imatest 교육용 앱은 나이퀴스트 샘플링 정리, 이미지 푸리에 변환 분해, 기울어진 모서리의 변조 전달 함수, 색수차 및 신호 대 잡음비(SNR)를 보여줍니다. 교육 자료로서 Imatest Imatest 소프트웨어 내에서 바로 실행할 수 있습니다.
기본적으로 환영 화면이 열립니다. 상단의 탭을 선택하여 각 모듈로 이동하세요.
각 모듈에는 이미지 품질에 영향을 주거나 시퀀스의 반복을 보여주는 조정 가능한 매개변수가 있습니다. 이러한 매개변수를 수동으로 조정하려면 슬라이더를 드래그하세요. 특정 매개변수의 사용 가능한 값을 자동으로 단계별로 변경하려면 재생 버튼( )을 선택하세요. 
한 번에 하나의 파라미터만 재생할 수 있습니다. 재생 중에는 재생 버튼이 정지 버튼으로 바뀝니다. 
).
표본 추출 정리
샘플링 정리 탭에서는 1차원 사인파의 주파수와 위상을 조정하고, 2차원 표현을 관찰하고, 신호가 디지털화되는 과정을 살펴볼 수 있습니다. 이는 광학이나 신호 처리의 영향을 받지 않는 이상적인 디지털 영상 시스템을 시뮬레이션한 것입니다.
나이퀴스트 주파수는 이미징 시스템이 재현할 수 있는 최대 신호 주파수를 나타내며, 항상 0.5 사이클/픽셀입니다. 주파수 슬라이더를 0.5 사이클/픽셀로 조정하면 나이퀴스트 주파수의 1배에 해당합니다. 나이퀴스트 주파수보다 높은 입력 신호는 에일리어싱(aliasing)이 발생합니다. 이미징에서는 특정 주파수를 나이퀴스트 주파수의 분수로 나타냅니다.
입력 주파수를 나이퀴스트 주파수보다 높거나 낮게 조정하면서 입력 위상도 함께 조정해 보세요. 그 결과 에일리어싱이 발생한 신호와 발생하지 않은 신호에 어떤 영향을 미치는지 관찰해 보세요.
나이퀴스트 샘플링 정리에 대한 자세한 설명은 로그 주파수 문서 페이지 에서 확인할 수 있습니다.
푸리에 분해
2차원 푸리에 변환은 이미지의 공간 주파수 성분을 시각화하고 계산하는 데 유용합니다. 원본 이미지는 왼쪽 상단에, 푸리에 변환 이미지는 오른쪽에 나타나 있습니다. 푸리에 변환의 시각적 표현에서 밝은 영역은 이미지에서 가장 큰 크기를 갖는 주파수를 나타냅니다.
변조 전달 함수(MTF)
변조 전달 함수(MTF) 또는 공간 주파수 응답(SFR)을 이해하는 것은 영상 품질의 핵심 요소인 선명도를 이해하는 데 매우 중요합니다. 영상 시스템의 MTF는 시스템이 다양한 공간 주파수를 재현하는 능력을 나타냅니다.
완전한 이미징 시스템의 MTF는 각 구성 요소의 MTF의 곱입니다. 예를 들어, 설계가 잘못된 렌즈는 시스템의 MTF를 감소시키지만, 신호 처리를 통해 이미지를 선명하게 하면 시스템의 MTF가 증가할 수 있습니다.
MTF에 대한 자세한 내용은 선명도 문서 페이지를 참조하십시오.
MTF 모듈은 Peter D. Burns가 2009년에 작성한 sfrmat3를 사용합니다.
색수차
색수차에 대한 보다 수학적인 설명은 색수차 문서 페이지를 참조하십시오.
신호 대 잡음비(SNR)
잡음은 일반적으로 신호 대 잡음비(SNR)로 나타냅니다. 잡음이 증가하면 SNR은 감소합니다. 이 비율은 신호(또는 휘도)를 잡음량으로 나눈 값입니다. 이러한 값은 데시벨(dB), 조리개 값(f-stop) 또는 비율 값으로 표시될 수 있습니다. 휘도는 로그 스케일로 인식되므로, 신호 레벨이 낮을수록 일정한 잡음이 더 잘 드러납니다.
