InfoDR 使用方法（第二部分）：圖表分析

Imatest InfoDR （基於資訊的動態範圍）是指Imatest模組和測試圖表，旨在測量_C4在各種光照條件下的資訊容量，尤其是在低光照條件下。

本頁「使用 InfoDR，第 2 部分」介紹如何在 Imatest Rescharts 和 Color/Tone 中分析 InfoDR 圖表。

第一部分-引言- _C4資訊容量- InfoDR 圖表版本- 照明-照明測量
照片（裱框）

相關頁面

使用 InfoDR，第 1 部分——介紹 InfoDR 圖表以及如何拍攝它們。

使用 InfoDR（第二部分） ——介紹如何在 Imatest Rescharts 和 Color/Tone 中分析 InfoDR 圖表。

InfoDR 第 3 部分 — 結果— 顯示了多台攝影機的 C4 總結結果。

基於資訊指標的影像品質測試（白皮書）相機影像品質測試簡明指南，重點介紹從資訊理論中得出的指標，這些指標比清晰度或雜訊等傳統指標更能預測相機性能。

圖像資訊指標－資訊容量及相關指標的介紹和概述，並附有連結。

使用 Rescharts — Rescharts 簡介 — Rescharts是一個用於解析度相關圖表的互動式介面，所有這些圖表也可以在固定批次版本中運行。

使用傾斜邊緣解析度分析（第二部分） ——選擇檔案——設定視窗 ——ROI 選擇與分析——邊緣 ID 檔案——更多設定視窗——輔助讀數——設定區域 ——Gamma——基於圖表對比度的 Gamma——自動模式視窗——警告——裁切——總結

斜邊測試結果第 3 部分– SFRplus 邊緣測試結果 —多 ROI 區域總結—邊緣和 MTF —色差 —銳度/SQF —直方圖和噪聲—圖像、幾何形狀、畸變、視場角— 3D 圖—鏡頭風格 MTF 圖—邊緣粗糙度—擴散點函數—總結 CSV 和 JSON 輸出

斜邊結果第 4 部分– SFRplus 其他結果（色調、顏色、失真等） —色調響應和伽馬值—圖像、幾何形狀、失真、視場角—徑向失真—總結和 EXIF 數據—顏色分析—詳細噪聲圖—總結—鏈接

這些說明適用於 InfoDR 模組，該模組可以互動式（設定）模式或支援批次的自動模式運作。其操作與其他斜邊解析度分析類似，但也存在一些差異。最重要的是， InfoDR 圖表並非設計用於填充字段，並且必須在「圖表配置」下拉式選單（或「更多設定」）中指定圖表類型。

我們重點介紹 InfoDR 特有的設定。適用於其他解析度分析的設定將在「使用傾斜邊緣解析度分析第 2 部分」中進行詳細描述。

我們首先介紹Rescharts（互動式；設定）模式的說明，該模式可讓您輸入和修改設定並查看結果。這些設定將被保存以供自動模式運行使用（如下所述），自動模式允許批量分析文件。

開啟 InfoDR，選擇圖表類型，然後讀取影像文件

通常情況下，應啟用自動ROI偵測。此選項可在ROI選項的動態範圍...InfoDR設定中找到並進行設定。

Rescharts 圖表配置
下拉式選單

Rescharts可以分析多個版本的 InfoDR 圖表，但不會自動偵測。若要查看已選取的圖表類型，請開啟Rescharts 。具體的 InfoDR 圖表類型會顯示在右側的「圖表配置」下拉式功能表中。如有需要，您可以選擇正確的設定（例如，InfoDR: 3. Trans. LVT 2-layer 92 dB）。設定將被儲存。如果您確定已選擇正確的設置，則可以跳過此步驟。您也可以在「更多設定」視窗中輸入圖表配置。

在右側圖表區域中選擇12. InfoDR以讀取影像檔案。

如果已儲存正確的 InfoDR 圖表類型，請開啟InfoDR讀取影像檔案。新版介面和傳統介面的具體操作可能有所不同。

如果自動偵測失敗，則透過選擇註冊標記並細化選擇來手動設定 ROI。

InfoDR設定視窗開啟。

InfoDR 設定視窗

我們將修復一些不太正確的設定。改變：{階梯圖－將被移除）（楔形圖－需要更多測試）
（以上顏色模式分析－可能會被移除。如果使用 CIELAB (L*a*b*) 參考文件，則會分析色彩模式。）
由於 InfoDR 的活動圖案僅限於影像中心，因此曝光不足的影像將被刪除。
（面積可能會縮小。）

InfoDR 設定視窗（許多與其他模組共用的設定都位於此處）
利用傾斜邊緣解析度分析（第二部分）

環境	描述與推薦
左側的設定區域（更多設定中也包含這些設定。）	用於選擇分析通道和線性化方法。典型設定：Y 亮度通道，Gamma 值從圖表中選擇。必填設定：圖表對比 = 4。請參閱“使用傾斜邊緣解析度分析，第 2 部分”中的“設定視窗” 。（可能需要調整線性化選擇，以便更好地處理較暗、霧濛濛和雜訊較大的影像。）
V 或 H 邊緣	可選擇垂直、水平或V&H邊緣。
投資報酬率	設定用於測量MTF和雜訊的ROI的相對大小。通常為0.8到0.9。
失真（滑桿）	如果影像失真，請調整 ROI 位置。
作物邊界	很少使用。僅當影像中的物體幹擾註冊標記檢測時才需要。
偵測	普通模式或額外平滑模式（最適合雜訊較多的影像－或許也適用於所有影像）
資訊容量	資訊容量設定（InfoDR 應始終啟用）。讓您選擇自動邊緣偵測、平均雜訊（最適合均勻處理的影像－原始轉換後的影像）、平滑峰值雜訊（最適合雙邊（非均勻）濾波後的影像）。

點選“確定” 繼續計算。

結果

右側「顯示」下方下拉式選單中提供了多種顯示方式，其中許多都包含多種選項。下表是參考資料，其中包含指向詳細說明的連結。本頁介紹了以黃色高亮顯示的資訊顯示方式，其他顯示方式的說明請參閱相關連結頁面。

顯示設定

1.邊緣和 SFR（MTF）	平均邊緣（上圖）和 SFR（MTF）圖（下圖）。常用。
2.色差	橫向色差：邊緣附近最明顯。對 InfoDR 的價值有限。
3.精度/SQF	視覺效果清晰銳利。完整描述請點擊此處。
4.多重投資報酬率總結	針對多個投資報酬率篩選出的結果。
5.色調響應，Gamma/白平衡	音調響應和伽瑪值。點擊此處了解更多關於伽瑪值的資訊。
6.直方圖和雜訊統計	直方圖和邊緣雜訊統計資料。很少使用。必須關閉加速功能。
7.摘要和EXIF數據
8.圖像與幾何	影像、幾何形狀、畸變、視野。可能顯示感興趣區域。
*9. ab* 顏色誤差**
10.分離顏色：參考/輸入
11.三維圖和等高線圖	所選變數的 3D 圖和等高線圖（有很多選擇）。
12.邊緣粗糙度	邊緣粗糙度（並非很好的品質指標；更適用於模糊影像）
13.雜訊、訊號雜訊比、動態範圍	雜訊、訊號雜訊比、動態範圍。有很多選項可供選擇。
14.楔形MTF和混疊
15. 楔形波紋
16.多楔形總結
17.邊緣和資訊容量噪聲	平均邊緣（上圖）和空間變化雜訊（下圖；用於資訊容量）
18.相關資訊：NPS、NEQ、SNRI…	兩張圖表，每張圖表均包含大量結果（標準指標和資訊指標）。
19.資訊指標（C_4...）與曝光度	*資訊指標－尤其是_C4－與曝光度的關係。 InfoDR的關鍵結果。*

資訊相關顯示

請注意，在互動式分析期間，可以在呼叫顯示之前或之後隨時呼叫更多設定（顯示可能會受到設定的影響）。

顯示內容顯示在右側中間的「顯示」下拉式選單中。對於 InfoDR，可用的資訊相關顯示內容有：

1. 邊緣和 SFR（MTF）	頂部顯示邊緣圖的資訊容量；底部顯示標準 MTF/SFR 圖。
17. 邊緣和資訊容量噪聲	頂部顯示邊緣圖的資訊容量；底部顯示空間相關的雜訊。
18. 相關資訊：NPS、NEQ、SNRi…	顯示兩個圖表，每個圖表都包含大量結果。
19. 資訊指標（C_4...）與曝光度	顯示幾個結果（最重要的是資訊容量C ₄ ）作為光照的函數。

1. 邊緣和 SFR（MTF） 17. 邊緣和資訊容量噪聲

由於邊緣和SFR（MTF）圖（1）非常常見——它從Imatest誕生之初就已存在——因此這裡僅顯示邊緣和資訊容量（空間相關）噪音圖。這些圖適用於所有斜邊模組。

上圖（邊緣）顯示了測量 4:1 對比邊緣的C ₄和C _max資訊容量。

下圖顯示了空間相關的雜訊。邊緣附近的大峰值表示存在雙邊（非均勻）濾波，這在相機拍攝的JPEG檔案中很常見。圖中還顯示了幾個統計數據（例如邊緣兩側的平均訊號和雜訊等）。

邊緣（頂部）和空間相關噪聲
對於 ROI 2，其中_C4 = 2.29 位元/像素

在此圖中，「顯示大尺寸 ROI 和雜訊」選項已勾選。這會顯示 ROI 的大幅影像，如果區域較暗則會提亮。這適用於非常暗的區域，該區域的性能明顯低於明亮區域。

ROI 17 的放大與提亮影像，
其中_C4 = 0.182 位元/像素

邊緣噪音和空間相關噪聲
左下角和右下角

18. 相關資訊：NPS、NEQ、SNRi…

影像資訊指標（ NPS 、 NEQ 、 SNRi 、誤差機率等）以及各個區域的幾個傳統指標（MTF、LSF 等）顯示在「資訊相關：NEQ、SNRi 等」顯示中。

資訊相關圖表的一個關鍵特點是它同時顯示兩個結果：一個在頂部，一個在底部，這使得比較和關聯不同的結果變得容易。這項特點在開發新指標的過程中得到了廣泛應用。

兩個下拉式選單之間的「對數 x 軸」複選框（顯示在右側的紅色橢圓內）可讓您在適當情況下選擇線性或對數 x 軸，用於頻率圖。

在 Rescharts 圖表中紅色橢圓框內的上下圖表的「資訊相關...」下拉式功能表中，提供了大量結果選擇。顯示區域，位於右上角。

「資訊相關…」下拉式選單有點過於龐大。它包含的條目過多（您必須滾動才能看到所有條目；並非所有條目都顯示在右側）。

更多繪圖範例請參閱「傾斜邊緣的影像資訊指標：說明 — 結果」部分。

線擴散函數（LSF；上圖），
方形可見性（下圖）

雜訊等效量子（NEQ；上圖），
SNRi（下圖）

資訊相關圖表清單：NPS、NEQ、SNRi 等顯示

上、下地塊	符號來自EI2024 論文。
雜訊幅度譜	NPS （ f ）也稱為維納譜。它是計算核函數的重要中間結果。以及其他關鍵指標。
雜訊功率譜（NPS）
雜訊等效量子 (NEQ)	頻率相關的信噪比功率，表示光子主導訊號入射到像素上的量子數。
SFR（MTF）	空間頻率響應（又稱調製傳遞函數）。衡量清晰度的關鍵指標。
邊緣線性化未歸一化	μ _S ( x )平均邊緣（ISO 分箱演算法的輸出）
線擴散函數（LSF）	邊的導數
邊緣雜訊幅度
噪音自相關性	IFFT( NEQ ( f ))與感測器串擾相關的實驗測量。
SNRi 方形 wxw	正方形物體的理想觀察者訊號雜訊比（邊長為w × w像素）。
SNRi矩形 wx 4w	矩形物體的理想觀察者訊號雜訊比（邊長為w × 4 w像素）。
每像素SNRi平方²	每個像素的信噪比為^2，適用於w × w 的正方形區域。趨於穩定；不會無限增加。
每像素SNRi矩形²	每個像素的訊號雜訊比為^2，適用於w × 4 w 的矩形區域。數值趨於穩定，不會無限增長。
LSF 雙峰位移	線擴散函數雙峰位移與間距的關係
LSF 雙峰振幅	線擴散函數振幅隨間距的變化
LSF雙峰訊號雜訊比能量	線擴散函數能量隨間距的變化
邊緣位置 sigma 平方 wxw	w × w正方形的邊緣位置標準差。
邊緣位置 sigma rect. wx 4w	w × 4 w矩形的邊緣位置標準差。
Edge SNRi 1D 雙透鏡	邊緣訊號雜訊比 (SNRi) 用於長1D 物體。
物件匹配過濾器	F_匹配對象( f )優化 SNRI 的匹配濾波器的響應
邊緣位置匹配過濾器	F _{<sub>matched-edge</sub>} ( f ) = f × F _{<sub>matched-object</sub>} ( f )匹配濾波器的響應，用於優化邊緣訊號雜訊比增強

僅限下部地塊
原始影像裁剪	原始（輸入）ROI
未分箱影像裁剪	反向投影；低噪音
雜訊影像裁切	原始影像 – 雜訊影像，經過提亮和對比度增強處理以用於顯示。
結果總結	文字顯示了邊緣方差和雜訊影像方法的C ₄和C _max ，以及其他結果，其中一些是實驗性的，可能會發生變化。
方形可見影像	一張合成影像，展示了不同尺寸（1×1 至 14×14 像素）和米歇爾遜對比度（4:1 圖表對比度為 0.6，其他對比度為 0.3 和 0.15）的方塊的可見性。大圖版本覆蓋了顯示器的上下區域。影像亮度已調高，以便在較暗區域也能清晰可見。
方形可見性 - 大

更多圖表詳情請參閱“傾斜邊緣的圖像資訊指標：說明 — 結果”

19. 資訊指標（C_4...）與曝光度

此圖顯示了多個區域（從淺色到深色）的結果。它僅在以下情況下可用： InfoDR 。

上圖顯示的是從以下清單中選擇的變數：1、3 和 4。

資訊容量 C_4 — 4:1 對比邊緣或物體的資訊容量， C ₄ （或 C_4）。 MTF 值通常不會隨著曝光量而發生太大變化（儘管它們會受到影像處理的影響）。
資訊容量 C_max
SNRi（nx4n像素）
log10（來自 SNRi 的誤碼率）對比可以從 10:1 到 1.2:1 選擇（也適用於 5. 和 6.）。
邊緣位置 sigma（nx4n 像素）
伽馬（來自邊緣）
平均投資報酬率
邊緣對比度
MTF50
MTF50P
MTF 面積峰值正常值
MTF20
（次要讀數 1）
（次要讀數 2）
平均噪音
平均信噪比
三角邊緣密度
密度差分邊緣對比度
根據需要添加其他人員。

X軸單位可以設定為

Log_10曝光量（-光密度（-OD）） ， Log ₁₀單位，光學科學家常用單位。
暴露度（dB） ， 20× _log10單位，電氣工程師首選。
光圈值（EV） ， Log ₂單位，攝影師常用。
補丁編號，主要用於調試和診斷。
亮度cd/m^2 ，色塊亮度：建議用於需要在低光照條件下表現良好的相機（通常為固定光圈）。請注意，對於反射式色卡（不建議用於測量動態範圍），
燈箱亮度（cd/ ^m² ）= L = E / π，其中圖表照度E （勒克斯）為參考值，即
圖表照度E (勒克斯) = π燈箱亮度L (cd/m ² )
感測器曝光量H，單位為勒克斯秒，與底片特性曲線所用的單位相同，或
log ₁₀ （感測器曝光度H，單位為勒克斯-秒） 。

下圖顯示了密度響應（log ₁₀ （訊號））。

資訊能力單位（C單位）

比特/像素（大多數情況下首選）
兆位元/^平方毫米（必須輸入像素間距）
兆位元/影像（涉及外推）

前三個x 軸單位是基於對數的相對單位：OD（log ₁₀ ）、dB（20×log ₁₀ ）和 EV（log ₂ ）。

最後三個是絕對單位，基於InfoDR 說明第 1 部分中所述的照度或亮度測量。

最後兩個條目，即感測器曝光量H （到達感測器的總照度，單位為勒克斯秒），是根據 ISO 12233:2019 附錄 B 中的近似值得出的。

曝光量（勒克斯·秒）= H _a = 0.65 L _a t / A ²
其中a表示算術平均值（ISO 12232 命名法）。

在底片特性曲線中， H通常以對數形式表示（如 log ₁₀ ( H )），例如右圖所示的富士Provia 100F彩色膠卷特性曲線。反轉（滑動）膠片。底片圖是下方 log ₁₀ ( DN / DN _max ) 圖（如上圖所示）的水平鏡像（即上下顛倒版本）。

資訊容量 C_4

右上方的圖表顯示了邊緣資訊容量_C4 、動態範圍和匯總指標。這是 InfoDR 圖表中最重要的一張。

動態範圍匯總在左上角，並以彩色長條圖的形式顯示在右下角。上圖中動態範圍品質等級的閾值（ _C4 = 2、1、0.5、0.2 和 0.1，分別對應優秀、高、中、低和差）是基於有限的影像樣本得出的初步值，可能會在進一步研究後進行更改。我們在「顯示大 ROI 和雜訊」選項下，放大了「邊緣和資訊容量」雜訊圖中各個影像區塊的顯示結果。上圖中第 17 個影像區塊的結果處於臨界狀態，邊緣偵測即將失敗。為了方便觀察，圖中的線條已被調亮。

左側顯示了另一個匯總指標（採用兩種不同的單位）。 C4Δ = _∑C4ΔD_是一個啟發式評估指標，等於_C4曲線下的面積，其中ΔD = 0.2是雙層膠片圖表的 x 軸密度增量。該指標似乎與用戶感知到的相機性能具有良好的相關性。 C4Δ 的_單位分別為位元/像素（用於衡量單一位元的質量）和兆位元組總質量（用於衡量影像整體的質量，假設影像清晰度均勻）。

SNRi：wx 4w 像素矩形的理想觀察者訊號雜訊比。

SNRi 是理想觀察者訊號雜訊比，它表示目標的可偵測性。矩形對比度可以透過「對比單位」下拉式選單（上圖的C 單位）進行調整。更高的對比度意味著更高的SNRi和更高的錯誤機率。

對比	10:1	4:1	3:1	2:1	1.5:1	1.2:1
米歇爾森控制。	0..818	0.60	0.50	0.333	0.20	0.091

w x 4 w個長方形的SNRi (dB)，其中w = 20, 10, 5, 3, 2, 1

由SNRi匯出的_Log10 （錯誤機率（誤碼率））。

我們可以修改這條曲線，因為數值越大情況越糟（數值越小代表錯誤率越低）。矩形對比度也可以調整。

設定規格（可接受效能的最小 SNRi 或最大錯誤率）的挑戰在於找到與系統效能最相關的物件大小和對比。

與傳統動態範圍的比較

透過將“顯示”設為“13. 雜訊、信噪比、動態範圍”，並選擇“15. 場景參考信噪比、色差和動態範圍”，即可輕鬆地將基於資訊的動態範圍與傳統的基於信噪比和斜率的動態範圍進行比較。結果與運行“顏色/色調”（如下所述）相同。動態範圍測量值通常低於上述基於資訊的_C4動態範圍測量值，部分原因是前者能更好地處理雜散光的有害影響。

自動模式

InfoDR Auto在選擇輸入檔案（或批次模式下的檔案）後自動運行，無需額外輸入。它使用從Rescharts交互模式保存的設定。

可以透過Rescharts互動模式，從「設定」視窗左側的「設定」區域開啟「自動模式設定」窗口，或透過「更多設定」視窗底部的寬「切換到 InfoDR 自動模式」設定按鈕開啟。

我們不推薦任何單區域圖。它們數量太多，實用性不高。（在運行Rescharts交互模式時，其中一些圖可能有用。）主要關注的圖是資訊指標（C_4 等）與曝光量的關係圖。其他所有圖都是可選的，而且大多數更適合 eSFR ISO 等。

顏色/色調

InfoDR圖表也可以透過顏色/色調（互動式或自動）進行分析，此時它們的行為與標準動態範圍圖表類似。顏色/色調無法測量資訊指標（例如_C4 ）。

InfoDR可在「顏色/色調」視窗中選擇，如圖右側所示。圖表類型可在「顏色/色調」設定視窗的左下角選擇（如圖最右側所示），也可在「選項 II」視窗中選擇。

附錄. SNRi 和誤差機率

我們利用檢測理論的結果來計算總誤差機率，即假陽性機率和假陰性機率總和，如下圖所示的接收者操作曲線（ROC）。對於平均值為_μ₁和_μ₂且標準差相同（ σ₁ = _σ₂ _）的高斯分佈，當決策閾值x₀ ₌ ( μ₁ + _μ₂ ) / ₂時，誤差機率最小。需要注意的是，該系統關於x = 0.5對稱。關於檢測理論的更多細節，請參閱維基百科和相關參考文獻。

對於高斯曲線，機率密度函數為

關鍵假設是 SNRi 可以視為標準訊號雜訊比 (SNR)，其中訊號 = Δμ = μ2 - μ1，雜訊 = σ，如上圖所示。

由於 ROC 曲線的對稱性，我們可以使用左側高斯分佈來計算誤碼率，因為其平均值_μ₁ = 0使得計算更加簡單。此誤碼機率，也稱為目標偵測誤碼機率 ( ODEP) （通常縮寫為誤碼率或位元誤碼率， BER ），是

對於左側的高斯曲線，決策閾值為。

讓

和。

摘自MATLAB 文件中的 erfc 函數、麻省理工學院課堂筆記及其他資料，

BPSK（二進位相移鍵控）方程式（用於檢查結果）－ BPSK 關於V = 0對稱，其中μ ₁ = −0.5 且μ ₂ = +0.5 ，即，和在上圖中，將其平移到以V = 0 為中心的位置。

BPSK誤碼率的標準方程式為：

當我們假設……時，出現了矛盾。麻省理工學院的課堂筆記對此有解釋。

我們將2σ²記為^N₀ _。前面已經提到， σ²是衡量底層 AWGN 製程預期功率的指標。然而， ^N₀也常被稱為噪音功率，我們也將用這個術語_來指稱N₀ _。

根據這一說法，對於 BPSK 而言，雜訊功率N _o似乎是透過兩個高斯函數之間的差異來測量的，這與σ （對於單一高斯函數）不同。

在這種情況下，。

假設並使用，

這解決了我們假設N ₀ = σ ²時遇到的矛盾。

環境	描述與推薦
圖表對比	InfoDR始終為4
InfoDR圖表配置	從前四個選項中選擇正確的圖表配置（其他選項不可用）：1. 反射式開放中心，2. 透射式開放中心，3. 透射式 LVT 2 層 92 dB（本頁範例中使用），4. 透射式 VisNIR 2 層 138 dB。
色彩空間	自動檢測（可變更）。 LibRaw 轉換過程中選擇了 Adobe RGB 色彩空間。
灰階/彩色參考	選擇合適的密度參考檔。僅適用於雙層透射圖表，強烈建議使用。
照度或亮度	根據照明測量技術（上一頁）進行選擇。
資訊容量 - 自動邊緣雜訊偵測	資訊容量 - 自動邊緣雜訊偵測通常效果最佳，尤其是在處理方式未知的情況下，但如果合適，也可以使用其他設定（例如，均勻處理影像的平均值或雙邊濾波影像的平滑峰值雜訊）。必須啟用資訊容量計算。

加速	已驗證。透過移除一些很少需要的計算（例如直方圖計算）來加快運行速度。
線性化法：根據圖表對比計算 Gamma 值	一般推薦。其他方法詳見「使用傾斜邊緣解析度分析，第 2 部分」。
斜邊計算（左下角）	Imatest 22.1（建議 - 預設）。其他設定可能無法提供可靠的計算結果。