산란광 계산

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소개: 산란광 테스트 및 정규화된 산란광 소개 |Imatest 산란광 분석 결과 | 역사

배경: 산란광 사례 |근본 원인 |테스트 개요 |테스트 요소 | 테스트 고려 사항 | 용어집

계산: 측정 이미지 |정규화 방법 |광원 마스크 방법 | 요약 측정 항목 | 분석 채널 | 채도

지침: 고급 Imatest 분석 지침(Master 및 IT) | Imatest를 이용한 정규화된 산란광 계산 | 전동 짐벌 사용 지침

설정: 설정 목록 및 INI 키/값 | 표준 및 권장 사항 |구성 파일 입력

페이지 내용

이 페이지에서는 Imatest가 산란광 측정 이미지를 생성하는 데 사용하는 기본 계산에 대한 설명을 제공합니다.

메트릭 이미지 계산

크게 보면, 산란광 측정은 매우 간단합니다. 이미지의 디지털 값(DN)을 정규화하고 (선택적으로) 광원 이미지를 마스킹하는 것 입니다. 더 자세히 살펴보면, 이는 다음 네 단계의 과정입니다.

암흑 레벨 감산

(선택 사항) 사용자가 제공한 어두운 정도를 뺍니다.

깎는

클리핑은 다음 세 가지 경우를 해결하는 데 도움이 됩니다.

사용자가 지정한 어두운 레벨보다 작은 이미지 값은 모두 잘립니다.

클리핑 값이 설정되어야 하는 위치:

정규화 계수 적용

전염

투과 산란광 측정 이미지 계산은 테스트 이미지를 정규화 계수 로 나눕니다.

적절한 정규화 계수를 사용하면 다음을 계산하는 데 사용됩니다.

"투과율" 계산에서 산란광이 전혀 없는 경우는 0으로, 최악의 산란광이 있는 경우는 1로 표시됩니다.

감쇠

감쇠 산란광 측정 이미지 계산은 정규화 계수를 테스트 이미지로 나누어 수행합니다.

 

적절한 정규화 인자를 사용하면 이것은 IEEE-P2020 사전 릴리스 [4] 에 제안된 플레어 감쇠 측정값을 계산하는 데 사용됩니다.

"감쇠" 계산에서 산란광이 전혀 없는 경우는 무한대 값으로, 최악의 산란광이 있는 경우는 1 값으로 나타냅니다.

참고: 0은 유효한 이미지 값입니다(테스트 구성에서 측정 가능한 산란광이 없음을 나타냄). 감쇠 계산을 사용할 때 이러한 0은 무한대로 변환되어 일부 요약 지표(예: 평균, 최댓값)의 의미가 감소할 수 있습니다. 이를 보정하기 위해 이미지 값을 1로 제한하는 것이 좋습니다.

데이터 변환

측정 이미지를 생성하기 위해 적용할 수 있는 데이터 변환에는 여러 가지가 있습니다.

이름변환
선의

로그 10

dB 전력

dB 전압

로그 2

천연 통나무

참고: 선형 변환을 제외한 모든 로그 데이터 변환을 사용하는 경우 이미지 값을 1로 제한하는 것이 좋습니다.

다운샘플링

측정 이미지는 다운샘플링될 수 있습니다. 현재 다운샘플링 옵션은 다음과 같습니다.

이름설명추가 입력
전체 해상도

고해상도 이미지를 사용하세요

해당 없음

스케일 팩터 다운샘플링 스케일 팩터를 적용합니다. 배율: 이미지를 다운샘플링할 양입니다. 예를 들어, 2는 2x2 다운샘플링을 수행합니다.
출력 이미지 크기

원하는 출력 이미지 크기를 선택하세요.

원하는 이미지 크기(행 및 열)

출력 이미지 행 출력 이미지에서 원하는 행 수를 선택하십시오. 다운샘플링된 이미지와 원본 이미지의 가로세로 비율은 거의 일정하게 유지됩니다.

원하는 행 수

출력 이미지 열 출력 이미지에서 원하는 열 개수를 선택하십시오. 다운샘플링된 이미지와 원본 이미지의 가로세로 비율은 거의 일정하게 유지됩니다.

원하는 열 개수

참고 자료

  1. E. Fest, 『산란광 분석 및 제어 』. 미국 워싱턴주 벨링햄: SPIE Press, 2013. [온라인]. 이용 가능: https://spie.org/Publications/Book/1000980 . ISBN: 9780819493255. ↩
  2. B. Bouce 외, "GUERAP II 사용자 안내서", Perkin-Elmer Corp., 1974. ↩
  3. IEEE 자동차 시스템 영상 품질 표준 , IEEE Std 2020-2024, 2024, doi: 10.1109/IEEESTD.2024.10935839 . ↩ a ↩ b
  4. IEEE 자동차 시스템 영상 품질 표준 초안 , IEEE Std P2020/D3, 2022년 6월. [온라인]. 이용 가능: https://ieeexplore.ieee.org/document/9969530 . ↩