이미지 품질 요소(핵심 성과 지표)

날카로움

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선명도는 이미지 품질을 결정하는 가장 중요한 요소라고 할 수 있습니다. 이미지가 전달할 수 있는 디테일의 양을 결정하기 때문입니다. 오른쪽 상단의 이미지는 선명도가 저하된 결과(가우시안 필터 중 하나를 0.7 시그마로 설정하여 이미지 처리를 실행한 결과)를 보여줍니다.

기기 또는 시스템의 선명도는 공간 주파수 응답(SFR) 또는 변조 전달 함수(MTF) 로 측정됩니다. MTF는 특정 공간 주파수(거리당 사이클 또는 라인 쌍으로 측정)에서의 대비를 저주파수에 대한 비율로 나타낸 것입니다. 50% MTF 주파수는 인지되는 선명도와 높은 상관관계를 보이며, 디테일이 부족한 부분을 나타내는 기존의 해상도 소실 측정 방식보다 훨씬 더 정확한 결과를 제공합니다.

선명도와 MTF는 선명도: 무엇이며 어떻게 측정하는가 편에서 소개됩니다.

인쇄물이나 디스플레이의 선명도는 주관적 품질 지수(SQF) 또는 선명도(Acutance) 로 측정되며, 이는 사람 눈의 대비 감도 함수인 MTF와 시청 조건에 따라 결정됩니다.

Imatest 의 주요 선명도 측정은 SFR , Slanted-edge SFR ( Rescharts 의 일부), SFRplus , eSFR ISO , SFRreg 또는 Checkerboard (후자 네 가지는 고도로 자동화됨)에서 분석하는 경사 가장자리 패턴을 사용합니다. 테스트 차트는 Imatest 테스트 차트 모듈로 구매 하거나 인쇄할 수 있습니다. 자세한 사용 방법은 "Imatest로 렌즈 테스트하는 방법"을 참조하십시오.

MTF를 측정하기 위해 카메라가 서로 다른 양의 선명도 및 노이즈 감소를 적용하도록 하는 몇 가지 대체 패턴을 사용할 수 있습니다. 이러한 패턴들은 모두 경사진 가장자리보다 더 넓은 영역을 필요로 합니다. 이러한 패턴에는 다음이 포함됩니다.

• 로그 주파수 측정법 은 주파수가 로그 함수적으로 증가하는 사인파 패턴 차트를 사용합니다. 이는 기울어진 모서리 측정법을 검증하는 데 사용됩니다. 더 직접적이지만 정확도는 떨어집니다.
  
• 로그 F-대비는 노이즈 감소로 인한 디테일 손실을 분석하는 데 매우 유용합니다.
• 별자리 차트는 다방향 정현파 패턴을 나타냅니다.
  
• 랜덤/데드 리프 패턴 은 텍스처 선명도를 측정합니다. 스케일 불변 랜덤 패턴은 선명도 향상을 최소화하고 노이즈 감소를 최대화합니다. 데드 리프 패턴은 일반적인 이미지에 더 가깝습니다.
  

MTF 측정 매트릭스는 서로 다른 측정 방법을 비교합니다.

많은 소비자용 카메라, 특히 이미지 센서나 화소 수가 작은 카메라(휴대폰 및 컴팩트 카메라)는 이미지 평면 전체에 걸쳐 신호 처리 방식이 다릅니다. 선명도 향상은 대비가 강한 특징(예: 가장자리) 근처에서 적용되지만, 노이즈 감소(저역 통과 필터링)는 선명하지 않은 특징이 없는 부분에서는 종종 강하게 적용되어 질감 디테일이 손실됩니다. 이러한 카메라는 비스듬한 가장자리 테스트에서는 좋은 성능을 보이지만, 실제 이미지는 만족스럽지 못합니다. 이를 강조하기 위해 창문과 지붕널은 강하게 선명하게 처리되었지만 소나무 덤불의 질감은 완전히 사라진 실제 휴대폰 카메라 이미지를 보여드리겠습니다. Imatest는 두 가지 모듈로 텍스처 선명도를 측정합니다.

• 패턴 대비와 질감 손실 간의 관계를 나타내는 로그 F-대비 ,
  
• Imatest 의 새로운 '쓰러진 동전(쓰레기)' 차트는 두 가지 유형의 차트를 지원합니다. 스케일 불변 랜덤 패턴은 선명도를 최소화하고 노이즈 감소를 극대화합니다. '쓰레기 패턴'은 일반적인 이미지의 형태를 더 잘 나타냅니다. 특히 카메라폰 이미지 품질(CPIQ) 그룹을 중심으로 업계에서 상당한 주목을 받고 있습니다. Imatest의 새로운 '쓰레기 패턴' 차트는 기존 차트에 비해 여러 가지 강력한 장점을 가지고 있습니다.
  

소음

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노이즈 는 이미지 밀도의 무작위적인 변화로, 필름에서는 입자로, 디지털 이미지에서는 픽셀 수준의 변동으로 나타납니다. 이는 빛의 광자적 성질과 열의 열에너지와 같은 기본적인 물리적 현상들이 이미지 센서와 증폭기 내부에서 작용하여 발생하는 현상입니다.

노이즈 및 노이즈 측정 방법은 사진 이미지의 노이즈 항목 에서 소개되고, 색상/톤 및 eSFR ISO 노이즈 항목 에서 더 자세히 설명됩니다.

노이즈는 여러 Imatest 모듈로 측정됩니다. Color/Tone Interactive , Color/Tone Auto 및 Stepchart는 가장 상세한 결과를 제공하지만, Colorcheck , SFR , SFRplus , eSFR ISO 및 Flatfield 에서도 노이즈를 측정합니다. ISO 15739 시각적 노이즈는 노이즈 스펙트럼, 인간 시각 시스템 모델 및 시청 조건을 사용하여 노이즈의 시각적 강도를 추정합니다.

노이즈는 픽셀 크기에 크게 비례합니다. 픽셀 크기가 최소 4마이크론 정사각형인 디지털 SLR 카메라에서는 노이즈가 매우 낮을 수 있습니다. 하지만 센서 크기가 작은 컴팩트 디지털 카메라나 스마트폰 카메라에서는 특히 고감도 ISO 설정 이나 어두운 환경에서 노이즈가 심하게 발생할 수 있습니다. 노이즈는 센서 기술과 제조 품질에도 영향을 받습니다.

렌즈(광학) 왜곡

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렌즈(광학) 왜곡 은 이미지 가장자리 부근에서 직선이 휘어지게 하는 수차입니다. 이는 건축 사진 및 사진측량(이미지에서 파생된 측정)에 문제가 될 수 있습니다. 가장 간단한 근사치는 3차 방정식입니다. 여기서 r _u 는 왜곡되지 않은 반지름이고 r _d 는 왜곡된 반지름입니다. k의 부호에 따라 "배럴형"(오른쪽 그림 참조) 또는 "핀쿠션형" 왜곡이 발생할 수 있습니다. 5차 근사 계수( ) 부호가 반대입니다.

왜곡: 방법 및 모듈은 왜곡에 대한 훌륭한 입문서입니다. 이 책은 수학적 모델, 왜곡 측정에 사용되는 모듈들을 나열하고 결과를 그림으로 보여줍니다.

광량 감소(비네팅) 및 센서 불균일성

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빛 번짐 (비네팅)은 이미지 모서리 부분을 어둡게 하는 현상입니다. 특히 광각 렌즈를 사용할 때 두드러지게 나타날 수 있습니다. 비네팅은 플랫필드(Flatfield) 와 플랫필드 인터랙티브(Flatfield-Interactive , 직접 이미지 획득과 연동되도록 설계된 대화형 모듈)를 사용하여 측정합니다.

렌즈 조리개를 조이면 빛 번짐 현상이 개선되는 경우가 많습니다. 이는 소프트웨어 또는 이미지 처리 과정을 통해 쉽게 보정할 수 있습니다. Picture Window Pro , PTLens 등 여러 프로그램에는 빛 번짐 제거 도구가 있습니다. 적당한 수준의 빛 번짐은 사진적으로 만족스러운 결과를 가져올 수 있으므로, 완전히 제거하는 것이 항상 바람직한 것은 아닙니다.

플랫필드는 색상 음영(불균일성), 고착된 픽셀(핫 픽셀 및 데드 픽셀), 국부적인 감도 변화, 얼룩(먼지로 인한) 및 노이즈를 포함한 기타 센서 불균일성도 측정합니다.

흠집(눈에 보이는 센서 결함)

이미지 결함은 센서 결함이나 센서 앞쪽의 먼지(일반적으로 베이어 필터, 앤티앨리어싱 필터 및 적외선(IR) 필터로 분리됨)로 인해 발생하는 이미지의 눈에 보이는 점이나 자국입니다. 이는 제조 과정에서 매우 중요한 요소입니다. 이러한 결함은 Imatest Master 의 Flatfield Blemish Detect 기능으로 측정됩니다.

결함 감지 필터 는 인간 시각 시스템의 대비 감도 함수 와 유사한 전달 함수를 사용하여 이미지를 필터링합니다. 따라서 필터 매개변수를 적절하게 설정하면 눈에 보이는 결함은 표시되고 가시성 임계값 미만의 결함은 무시됩니다. 이는 제조 수율을 크게 향상시킬 수 있습니다.

플랫필드 블레미쉬 디텍트는 핫픽셀과 데드픽셀도 측정하며 플랫필드의 대부분 기능을 수행할 수 있습니다.

노출 정확도 및 ISO 감도

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노출 정확도는 수동으로 조절 가능한 카메라에서는 큰 문제가 되지 않습니다. 히스토그램을 통해 노출을 쉽게 파악하고 노출 보정을 통해 수정할 수 있기 때문입니다. 하지만 완전 자동 카메라나 촬영 후 톤 조정을 거의 할 수 없는 비디오 카메라에서는 노출 정확도가 문제가 될 수 있습니다.

노출 정확도는 회색조 패턴이 있는 테스트 차트가 포함된 장면을 촬영하고 Stepchart (Q-13/Q-14와 같은 회색조 스텝차트 전용 패턴의 경우), Colorcheck (X-Rite Colorchecker의 경우), Color/Tone Interactive 또는 Color/Tone Auto (회색조 패턴이 있는 모든 차트의 경우)를 사용하여 분석함으로써 측정할 수 있습니다.

측면 색수차

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측면 색수차 (LCA), 또는 "색 번짐"이라고도 불리는 이 현상은 렌즈 수차의 일종으로, 이미지 중심에서 색상이 서로 다른 거리에 초점을 맺게 합니다. 특히 이미지 모서리 부분에서 가장 두드러지게 나타납니다. 자세한 내용은 색수차 항목을 참조하십시오.

LCA는 이미지 경계 부근의 (주로) 접선 방향 가장자리를 사용하여 SFR , SFRplus , eSFR ISO , SFRreg 및 Checkerboard 방식 으로 측정됩니다. Dot Pattern 방식은 점 격자를 사용하여 I3A CPIQ 규격을 준수하는 LCA 측정을 수행합니다.

LCA(로직사광)는 초광각 렌즈, 망원 렌즈, 줌 렌즈 등 비대칭 렌즈에서 가장 심하게 나타납니다. 또한 디모자이킹에 의해 큰 영향을 받습니다. 디모자이킹 전에 소프트웨어로 완벽하게 보정 할 수 있지만, 디모자이킹 후에는 부분적으로만 보정할 수 있습니다. Picture Window Pro는 상당히 효과적인 변환 기능을 제공합니다. 향후 Imatest에서 제공하는 정보(상세한 LCA 프로파일)를 활용하면 보정 정도를 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.

베일링 글레어(렌즈 플레어)

베일링 글레어 는 렌즈 요소와 렌즈 배럴 내부 사이의 반사로 인해 렌즈 및 광학 시스템에서 발생하는 산란광입니다. 이는 시야 내 또는 시야 근처에 밝은 광원이 있을 때 발생할 수 있는 렌즈 플레어(이미지 흐림 현상(그림자 디테일 및 색상 손실) 및 "고스트" 이미지 ) 의 심각도를 예측합니다. (고스트 이미지 자체를 세부적으로 측정하는 것은 아닙니다.)

베일링으로 인한 눈부심은 다음과 같이 측정됩니다.

• 표준 코닥 Q-13 또는 Q-14 스텝 차트를 "블랙홀"(즉, 작은 구멍 뒤에 검은색으로 안감을 댄 상자) 옆에 장착하고, 이를 큰 흰색 보드에 장착한 스텝 차트입니다 . 자세한 내용은 " 눈부심 방지" 에서 설명합니다.
• ISO 18844 방법 C를 사용하는 Flatfield 또는 Flatfield Interactive는 대각선으로 배열된 "블랙홀"(빛 트랩)이 있는 차트를 사용하며, 투과형 버전도 제공됩니다. 이는 베일링 글레어(Veiling glare )에서도 설명되어 있습니다.

베일링 글레어는 RAW 이미지, 특히 감마 값을 1로 디코딩한 이미지에서만 정확하게 측정할 수 있습니다. 이미지 처리(특히 sRGB 색 공간으로의 변환)는 베일링 글레어 측정에 중요한 톤 응답 곡선의 "토우" 영역에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 픽셀 오프셋(센서 또는 카메라 출력의 최소 픽셀 레벨 - Rec. 709 와 같은 일부 비디오/영화 색 공간에 내장됨)과 플레어 광을 구분하는 데 특별한 주의를 기울여야 합니다.

렌즈 플레어는 카메라의 실제 다이내믹 레인지를 제한하는 주요 요인입니다. 콘트라스트 해상도 차트와 모듈은 플레어가 있는 환경에서 실제 다이내믹 레인지를 측정하는 데 특히 유용합니다.

색상 모아레(앨리어싱)

컬러 모아레는 직물이나 울타리처럼 공간 주파수가 높은 반복 패턴이 있는 이미지에서 나타날 수 있는 색상 띠 현상입니다. 오른쪽 예시는 캐논 레벨 XT 카메라에 기본 제공되는 선명한 렌즈로 촬영한 셔츠의 디테일 이미지입니다. 일반적인 이미지는 컬러 모아레를 설명하는 반복 패턴이 없기 때문에 사용하지 않았습니다.

컬러 모아레는 베이어 컬러 필터 어레이를 사용하는 이미지 센서에서 앨리어싱( 나이퀴스트 주파수 이상의 이미지 에너지)으로 인해 발생하는 현상입니다. 자세한 내용은 나이퀴스트 주파수, 앨리어싱 및 컬러 모아레 항목을 참조하십시오. 컬러 모아레는 렌즈의 선명도, 센서의 안티앨리어싱(로우패스) 필터(이미지를 부드럽게 함) 및 디모자이킹 소프트웨어의 영향을 받습니다. 일반적으로 선명한 렌즈를 사용할수록 컬러 모아레 현상이 심해집니다.

색상 모아레는 eSFR ISO 및 Wedge 모듈을 사용하여 쌍곡선 웨지에서 측정됩니다. Imatest 5.2 에는 새로운 색상 모아레 측정 지표인 CIELAB Chroma 평균값의 최댓값이 추가되었습니다. 쐐기 내부에서 측정했습니다.

이미지 품질에 미치는 앨리어싱의 영향은 섀넌 정보 용량 계산을 통해 측정됩니다.

초점, 초점 흐림 및 거리 효과

렌즈의 초점을 흐리게 하거나 렌즈 초점을 변경하지 않고 물체와의 거리를 바꾸면 몇 가지 중요한 현상이 나타납니다. 이러한 현상을 측정하려면 서로 다른 거리에서 촬영한 여러 장의 이미지(권장) 또는 서로 다른 초점 설정에서 촬영한 여러 장의 이미지(반복적으로 구현하기 어려움)가 필요합니다. 여러 장의 이미지를 사용하여 측정할 수 있습니다.

• 피사계 심도(DoF)
• 필드의 곡률,
• 종방향(축방향) 색수차 및
• 렌즈 초점 거리 (정밀하게 제어되는 거리 단계로 설정할 수 있는 전동식 모듈형 테스트 스탠드와 함께 사용할 경우).

이러한 측정을 하려면 SFRplus , eSFR ISO 또는 Checkerboard 이미지를 일괄적으로 촬영한 후 FocusField 후처리 프로그램을 사용하여 처리해야 합니다. 결과는 다음 GIF 애니메이션에서 확인할 수 있습니다.

이미지 처리 아티팩트: 노이즈 감소 및 선명도 향상

소프트웨어 (특히 RAW 변환 중 수행되는 작업)는 과도한 선명도 증가로 인한 "후광" 현상이나 미세하고 대비가 낮은 디테일 손실과 같은 심각한 시각적 아티팩트를 유발할 수 있습니다. 이러한 아티팩트는 비선형(비균일) 신호 처리 (신호에 따라 달라지기 때문에 이렇게 불림)로 인해 발생합니다. 이미지는 가장자리와 같은 대비가 강한 부분 근처에서는 선명하게(MTF 증폭) 처리되고, 그렇지 않은 부분에서는 흐릿하게(저역 통과 필터링) 처리될 수 있습니다. 이는 대부분 양방향 필터링을 통해 이루어지며, 이미지 처리 모듈에서 시뮬레이션할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 처리는 측정된 성능을 향상시키지만, 예를 들어 가장자리가 강하게 선명해졌음에도 불구하고 피부가 "플라스틱"처럼 부자연스럽고 만화 같은 모습으로 보이는 등 체감되는 이미지 품질 저하를 초래할 수 있습니다.

이러한 세부 정보 손실은 Log F-Contrast 모듈을 통해 측정할 수 있으며, 이 모듈은 왼쪽에 표시된 차트를 분석합니다. 이 차트는 가로축의 공간 주파수와 세로축의 대비가 로그 스케일로 변화합니다. Random/Dead Leaves 모듈 또한 아티팩트를 관찰하고 측정하는 데 유용하며, 특히 심각한 사례가 여기에 제시되어 있습니다.

디모자이킹으로 인한 에일리어싱, 데이터 압축, 클리핑(포화) 등 여러 유형의 아티팩트 효과는 Star 모듈을 사용하여 섀넌 정보 용량 으로 측정할 수 있습니다.

데이터 압축 및 전송 손실

데이터 압축 및 전송 손실은 이미지 품질에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 왼쪽 이미지의 오른쪽 부분은 저품질 JPEG 형식으로 저장되었습니다. 가장자리 부분에서 밴딩 현상, 저대비 디테일 손실, 물결 모양 등이 나타납니다.

이러한 손실 중 일부, 특히 저대비 디테일 손실은 Log F-contrast 및 Random/Dead Leaves 모듈을 사용하여 분석할 수 있습니다.

SSIM 모듈은 처리된 이미지와 기준 이미지, 두 이미지를 사용하여 압축/전송 손실에 대한 자세한 측정값을 제공합니다. 두 이미지는 동일한 캡처에서 생성되어야 하며 픽셀 크기가 동일해야 합니다. 이 모듈에서는 임의의 이미지를 사용할 수 있으며, 특히 위 단락에서 언급된 두 가지 Imatest 테스트 차트 이미지를 포함하여 다양한 이미지를 사용할 수 있습니다. 이미지 처리 모듈에는 SSIM 계산 기능도 포함되어 있습니다.

지멘스 스타 차트를 사용하는 정보 용량 측정은 데이터 압축이 이미지 품질에 미치는 영향도 계산합니다. JPEG와 JPEG 2000을 비교하여 테스트했습니다.

프린터의 품질 요소

참고: Print Test의 많은 기능은 이제 Gamutvision 에서 수행합니다. Print Test는 더 이상 사용되지 않습니다(사용하는 사람이 없었음).

Dmax 인쇄

Dmax = -log ₁₀ (최소 인쇄 반사율)은 프린터/잉크/용지 조합이 재현할 수 있는 가장 진한 검정색 톤을 나타내는 척도입니다. 이는 인쇄 품질에 매우 중요한 요소입니다. Dmax 값이 낮으면 인쇄물이 흐릿하고 선명하지 않게 보입니다. Dmax 1.7은 무광 인쇄에 적합한 값이며, 2.0은 유광, 반광, 광택 인쇄에 적합한 값입니다. Epson Ultrachrome K3 프린터가 프리미엄 광택 용지 사용 시 Dmax 2.3까지 달성했다는 보고가 있는데, 이는 매우 뛰어난 결과 입니다.

Dmax는 프린터의 톤 응답 곡선 및 아래에 설명된 색상 요소와 함께 인쇄 테스트 를 통해 측정됩니다. 인쇄 테스트에는 성능이 우수한 평판 스캐너가 필요하며, 최상의 정확도를 위해서는 스텝 차트가 필요합니다.

최대 인쇄량(Dmax)은 프린터, 용지, 잉크의 영향을 받습니다. 응답 곡선은 ICC 프로파일의 영향도 받습니다. 인쇄 테스트는 소모품 선택 및 인쇄 문제 진단에 도움이 될 수 있습니다.

인쇄 색상 범위

인쇄 색역은 프린터/잉크/용지 조합이 재현할 수 있는 색상의 범위를 말합니다. 이는 중요한 품질 요소이지만, 그 중요성이 다소 과대평가된 측면도 있습니다. (이 주장은 논란을 불러일으킬 가능성이 높습니다.) 피부색과 같이 채도가 낮은 색상은 인쇄 품질에 대한 우리의 인상에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 이러한 색상은 정확하게 재현되어야 합니다. 색역은 채도가 높은 색상에만 영향을 미칩니다. 전반적인 색상 표현, 특히 채도가 낮거나 중간 정도인 색상에 대한 표현력이 색역보다 더 중요합니다.

인쇄 색 영역 및 전반적인 색상 응답은 위에서 설명한 밀도 요소와 함께 인쇄 테스트를 통해 측정됩니다.

인쇄 색역은 프린터, 용지, 잉크 및 작업 색 공간의 영향을 받습니다. 색상 응답은 ICC 프로파일 및 렌더링 의도에도 영향을 받습니다. 프린트 테스트는 프로파일 선택, 소프트웨어 설정 및 색상 문제 진단에 도움이 될 수 있습니다.