흩어진 동전, 낙엽, 그리고 무작위 차트 분석

소개

Random/Dead Leaves 는 대화형 Rescharts 인터페이스 또는 고정형(비대화형, 배치 처리 가능) 모듈로 실행되며, " Dead Leaves" 및 "Spilled Coins" 차트를 포함한 임의의 스케일 불변(또는 거의 스케일 불변) 테스트 차트에서 SFR(공간 주파수 응답) 또는 MTF(변조 전달 함수)를 측정합니다. 이 도구는 주로 이미지 처리, 특히 양방향 필터링 이 이미지의 질감과 외관에 미치는 영향을 측정하는 데 사용됩니다.

양방향 필터 는 카메라의 JPEG 파일에서 거의 보편적으로 사용되는, 가장자리를 보존하는 노이즈 감소 필터의 한 유형으로, 이미지 가장자리 부근은 선명하게 하지만 노이즈가 가장 두드러지는 비교적 평평한 영역은 부드럽게 만듭니다. 양방향 필터는 비균일적 특성 을 가지므로 이미지의 각 부분에서 동작이 다릅니다. 이로 인해 가장자리가 미세한 질감보다 더 선명하게 나타나고, 경사진 가장자리의 MTF 측정값이 질감에서 보이는 것보다 더 높은 선명도를 나타내는 것처럼 보일 수 있습니다. 양방향 필터가 적용된 경우, 동전이 쏟아진 이미지가 일반적인 이미지의 모양을 더 잘 나타냅니다. 특징 대비에 따른 선명도 변화를 보여주는 또 다른 Imatest 차트/모듈로는 Log F-Contrast가 있습니다.

낙엽/쏟아진 동전 패턴 차트는 자연 풍경의 통계와 유사한 통계적 특성을 보이기 때문에 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 이러한 패턴은 다른 패턴(특히 비스듬한 가장자리 패턴)보다 가장자리 선명도 향상에 덜 영향을 받기 때문에 지각적 관찰과 더 잘 상관되는 질감 세부 묘사 추정치를 제공합니다. 이러한 패턴은 ISO 기술위원회 TC 42/WG 18에서 제안한 질감 흐림 측정에 대한 ISO 표준의 기초가 됩니다.

2013년 1월에 출시된 Imatest Spilled Coins 차트는 기존의 Dead Leaves 차트에 비해 여러 가지 장점을 가지고 있습니다. 가장 중요한 장점은 거의 완벽하게 스케일 불변성을 갖추고 있어 더욱 신뢰할 수 있고 일관된 결과를 제공한다는 것입니다. 스케일 불변성이란 패턴 통계(특히 주파수 스펙트럼과 대비)가 확대율에 관계없이 일정하다는 것을 의미합니다. 즉, 카메라와 대상 사이의 거리, 자르기, 픽셀 크기에 따라 변하지 않습니다. 이는 설정 및 분석을 크게 간소화합니다. (장점은 여기에서 설명합니다.) 이러한 요구 사항은 1/ f 주파수 스펙트럼(1/ f² 전력 스펙트럼 밀도(PSD)) ^을 갖는 무작위(또는 거의 무작위) 패턴으로 충족됩니다.

Spilled Coins 차트는 Imatest 스토어 에서 구매할 수 있습니다.

척도 불변 테스트 차트

Random/Dead Leaves는 두 가지 유형의 크기 불변 차트를 지원합니다. 하나는 무작위 크기의 원들이 쌓여 있는 형태(낙엽보다는 흩어진 동전에 훨씬 더 가까움)의 '낙엽' 또는 '쏟아진 동전' 차트이고, 다른 하나는 순수하게 무작위로 생성된 차트입니다.

아래에는 축척 불변 차트의 장점에 대해 설명합니다.

Imatest 흩어진 동전(낙엽) 차트

유출된 코인 차트의 주요 특징 :

• 

  중앙 영역의 흩어진 동전(낙엽) 패턴은 기존의 낙엽 차트와 달리 거의 완벽하게 크기 변화에 영향을 받지 않으므로, 비균일 또는 비선형 처리가 없는 RAW 이미지에 대해 다른 측정 방법과 높은 상관관계를 보이는 신뢰할 수 있는 MTF 측정에 사용할 수 있습니다.
• 최대 대비 범위는 3:1이며, 이는 CPIQ 3단계 텍스처 블러 측정 기준 초안 사양에서 요구하는 사항입니다.
• 컬러 버전(오른쪽 중앙 부분)도 이용 가능합니다.
• 이는 다른 데드 리브 차트보다 더 균일하고, 즉 시프트 불변성이 더 높습니다.
• 이 패턴은 '쏟아진 동전' 패턴과의 편리한 비교를 위해 비스듬한 모서리(2:1 및 4:1 대비)를 포함하고 있습니다.
• 노이즈 보정: 쏟아진 동전 패턴의 왼쪽과 오른쪽에 있는 회색 영역은 패턴 자체와 동일한 평균 밀도를 갖습니다. 이러한 영역에서 계산된 노이즈 전력 스펙트럼 밀도(PSD)를 중앙 쏟아진 동전 영역의 신호+노이즈 PSD에서 빼면 노이즈가 제거된 패턴 자체의 PSD를 얻을 수 있습니다. 이 기술은 Jon McElvain, Scott P. Campbell, Jonathan Miller 및 Elaine W. Jin이 Electronic Imaging 2010에서 발표한 "죽은 잎 타겟을 사용한 공간 주파수 응답의 텍스처 기반 측정: 확장 및 실제 카메라 시스템에의 응용" 의 방정식(6)에 설명되어 있습니다.
• 등록 표시와 16개의 회색조 패치가 포함되어 있습니다. 회색조 패치를 만드는 데 사용된 선형 레벨은 0부터 255까지 17단계씩 증가합니다(다가오는 ISO 12233 표준 초안에 포함된 지멘스 스타 차트와 동일). 검은색 테두리 덕분에 차트를 쉽게 정렬할 수 있습니다.

낙엽 차트는 이런 문제를 포착하도록 설계되었습니다. 초기 800만 화소 카메라폰으로 촬영한 이미지의 일부를 잘라낸 것인데, 가장자리는 선명하지만(강력한 소프트웨어 샤프닝 때문, 렌즈 성능이 좋지 않았음) 질감 손실이 심합니다(소나무 부분; 미세한 픽셀에서 발생하는 노이즈를 줄이기 위해 설계된 소프트웨어 노이즈 감소 기능 때문). 이 카메라로 촬영한 쏟아진 동전 이미지의 일부와 자세한 분석을 보려면 여기를 클릭하세요. 이런 이미지를 보면 영화 '고스트버스 터즈'의 명대사 " 그가 나에게 점액을 묻혔어. "가 떠오릅니다 .

랜덤 스케일 불변 차트

Imatest 테스트 차트 모듈에서 출력할 수 있는 무작위 축척 불변 차트는 쏟아진 동전 차트와 동일한 구조를 가지고 있습니다. 중앙의 무작위 축척 불변 패턴이 차트의 대부분을 차지합니다.

알고리즘: 차트는 0과 1 사이의 값을 갖는 균일하게 분포된 무작위 패턴으로 시작합니다. 그런 다음 푸리에 변환을 통해 2차원 주파수 영역으로 변환하고, FFT의 크기가 1/f 주파수 스펙트럼을 갖도록 강제한 후, 다시 푸리에 변환을 통해 공간 영역으로 변환합니다.

왼쪽의 두 개의 매끄러운 영역은 노이즈 전력 스펙트럼 밀도(PSD)를 측정하는 데 사용되며, 이는 위에서 언급한 McElvain-Campbell-Miller-Jin 기법을 사용하여 중앙의 무작위 패턴에서 노이즈 전력을 제거하는 데 사용될 수 있습니다.

차트 간의 차이점

두 차트는 주파수 영역 ^에서 유사한 특성(1/ f 푸리에 변환 = 1/ f² 전력 스펙트럼 밀도)을 보이지만, 공간 영역에서는 현저한 차이를 보인다. 무작위 패턴은 가장자리나 날카로운 특징이 전혀 없는 반면, 흩어진 동전(낙엽) 패턴은 적당한 수의 가장자리를 가지고 있으며, 대부분 상대적으로 낮은 대비(최대 대비비 3:1 미만)를 보인다.

랜덤 패턴은 노이즈 감소에 최적화된 패턴으로, 선명도를 최소화하면서 노이즈를 최대화합니다. 반면, 흩어진 동전 패턴은 실제 이미지에 더 가깝습니다. 가장자리가 거의 없고 미세한 질감이 상당히 많이 포함되어 있습니다. 이 패턴은 특히 카메라폰 이미지 품질(CPIQ) 그룹을 중심으로 이미지 업계에서 큰 인기를 얻고 있습니다.

해도 입수 및 사진 촬영

흩어진 동전 차트는 Imatest 스토어 에서 구매할 수 있습니다. 무작위 차트 도 구매 가능합니다 .

차트를 평평한 중간 회색 또는 검정색 보드에 부착하십시오. 1/2인치(12.5mm) 두께의 폼 보드가 적합하며, 더 얇은 보드는 쉽게 휘어집니다. 스프레이 접착제(예: 3M ^™ Super 77 또는 Photo Mount) 또는 양면 테이프(예: 3M ^™ #568 Positionable Mounting Adhesive)를 사용하는 것이 좋습니다. 분석할 차트의 가로 픽셀 수에 따라 차트는 프레임의 가로 1/3에서 1/4 정도를 차지해야 합니다. 다른 차트도 함께 부착할 수 있습니다.

방향. 패턴은 가로 방향, 즉 가로가 세로보다 약간 넓은 형태로 배치해야 합니다.

Imatest Lab 또는 렌즈 테스트 방법 에 설명된 조명을 사용하여 차트를 촬영하고 , 빛 반사가 발생하지 않도록 주의하십시오. 이미지를 여러 가지 고품질 형식 중 하나로 저장하되, 압축률이 높은 JPEG 형식(저화질)은 화질 저하를 보여주므로 사용하지 마십시오. 단, JPEG 화질 저하를 테스트하는 경우는 예외입니다.

프로그램 실행

대화형으로 실행

이 분석은 목표 설정에서 선택할 수 있으며, 옵션은 ⚙️ 아이콘을 클릭하여 확인할 수 있습니다. 차트 구성 드롭다운 메뉴를 클릭하고 분석할 차트에 맞는 설정을 선택하세요.

아래 팝업 메뉴에서 해당 항목을 클릭하거나, '랜덤...' 이 표시된 경우 '이미지 파일 읽기 ' 를 클릭하여 분석할 패턴(이 경우 '랜덤/마른 잎 ')을 선택하세요. Rescharts가 시작되면 '이미지 파일 읽기' 버튼과 팝업 메뉴(오른쪽에 표시됨)가 강조 표시됩니다(노란색 배경).

읽을 이미지를 선택하세요 . 픽셀 크기가 이전 무작위 선택 결과와 동일하면 이전 ROI를 사용할지, 이전 ROI를 조정할지, 아니면 새로 자를지 묻는 메시지가 나타납니다. 폴더에 IMG_3734.jpg, IMG_3735.jpg 등과 같이 카메라에서 생성된 의미 없는 파일 이름이 있는 경우, 보기/파일 이름 바꾸기 유틸리티를 사용하여 각 파일에 저장된 EXIF 정보를 활용해 초점 거리, 조리개 값 등을 포함하는 의미 있는 이름으로 변경할 수 있습니다.

고정형(배치 처리 가능) 모듈로 실행

랜덤/데드 리프 분석은 고정 모듈로도 실행할 수 있으며, 여러 파일을 일괄 분석할 수 있습니다. 대상 목록에서 랜덤/데드 리프를 선택하고 분석 모드를 자동(일괄 처리) 으로 설정하세요. 파일 또는 파일 그룹을 선택합니다. 이미지 크기가 최근에 실행한 이미지와 동일한 경우(여러 크기의 이미지가 저장됨) 동일한 관심 영역을 반복 분석할지 묻는 메시지가 표시됩니다.

크롭핑

일반적인 무작위 또는 흩어진 동전 이미지의 경우, 등록 표시 바깥쪽에서 초기 자르기를 수행합니다. 초기 ROI 선택은 정확할 필요는 없으며, 아래 그림과 같이 ROI 미세 조정 창에서 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다. 미세 조정 창을 최대한 크게 설정하면 더욱 정밀한 선택이 가능합니다.

'예, 계속' 을 누르면( 익스프레스 모드가 선택되지 않은 경우) 아래와 같은 설정 창이 나타납니다. 이 창은 '추가 설정' 버튼을 눌러 언제든지 닫을 수 있습니다.

설정

제목은 기본적으로 파일 이름으로 설정됩니다. 필요한 경우 시스템에 대한 설명을 입력할 수 있습니다.

설정 영역

차트 구성 (데드 리프(Spilled Coins 또는 TE265) 표시)은 Rescharts 창의 영역 선택 드롭다운 메뉴를 복제합니다. 이는 주요 패턴을 둘러싼 그래픽을 처리하는 방법을 나타냅니다. 다음 실행에 영향을 미칩니다. (Random의 수정된 버전에 추가되었습니다.)

다음 실행을 위한 영역 선택(수동 또는 자동) 기능을 사용 하면 ROI 확인 여부와 관계없이 수동 또는 자동 영역 선택 방식을 선택할 수 있습니다. 이 기능은 Imatest 4.0 에 추가되었습니다.

채널 은 R, G, B 또는 Y(휘도, 기본값)입니다. 사람의 시각에 해당하는 휘도(Y) 채널은 Y = 0.2126*R + 0.7152*G + 0.0722*B로 정의됩니다. 옵션 III 창에서 이 권장 값과 이전(NTSC 기반) 값인 0.3*R + 0.59*G + 0.11*B 중에서 선택할 수 있습니다.

Calc segments 는 2D 주파수 영역에서 분석할 세그먼트의 개수입니다. 8, 12, 24를 지원하며 기본값은 8이지만 일반적으로 1로도 충분합니다. 이는 공간 영역에서 세그먼트를 계산하는 스타 차트에서 파생된 것으로, 공간 영역에서 계산하는 방식이 더 의미 있을 수 있습니다. 이 기능은 향후 삭제될 수 있습니다.

Calc segments는 2D 주파수 영역에서 분석할 각도 세그먼트의 개수입니다. 8, 12, 24를 지원하며 기본값은 8이지만 일반적으로 1로도 충분합니다. 일반 MTF 플롯에는 최대 8개의 각도 세그먼트만 표시할 수 있지만, 각도( MTFnn, MTFnnP ) 플롯에는 모든 세그먼트가 표시됩니다.

Calc. radii 는 MTF 계산에 사용되는 원의 반지름 개수입니다. 대부분의 경우 64면 충분합니다. 32는 더 빠르고 노이즈에 덜 민감하며, 128은 주파수 기울기가 더 미세하지만 노이즈에 더 민감하고 속도가 느립니다(권장하지 않음).

감마 값을 입력하거나 계산하십시오. 차트 패치에서 감마 값을 계산하고 선형화 하거나 선형화를 위해 감마 값을 입력하십시오 . 감마 값 계산을 선택하면 무작위 패턴 오른쪽에 있는 16개 패치 단계 차트를 사용하여 차트 선형화를 위한 감마 값을 결정합니다. 감마 (아래) 입력란은 비활성화되고 표시되는 감마 값에는 지표 (차트) 가 포함됩니다.

감마는 '감마 입력...' (위)을 선택했을 때 테스트 차트를 선형화하는 데 사용됩니다. 감마는 스텝차트, 컬러체크 또는 멀티차트를 사용하여 측정할 수 있습니다. sRGB, Adobe RGB 등 감마 = 2:2로 표시하도록 설계된 색 공간의 경우 일반적으로 0.5의 값을 사용합니다. 감마 값을 계산하는 대신 직접 입력하면 표시되는 감마 값에 입력값 (표시자) 이 포함됩니다.

ROI 설정 저장... 기능을 사용하면 영역 선택 저장 및 검색 방법 에 설명된 방법을 사용하여 ROI 설정을 저장할 수 있습니다.

표시 영역

MTF 플롯은 x축 스케일링을 선택합니다. Cycles/inch, Cycles/mm 또는 Cycles/angle 설정이 선택된 경우 픽셀 간격(μm/pixel, pixels/inch 또는 pixels/mm)을 입력해야 합니다.

선형 그래프의 X축 스케일링은 선형 그래프에 표시될 최대 공간 주파수를 선택합니다.

보조 판독 기능을 사용하면 MTF 플롯에 최대 두 개의 보조 판독값(MTFnn, MTFnnP 또는 지정된 공간 주파수의 MTF)을 표시할 수 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.

모든 설정을 정확하게 입력하지 않아도 걱정하지 마세요. Rescharts 창에서 '추가 설정'을 클릭하면 언제든지 이 대화 상자를 열 수 있습니다.

확인 버튼을 누르면 계산이 수행되고 가장 최근에 선택한 화면이 나타납니다.

무작위 교차 방법:

랜덤 교차 상관법(Random-Cross Correlation) 또는 낙엽 교차 상관법(Dead Leaves-Cross Correlation)은 대안적인 텍스처 분석 방법입니다. 전력 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density) 기반 방법(문헌에서 흔히 "직접" 텍스처 분석법으로 불림)과의 주요 차이점은 교차 상관법이 참조 이미지 파일을 사용하여 실제 텍스처 패턴과 관찰된 텍스처 패턴 간의 교차 상관을 수행한다는 점입니다. 이는 분석 방법을 패턴에 대한 통계적 정보에 의존하는 것에서 패턴 자체에 의존하는 것으로 전환(반참조 측정에서 완전 참조 측정으로의 전환)시켜 결과에 대한 더 강력한 가정을 가능하게 합니다.

자세한 내용은 랜덤 크로스 텍스처 분석 페이지에서 확인할 수 있습니다.

줄거리 (레샤츠용 아님)

이 섹션의 다섯 개 그래프는 출력 이미지로 제공됩니다. 아래 표에서 고정 모듈의 그래프 n 으로 참조됩니다. EXIF 데이터는 그래프 1과 4의 오른쪽에 표시됩니다.

산출

아래 그림과 같이 Rescharts 창의 표시 상자를 사용하면 여러 표시 방식 중에서 선택할 수 있습니다. 표시 옵션은 표시 아래에 나타나는 상자에서 설정합니다. Exif 데이터를 제외한 모든 표시 방식에는 채널 선택 옵션(빨강, 초록, 파랑 또는 휘도(Y)(0.3R + 0.59G + 0.11B))이 있습니다.

공간 주파수는 로그 주파수가 거리에 따라 선형적으로 증가한다는 가정 하에 이미지에서 자동으로 계산됩니다. 차트 주기 횟수 또한 자동으로 결정됩니다.

MTF

아래 결과는 Panasonic Lumix DMC-G3(마이크로 포서드) 카메라에 14-45mm f/3.5-f/5.6 줌 렌즈를 장착하고 ISO 800, f/8, 28mm로 설정하여 촬영한 것입니다. RAW 파일과 JPEG 파일 모두 저장했습니다. RAW 파일이 먼저 표시되고, 비교를 위해 동일한 이미지의 JPEG 파일이 나중에 표시됩니다. 이러한 결과를 얻기 위해 사용된 이미지의 크롭 이미지는 텍스처 예시 에서 확인할 수 있습니다.

MTF(공간 주파수 응답, 낮은 공간 주파수에서 1.0으로 정규화됨*)는 선형 또는 로그 주파수 스케일로 표시할 수 있습니다. 8개(방향) 세그먼트의 평균 응답은 굵은 자홍색-회색 곡선으로 표시됩니다.

*MTF는 MTF 배열 요소의 두 번째 또는 세 번째 값 중 가장 높은 값으로 정규화됩니다. 첫 번째 값은 원래 차트의 MTF가 해당 주파수에서 스케일 불변성을 보장하지 않고, 불균일한 조명에 매우 민감하기 때문에 사용하지 않습니다.

그래프 왼쪽 하단의 Gamma = 0.526(차트) 은 Spilled Coins 패턴 모서리 근처의 16개 회색조 패치에서 감마 값이 계산되었음을 나타냅니다. 감마 값은 입력값으로 직접 입력할 수도 있습니다.

첫 8개 각도 구간에 대한 MTF50, MTF50P, MTF20, MTF20P, MTF10, MTF10P 값이 그래프 바로 아래 표에 표시되어 있습니다. MTF 값이 지정된 수준 이하로 떨어지지 않는 부분은 측정에서 제외했습니다. 0.35에서 0.5(나이퀴스트) 사이클/픽셀 사이에서 0.35 부근에 머무르는 옅은 점선은 노이즈 감소를 적용하지 않은 MTF 값입니다. 0.4 C/P 이상의 평균 MTF 값은 dcraw 디모자이킹 알고리즘 선택에 거의 영향을 받지 않지만, 각 구간 간의 차이는 알고리즘에 따라 크게 달라집니다(디모자이킹 품질을 -q 2: 패턴 픽셀 그룹화로 설정했을 때 차이가 훨씬 작습니다. 오른쪽 그림 참조). 파나소닉 카메라에 기본 제공되는 RAW 변환기인 Silkypix SE를 사용했을 때도 유사한 결과를 얻었습니다.

dcraw를 사용하여 변환된 원본 이미지(센서에서 바로 추출된 이미지)는 공간 이미지 처리(선명도 향상 또는 노이즈 감소)를 적용하지 않으므로, MTF는 경사 에지에서 얻은 MTF와 유사할 것으로 예상됩니다. 아래 드롭다운 메뉴에서 "새 분석(동일 이미지)"을 선택하고 "1. 경사 에지 SFR"을 선택하면 두 MTF를 비교할 수 있습니다. 노이즈 감소 상자를 선택해야 하며, 선택하지 않으면 곡선이 훨씬 울퉁불퉁해집니다.

유출된 코인과 경사진 모서리의 MTF는 0.4 사이클/픽셀까지 매우 유사한 추이를 보입니다. 0.4 사이클/픽셀 이상에서는 유출된 코인의 MTF가 더 높습니다.

전력 스펙트럼 밀도(PSD)

6. 표시 드롭다운 메뉴의 신호 및 잡음 PSD(로그 f)는 PSD를 로그 주파수 스케일로 표시합니다(PSD 응답이 지수 함수적이므로 선형 스케일보다 더 유용합니다).

이 파일은 '쏟아진 동전' 차트를 만드는 데 사용된 원본 이미지의 PSD 파일입니다.
점선 으로 표시된 빨간색 선 (- - -) 은 차트 MTF 지수 -1에 해당하는 -2의 PSD(전력 스펙트럼 밀도)를 나타내며, 이는 스케일 불변 차트의 값입니다. 실제 측정된 PSD(실선으로 표시된 파란색 선 — )와의 일치도가 매우 뛰어납니다. 이 그래프는 알려지지 않은 데드 리브 차트의 지수를 추정하는 데 사용할 수 있습니다.

• 차트를 인쇄하는 데 사용된 원본 파일이 있을 수도 있습니다(가능성은 낮지만).
• 고품질 렌즈를 사용하여 최적의 조리개 값으로 촬영하고, 특히 초점이 잘 맞도록 신경 써서 프레임을 가득 채운 고화질 차트 이미지를 얻었습니다. (자동 초점 시스템이 마른 나뭇잎이나 불규칙한 패턴에 항상 초점을 잘 맞추지 못하기 때문에 초점이 중요한 것입니다.)

점선으로 표시된 빨간색 선의 기울기는 위에서 설명한 설정 창에 입력한 차트 MTF 지수 입니다. 적절한 주파수 범위에 맞는 최적의 결과를 얻을 때까지 이 지수 값을 바꿔가며 반복 실행할 수 있습니다.

^{원본 차트입니다. 여기를 클릭하면 이미지의 일부를 볼 수 있습니다.
고정 모듈의 플롯 4}

다음으로 원본 이미지의 PSD(전력 스펙트럼 밀도)를 보여줍니다. 오른쪽 그래프는 쏟아진 동전 영역의 원래 신호+잡음 PSD( 굵은 빨간색 선 ), 좌우 회색 영역의 잡음 PSD( 굵은 갈색 선 ), 그리고 McElvain 등의 기법을 사용하여 잡음 PSD를 제거한 후의 쏟아진 동전 영역의 신호 PSD( 굵은 파란색 선 )를 나타냅니다. 공간 주파수는 로그 스케일로 표시됩니다. 이 그래프는 주로 신호+잡음에서 적절한 양의 잡음이 제거되어 정확한 MTF 값이 계산되고 표시되는지(즉, 잡음이 신호로 오인되지 않고 유효한 MTF 응답이 표시되는지) 확인하기 위한 것입니다.

고정 모듈의 플롯 4

원본 이미지의 PSD 및 노이즈

원본 이미지의 MTFnn, MTFnnP

오른쪽의 극좌표 그래프는 MTF70부터 MTF10까지(MTF가 저주파 값의 70%, 50%, 30%, 20%, 10%인 공간 주파수)를 보여줍니다. 픽셀당 사이클 수(cycles/pixel) 단위의 공간 주파수가 방사형으로 표시됩니다. 선폭/화면 높이(LW/PH), 인치당 사이클 수, mm당 사이클 수 등은 '추가 설정' 에서 선택할 수 있습니다.

별자리 차트 에서도 비슷한 그래프를 볼 수 있습니다. 하지만 푸리에 공간에서 도출된 그래프이기 때문에 각도 변화의 의미가 명확하지 않습니다.

고정 모듈의 플롯 2

MTF70-MTF10 극좌표 표시
(C/P의 공간 주파수는 방사형으로 표시됨)

원본 JPEG 비교

RAW 이미지와 달리 JPEG 카메라 출력물은 이미지 처리를 거칩니다. 선명도 보정은 거의 항상 적용되는데, 이는 과도한 보정이 아닌 한 시각적 이미지 품질을 향상시키기 때문입니다. 노이즈 감소 또한 자주 적용되는데, 특히 노이즈가 거슬릴 수 있는 고감도 ISO 환경에서 더욱 그렇습니다(선명도 보정만큼 일관적으로 적용되지는 않습니다).

MTF— 흩어진 동전 패턴(JPEG)

MTF는 원본 이미지의 MTF와 상당히 유사합니다. 0.1~0.3 Cycles/Pixel 부근에서 약간의 증가가 보이는데, 이는 샤프닝(동전이 쏟아진 영역에서는 상대적으로 약함)에 기인한 것으로 추정됩니다. MTF는 0.4 Cycles/Pixel 이하로 계속 떨어지지만, 여전히 경사진 가장자리의 MTF보다는 다소 높은 값을 유지합니다.

JPEG 측정값(Spilled Coins 및 비스듬한 가장자리) 모두에서 MTF가 0.4 C/P 이상일 때 RAW 측정값보다 약간 낮게 나타나는데, 이는 JPEG 이미지에 약간의 노이즈 감소 처리가 되어 있기 때문인 것으로 보입니다.

고정 모듈의 플롯 1

Spilled Coins 패턴의 8개 세그먼트에 대한 MTF
(JPEG 이미지). 여기를 클릭하면 이미지의 일부를 볼 수 있습니다.

MTF— 사선 모서리(JPEG)

선명도 향상은 에지 플롯에서 "후광"(오버슈트)으로, MTF 플롯에서는 0.15~0.25 C/P 부근에서 피크를 이루는 돌출부로 명확하게 나타납니다. 이는 대부분의 응용 분야에 적합한 적당한 수준의 선명도 향상입니다.

신호 처리가 균일하지 않거나 비선형적인 카메라의 JPEG 이미지에서 예상되는 것처럼, MTF는 원본 이미지와 상당히 다릅니다. 흥미롭게도, 선명도 향상 섹션 에서 설명한 간단한 알고리즘과 방정식을 사용하여 선명도 향상을 수행하면 MTF가 약 0.5 C/P 정도 감소할 수 있는데, 이는 쏟아진 동전 결과와의 차이를 설명해 줄 수 있을 것입니다.

4:1 대비의 경사진 모서리에서 얻은 MTF
동일한 JPEG 이미지에서

전력 스펙트럼 밀도 및 노이즈(JPEG)

유출된 코인 영역의 전체 PSD + 노이즈는 굵은 빨간색 선 으로 표시됩니다. 노이즈(좌우 회색 영역)는 굵은 갈색 선 으로 표시됩니다. 노이즈를 제거한 PSD는 굵은 파란색 선 으로 표시되며, 이는 유출된 코인의 MTF(위 참조)에 해당합니다. 차트 MTF 지수 -1에 대한 이상적인 응답은 참고용으로 굵은 빨간색 점선 으로 표시됩니다.

0.12 Cycles/Pixel 이상에서 흥미로운 노이즈 스펙트럼 변화가 관찰됩니다. 정확히 어떤 현상이 발생하는지는 (현재로서는) 파악하기 어렵지만, 노이즈 PSD를 빼는 것이 원본 이미지에서보다 효과가 훨씬 줄어든 것은 분명합니다.

고정 모듈의 플롯 4

JPEG 이미지의 PSD 및 노이즈

왜 스케일 불변성이 중요한가?

균일하게 분포된 무작위 백색 잡음 패턴으로 구성된 이미지를 시각화해 보세요. 백색 잡음은 균일하고 평탄한 주파수 응답을 가지며, 이는 MTF 지수가 0에 해당합니다. 즉, 크기 불변성이 없습니다. 이제 해당 이미지를 가져와서 크기를 50%씩 세 번 축소해 보세요.

노이즈의 진폭은 크기가 절반으로 줄어들 때마다 감소하여 평평한 회색에 가까워집니다.

이제 스케일 불변 패턴, 즉 Imatest Spilled Coins 패턴에서 어떤 일이 발생하는지 살펴보겠습니다.

풀 사이즈

1/2 X

1/4 X

1/8 X

패턴의 세부 사항은 다르지만 전체적인 통계는 거의 변하지 않습니다. 스케일 불변이 아닌 패턴의 문제점은 이미지 센서/카메라 노이즈가 배율에 따라 변하지 않는다는 것입니다. 이미지 센서 노이즈는 어떤 의미에서는 스케일 불변입니다. 이미지가 스케일 불변이 아니지만 센서 노이즈가 스케일 불변인 경우, MTF를 정확하게 계산하기 위해 노이즈 전력 스펙트럼 밀도를 어떻게 빼야 하는지가 상당히 복잡해집니다. 스케일 불변 패턴에서는 이러한 문제가 발생하지 않습니다. 계산은 정확하고 결과는 신뢰할 수 있습니다. 해상도 측정에 가장 널리 사용되는 패턴인 경사 가장자리 패턴과 지멘스 스타 패턴은 스케일 불변이며, 공간 주파수 계산에 사용되는 축에 대해 1/f의 주파수 응답을 갖습니다. 스케일 불변성 덕분에 이러한 패턴의 MTF 측정은 매우 편리하며, 이것이 이러한 패턴이 널리 사용되는 주요 이유 중 하나입니다.

1/16 X

참고 자료

마른 잎들도 춤을 출 수 있어요

"디지털 카메라의 질감 품질 측정을 위한 낙엽 모델", F. Cao, F. Guichard, H. Hornung 공저, Electronic Imaging 2010

디지털 카메라의 질감 선명도 측정, F. Cao, F. Guichard, Hervé Hornung 공저, Electronic Imaging 2009

"낙엽 표적을 이용한 공간 주파수 응답의 질감 기반 측정: 확장 및 실제 카메라 시스템에의 응용" (Jon McElvain, Scott P. Campbell, Jonathan Miller, Elaine W. Jin 공저), Electronic Imaging 2010