베일 글레어

소개

베일링 글레어 는 이미지에 혼입되어 그림자 영역의 대비를 저하시키는 산란광입니다. 이는 렌즈 구성 요소 표면과 렌즈 배럴 내부 사이의 반사로 인해 발생합니다. 베일링 글레어는 렌즈 플레어 ( 그림자 영역의 디테일과 색상 손실) 및 "고스트" 이미지 발생의 주요 예측 인자 이며, 시야 내 또는 주변에 밝은 광원이 있을 때 이미지 품질을 저하시킬 수 있습니다. 이는 사람의 눈을 포함한 모든 광학 시스템에서 발생합니다. 특히 120dB 이상의 센서 다이내믹 레인지를 가진 HDR(High Dynamic Range) 센서를 사용할 때 카메라의 다이내믹 레인지를 제한하는 주요 요인입니다.

플레어가 적은 렌즈는 전통적으로 뛰어난 색 재현력으로 잘 알려져 있습니다. 특히 그림자 부분에서 색 포화도가 높습니다. 플레어가 적은 특성은 선명도만큼이나 클래식 라이카와 자이스 렌즈의 명성을 드높이는 데 기여한 요소일 것입니다.

브뤼셀의 생캉트네르 공원(가을 오토센스 컨퍼런스가 열리는 장소) 입구 근처에 있는 이 조각상은 햇빛으로부터 눈을 가려 섬광을 효과적으로 차단하는 방법을 알고 있습니다.

렌즈 플레어를 처리하는 방법은 여러 가지가 있습니다.

• 렌즈 설계에서 빛 반사를 제어하기 위해서는 고품질 렌즈 코팅(다층 코팅이 가장 좋음), 렌즈 배럴 내부의 차광 장치, 그리고 세심한 설계가 필요합니다.
• 야외에서는 렌즈 후드나 렌즈 표면을 햇빛으로부터 가릴 수 있는 모든 것을 사용하여 햇빛으로 인한 눈부심을 줄입니다. 앤셀 아담스는 닷선(닛산) 광고 에서 유명해진 주름식 렌즈 셰이드를 사용했습니다. ( 관련 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다 . 저는 아담스의 포드 차량에 "Zone V" 번호판이 달려 있던 것을 기억합니다. ) 그는 급할 때는 모자를 쓰기도 했습니다.
• 스튜디오에서는 광원에 설치된 "바른 도어"를 통해 밝기를 조절합니다.

베일링으로 인한 눈부심은 다음 Imatest 모듈을 사용하여 측정할 수 있습니다.

• 스텝차트는 블랙홀 옆에 Q13 또는 Q14(선형) 회색조 차트를 사용합니다. 이 회색조 차트는 카메라 응답(처리된 이미지의 경우)을 추정하는 데 사용됩니다. 하지만 원본 이미지를 사용하는 것이 항상 더 신뢰할 수 있습니다.
• Uniformity (및 Uniformity Interactive )는 Imatest 5.0+ 에서 ISO 18844 방법 C를 사용하여 베일링 글레어를 측정합니다. 이미지에는 회색조 차트가 포함될 수 없습니다(선형화 정보는 별도의 측정에서 가져와야 함). 두 개의 차트 이미지가 필요한 방법 A와 B는 추후 추가될 예정입니다.
• 이미지 통계 모듈은 아래 그림과 같이 공간적으로 의존하는 렌즈 플레어를 분석하는 데 유용합니다.

태양으로 인해 심하게 발생한 렌즈 플레어(맨 왼쪽)와 태양을 가렸을 때 나타난 중간 정도의 플레어(왼쪽 가까이)를 보여주는 어쩔 수 없이 첨부하는 화질이 좋지 않은 사진입니다.
캐논 EOS-20D, 24-70mm f/2.8L 렌즈, 24mm, f/8, 후드 미사용.

콜로라도의 악명 높은 "2007년 겨울" 중에 촬영되었습니다.
(12월과 1월에 3주 동안 5피트(약 1.5미터)의 눈이 내렸다)

Imatest 베일링 글레어 측정은 까다로운 촬영 환경에서 렌즈 플레어 발생 가능성을 예측하는 데 유용합니다. 수치가 클수록 플레어 현상이 심할 가능성이 높습니다. 하지만 완벽한 측정 방법은 아닙니다. 고스트 현상(왼쪽 이미지의 정지 표지판 뒤에서 보이는 현상)은 예측할 수 없으며, 보정된 이미지에는 신뢰할 수 없습니다. 선형 RAW 이미지에서만 정확한 측정이 가능합니다. 하지만 저가형 카메라나 스마트폰의 경우 RAW 이미지를 얻을 수 없는 경우가 많습니다.

측정 자체는 비교적 간단하지만, 주의해서 측정하지 않으면 부정확하거나 오해의 소지가 있는 결과가 나올 수 있습니다. 최상의 정확도를 위해서는 수동 설정이나 노출 보정과 같은 어느 정도의 노출 제어가 권장됩니다. 카메라폰이나 기타 간단한 기기에서는 노출 제어 기능이 제공되지 않을 수 있습니다.

베일링 글레어는 이미지 프레임( ISO 18844 기준 이미지 폭의 1.41배)을 훨씬 넘어서까지 확장된 균일한 흰색 영역 내에 하나 이상의 완벽한 검은색 영역을 촬영하여 측정합니다. 이는 빛을 방출하지 않는 검은색 영역에서 센서에 도달하는 빛의 양과 주변 흰색 영역에서 센서에 도달하는 빛의 양의 비율로 정의됩니다.

베일링 글레어 = V = L (검은색 영역) / L (흰색 표면) , 여기서 L은 센서에서의 조도입니다.

선형 이미지 센서(대부분의 비HDR 센서 포함)의 경우 이 측정은 간단합니다.

• 센서의 선형(RAW) 출력에 접근할 수 있다면 ,
• 흰색 영역이 포화되지 않은 경우 (ISO 18844는 비트 심도 8인 파일의 경우 255 중 225 레벨을 권장합니다),
• 검은색 영역의 신호가 잡음보다 훨씬 크다 면 ,
• 검은색 영역이 완벽하게 검은색인 경우 .

이 중에서 마지막 문제부터 먼저 다뤄보겠습니다. 바로 완벽하게 검은 물체 , 즉 블랙홀 ( 빛의 덫 이라고도 함)을 만드는 방법입니다. 걱정 마세요. 행성을 핵으로 빨아들이는 블랙홀보다는 환경 친화적입니다.

렌즈 반사는 플레어 현상의 주요 원인입니다. 코팅되지 않은 유리 표면(굴절률 ≅ 1.5)은 입사광의 4%인 0.04 를 반사합니다. (유리판이나 렌즈 부품은 두 개의 표면을 가지고 있다는 점을 기억하세요.) 어떤 표면과 광원 사이에 있는 각 유리 표면에서, 1차 반사(원래 입사광의 R² )의 일부 (R) 가 이미지 센서로 반사됩니다. 이를 2차 반사 라고 합니다. 대부분의 렌즈 표면은 곡면이기 때문에, 이 빛은 초점이 맞지 않아 이미지의 일부가 흐려지는 경향이 있습니다. Edmund Optics 에 따르면, 최상의 반사 방지 코팅은 가시광선 영역(~400-700nm)에서 R ≅ 0.4% = 0.004의 반사율(R)을 갖습니다. 적절한 입사각 범위에서는 R = 0.005가 더 현실적일 수 있습니다. 각 2차 반사에서 센서로 되돌아오는 빛의 반사율은 R 2 = 0.000025 = 2.5*10 -5 = -92 dB(20*log 10 ( R 2 ))입니다. 2차 반사 횟수 N sec 는 렌즈의 구성 요소 수 M (각각 두 개의 공기-유리 표면을 갖는 접합된 요소 그룹)에 따라 급격히 증가합니다. 구성 요소가 1개인 경우 1, 2개인 경우 6, 3개인 경우 15, 4개인 경우 28, 5개인 경우 45 등입니다. M개의 구성 요소에 대해, 고품질 카메라폰의 경우 M =5개의 구성 요소가 일반적이며, DSLR 줌 렌즈의 경우 M ≥12개의 구성 요소가 일반적입니다. 전체적인 렌즈 플레어는 2차 반사 개수가 많을수록 심해 보이지만, 산란광이 이미지 전체를 덮지 않기 때문에 그 정도는 예상보다 적습니다. 또한 밝은 영역에서 멀어질수록 플레어는 감소합니다. 센서의 다이내믹 레인지가 훨씬 높더라도 실제 카메라의 다이내믹 레인지 측정값이 70~90dB 정도로 제한되는 이유를 쉽게 알 수 있습니다. ISO 18844 모델은 렌즈 반사로 인한 공간 의존적 플레어를 측정하지 않기 때문에 실제 시스템 성능을 특성화하는 데 있어 그 가치가 제한적입니다.

I. Imatest 스텝차트를 사용하여 눈부심을 가리기

이 방법은 더 이상 권장되지 않습니다. ISO 18844 또는 다른 방법으로 대체되었습니다.
보다 정확한 측정을 위해서는 대비 분해능 2회 노출법을 사용합니다 .

블랙홀은 코닥 Q-13이나 Q-14와 같은 표준 스텝 차트 옆에 장착되어 카메라의 톤 응답(장면 밝기에 따른 픽셀 레벨)을 측정할 수 있게 해줍니다. 이는 이미지를 선형화하는 데 도움이 될 수 있지만, 카메라가 단순한 감마(지수) 응답 곡선(픽셀 레벨 = 밝기 ^{(인코딩 감마)} )을 갖는 경우가 드물기 때문에 완벽한 방법은 아닙니다. 카메라에서 처리된 파일은 밝은 영역에서 비선형적인 응답을 보이는 경우가 많습니다. 즉, 응답 곡선에 (필름과 같은) "어깨"가 나타납니다. 이는 시각적으로 좋은 현상인데, 어깨 부분이 없으면 디지털 카메라가 하이라이트를 과도하게 밝게 만드는 경향이 있기 때문입니다. 또한 카메라는 어두운 그림자 부분(하이라이트보다 측정하기 어려운 부분)에서 직선적인 감마 응답에서 벗어나는 경우가 많습니다.

Imatest Stepchart 베일링 글레어 방법은 아래에 설명된 ISO 18844 [1] 섹션 4.3.2에 설명된 측정 유형 C와 매우 유사합니다.

Stepchart 에서 베일링 글레어를 측정하기 위한 감마(이미지 대비)는 여러 방법 중 하나로 계산되며, 그림에 표시된 평균 감마 값과 상당히 다를 수 있습니다.

베일링으로 인한 눈부심 계산 없음(기본값)
베일링 현상으로 인한 눈부심; 어두운 영역에서 발생하는 감마선 (기존)	Imatest 3.9 이전 버전에서 사용되었습니다. 미세한 눈부심(Q=13/Q-14 차트의 반광택 표면 문제)에 의해 정확도가 떨어지고 그림자 대비가 감소합니다.
베일링 글레어; 밝은 영역에서 발생하는 감마	그림자 부분의 빛 반사 문제가 없다면 괜찮지만, 색조 반응 곡선에 "어깨" 부분이 있다면 그다지 좋지 않습니다. RAW 파일에서 좋은 결과를 보여줍니다.
빛 번짐 현상; RAW 파일의 경우 감마 값을 1로 설정하세요!!! (최적)	감마 값이 1로 정확하게 변환된 Bayer RAW 파일에서 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. 오프셋이 발생하면 측정값이 왜곡될 수 있으므로 주의하십시오.

세 가지 추가 설정을 통해 블랙홀이 흰색 영역 바로 옆에 위치할 수 있습니다.

화이트 포인트는 스텝 차트의 픽셀 레벨이 최소-최대 픽셀 범위의 0.1에서 0.6 사이인 영역에서 추론됩니다. 즉, 비선형적인 경우가 많은 가장 밝은 영역(톤 응답 곡선의 "어깨" 부분)은 제외됩니다. 흰색 기준은 이 영역의 중간에 있는 패치에서 추론됩니다. 예를 들어, 패치 11이라고 가정해 보겠습니다. Q-13/Q-14는 밀도 단계가 0.1이므로, 패치 11은 기준 흰색인 패치 1보다 1.0 밀도 단위만큼 어둡습니다(패치 1은 패치 1보다 1/10 밝음). 즉, 패치 11의 측정값을 통해 흰색 레벨을 추론 합니다. 추론된 흰색 픽셀 레벨은 (패치 11의 픽셀 레벨의 10배) ^감마가 됩니다. 비선형성이나 하이라이트의 클리핑이 흔히 발생하기 때문에, 이 기법은 흰색 영역을 직접 측정하는 것보다 더 정확한 베일링 글레어 측정값을 제공합니다. 다음은 수정된 베일링 눈부심 방정식입니다.

베일링 글레어 = V = ( 픽셀 레벨 (검은색 물체) / 픽셀 레벨(추론된 흰색 표면) ) ^1/감마

목표물 조립

측정에 사용되는 일반적인 틀

Stepchart를 이용한 분석을 위해 Kodak Q-13 또는 Q-14 스텝 차트와 블랙홀 박스를 매트 보드에 부착합니다. 매트 보드의 크기는 Q-13 차트 너비의 약 두 배 정도이며, 정확한 크기는 중요하지 않습니다. 매트 보드에는 Q-13 차트가 부착될 위치 바로 오른쪽에 3/4 x 1인치 크기의 구멍을 뚫습니다. 블랙홀 박스는 이 구멍 뒤에 부착합니다. Q-13 차트는 구멍을 살짝 덮도록 부착합니다. 매트 보드는 벨크로를 사용하여 큰 흰색 폼 보드에 부착하여 보관 시 쉽게 분리할 수 있도록 합니다.

블랙홀 위치 상세 정보

원하는 경우 블랙홀을 흰색 영역 옆에 배치할 수 있습니다. 이를 위해 몇 가지 설정이 추가되었습니다.

베일 빛 반사 측정

• Imatest 테스트 연구소 에서 설명한 대로 대상 전체에 걸쳐 조도 편차가 ±20%를 넘지 않도록 대상을 고르게 조명하십시오 . "블랙홀"로 들어가는 빛을 최소화하기 위해 카메라 주변의 주변광을 가능한 한 낮게 유지하십시오.
• 렌즈 후드를 사용하는지, 아니면 필터(대부분의 사진작가들이 렌즈 보호를 위해 사용하는 UV 필터처럼)를 사용하는지 확인하세요. 둘 다 빛 반사에 영향을 미칩니다.
• 어두운 부분의 노이즈를 최소화 하려면 카메라의 ISO 감도를 가장 낮은 값 으로 설정하십시오.
• 노출 (또는 노출 보정)을 조정하여 흰색 레벨이 포화 상태에 가깝도록(8비트 파일의 경우 약 225 레벨) 설정하십시오. 즉, 과다 노출 방향으로 조정하십시오.
• RAW 출력이 강력히 권장되지만, 응답이 단순한 지수 함수(감마 곡선)에 가깝다면 JPEG도 충분히 사용할 수 있습니다. 즉, 특히 "토우" 영역에서 복잡한 톤 응답 곡선을 보이지 않는다면 말입니다. 하지만 안타깝게도 일부 카메라 폰에서는 이러한 가정이 전혀 맞지 않는 경우도 있습니다. 다음은 권장 dcraw 설정입니다.

dcraw는 이미지 파일에서 픽셀(검정색 레벨) 오프셋을 항상 제대로 제거하지 못하기 때문에, 일반적으로 RAW 파일을 DNG 형식 으로 변환한 다음 Imatest 에서 읽어들이는 것을 권장합니다.

• Q-13 차트와 "블랙홀" 주변에 약간의 흰색 영역을 남겨두고 대상의 중앙 부분을 촬영하십시오. 일반적인 구도는 위쪽의 " 대상 조립 " 오른쪽에 나와 있습니다. 프레임 좌우의 흰색 대상 길이는 프레임 자체의 길이와 거의 같아야 합니다. 마찬가지로 프레임 위아래의 흰색 대상 길이도 프레임 자체의 길이와 거의 같아야 합니다. (이미지 프레임 외부에서 렌즈로 들어오는 빛은 렌즈 플레어의 주요 원인입니다.)
• Imatest를 실행하고 단계 차트를 선택합니다. 이미지 파일을 엽니다. 자동 영역 감지가 선택 해제되어 있고 이미지 크기가 이전 실행과 동일한 경우, 동일한 관심 영역(ROI)을 반복할지 묻는 메시지가 나타납니다. '아니요' 를 선택하면 ROI를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 대략적인 영역을 선택해도 괜찮습니다. 다른 창에서 영역을 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다.
• 대략적인 선택을 마치면 아래 그림과 같은 스텝차트 입력 대화 상자가 나타납니다. 베일링 글레어를 측정하려면 자동 영역 감지(Automatic Zone detection)를 선택 해제하고, 패치 개수를 스텝차트의 패치 개수(이 경우 21개)보다 하나 더 크게 설정해야 하며, 베일링 글레어 값을 적절하게 설정해야 합니다. 위의 권장 사항에 따라 디코딩된 RAW 이미지의 경우 베일링 글레어, 감마 = 1을 권장합니다.

VG, 왼쪽 충치(Cavity on Left) 는 차트 이미지 왼쪽의 흰색 부분 옆에 충치가 있음을 의미합니다. 이는 이미지가 좌우 반전(미러링)되었다는 의미가 아닙니다 .

• 확인을 클릭하세요. 미세 조정 상자가 나타납니다. 어두운 부분이 너무 어두우면 확대/축소 버튼 바로 오른쪽에 있는 밝게 버튼을 눌러 선명하게 확인하세요. 이미지가 밝아지면 밝게 버튼이 보통 으로 바뀝니다. 창을 최대화하고 거친 조정 라디오 버튼(가운데 왼쪽)을 클릭하면 도움이 될 수도 있습니다.

• "예, 계속" 을 클릭하여 Stepchart를 실행하고 베일링 글레어를 계산하십시오.

결과

첫 번째 그림은 캐논 EOS-20D에 24-70mm f/2.8L 렌즈를 70mm, f/8로 설정하여 촬영한 결과입니다. 첫 번째 그림의 오른쪽 중간에 베일링 플레어가 나타나 있습니다.

필터 미사용 시: 차광 효과 23% 감소

UV 필터 사용, 약 2스톱 과다 노출: 결과는 과다 노출에 영향을 받지 않습니다.

이 그래프는 JPEG와 RAW(TIFF로 변환) 밀도 응답 간의 선형성 차이를 보여줍니다. EOS-20D는 선형성(직선 감마 곡선)에서 약간만 벗어납니다.

JPEG 밀도 응답, 하이라이트에서 비선형성을 보여줍니다

RAW/TIFF 밀도 응답, 하이라이트에서 우수한 선형성을 보여줍니다.

결과 표: 캐논 EOS-20D JPEG 데이터
렌즈	강요	여러 떼	초점 거리	조리개	가리는 눈부심	댓글
캐논 24-70mm f/2.8L USM 렌즈 (후드 없음, 단면 UV 필터 포함)	16	13	70	8	0.453%	뛰어난 선명도로 유명한 프리미엄 줌 렌즈입니다. 단일 코팅 UV 필터는 결과물에 큰 영향을 미치지만, 과다 노출에는 둔감합니다. RAW(CR2) 이미지로 작업할 경우, 필터를 사용했을 때 베일링 글레어는 0.564%, 사용하지 않았을 때는 0.391%였습니다. 결과는 다르지만, 경향성은 유사합니다.
'' (필터 없음)					0.348%
(필터 사용, 2스톱 과다 노출)					0.464%
캐논 90mm f/2.8 TS-E (필터 없음)	6	5	90	8	0.291%	렌즈 구성 요소 수가 비교적 적은 매우 뛰어난 품질의 틸트/시프트 렌즈입니다. 아름다운 톤과 색감을 자랑하며, 베일링 현상도 적습니다.
시그마 18-125mm f/2.5-5.6 DC (후드, 멀티코팅 UV 필터 포함)	15	14	77	8	0.293%	가격 대비 놀라울 정도로 훌륭한 렌즈입니다. 빛 번짐 현상도 예상외로 적습니다. (구매를 고려 중이시라면: 자동 초점 성능이 좋지 않으니 수동 초점으로 사용하는 것이 훨씬 좋습니다.)
캐논 28-80mm f/3.5-5/6 (필터 미사용)	10	9	80	8	0.634%	(1991년 버전) 저렴한 가격을 염두에 두고 설계된 저가형 "키트" 렌즈. 기대치는 낮았다. 이상하게도 흰색 색 균형이 붉은색을 띤다.
캐논 70-200mm f/4L USM (UV 필터, 후드 포함)	16	13	70	8	0.396%	뛰어난 경량 렌즈입니다. IS 버전은 15군 20매 구성으로 플레어 현상이 다소 심해질 수 있습니다.
아래 표는 그룹 수(부착된 요소 집합)와 가려짐 현상을 유발하는 반사 횟수 사이의 관계를 보여줍니다.

대부분의 결과는 예상대로입니다. 캐논 90mm 렌즈가 플레어가 가장 적고, 저렴한 캐논 28-80mm 렌즈는 최악입니다. 유일한 의외는 시그마 18-125mm 렌즈의 뛰어난 성능입니다. 이 렌즈는 훌륭한 성능과 가성비로 유명하지만, 자동 초점 성능은 평범한 수준입니다. 저는 이 렌즈를 수동 모드로 사용합니다.

제한 사항

망원 렌즈 , 특히 렌즈 후드 없이 측정할 경우 , 렌즈 전면부에 도달하는 빛의 극히 일부만을 이미지로 형성하기 때문에 빛 번짐 현상이 과소평가될 수 있습니다 (표준 및 광각 렌즈의 경우 도달하는 빛의 비율이 훨씬 더 큽니다). 위 그림에서처럼 측정 대상이 렌즈에 도달하는 모든 빛을 충분히 모사하지 못할 수 있습니다. 렌즈 후드를 사용하면 이러한 오차가 상당히 줄어듭니다.

저조도 환경에서 카메라 응답에 비선형성이 있는 경우 결과가 부정확할 수 있습니다(단, 상대적인 결과, 즉 비교는 여전히 유효합니다). RAW 이미지를 사용하고 "선형"(즉, 단순 감마 곡선) 설정으로 변환하는 것이 항상 가장 안전합니다. dcraw 변환기를 사용하면 다양한 RAW 형식을 Imatest 에서 불러올 수 있습니다.

III. Imatest Uniformity 또는 Uniformity Interactive를 사용한 ISO 18844 플레어(베일링 글레어) 측정

Imatest 5.0+의 균일성 및 균일성 대화형 모듈에 ISO 18844 플레어 측정 기능이 추가되었습니다 . 현재는 어두운 영역을 "블랙홀"(빛 함정)로 간주하는 단일 이미지를 사용하는 방법 C만 구현되어 있습니다.

ISO 18844 차트 배열: 이미지 높이와 너비의 1/10 크기의 직사각형 하나
또는 대각선으로 배열된 원들의 집합.

Imatest는 이 테스트 타겟의 백라이트 버전을 제공합니다. 투과형 차트는 어두운 환경에서 사용해야 하며, 차트로 반사되는 빛을 최소화하도록 주의해야 합니다.

현행 ISO 18844 표준에는 심각한 문제가 하나 있습니다. 4.3.1절에서는 대부분의 소비자용 카메라에서 사용되는 sRGB 색 공간의 방정식을 이용하여 이미지를 선형화(출력 휘도 값 Y' sYCC를 구하는 방법)하는 방정식을 제시합니다. 문제는 대부분의 카메라가 sRGB(또는 다른 어떤 색 공간) 표준에 따라 이미지를 인코딩 하지 않는다는 것입니다. 실제로 표준에 근접한 경우도 드뭅니다. 대부분의 카메라는 하이라이트의 채도를 부드럽게 하기 위해 "어깨" 부분이 있는 톤 응답 곡선을 적용하는데, 이 곡선은 측정하기 어려운 어두운 영역(빛 반사/플레어 측정에 중요한 부분)의 응답에도 영향을 미칠 수 있습니다.
ISO 18844 플레어 이미지 예시(시뮬레이션).클릭하여 다운로드하세요.

• 첫 번째 단계인 노출 및 RAW 설정을 통해 피사체를 조명하는 과정은 스텝차트 와 동일합니다.
• 위 그림의 가로 세로 비율 에 맞춰 피사체의 중앙 부분을 촬영하고, 필요한 경우 화면 비율을 조정하십시오.
• Imatest를 실행하고 균일성 또는 균일성 대화형을 선택합니다. 이미지 파일을 엽니다. 이미지 크기가 이전 실행과 동일한 경우 동일한 ROI(관심 영역)를 반복할지 묻는 메시지가 나타납니다. 대부분의 경우 전체 이미지를 선택하게 됩니다.
• 선택을 완료한 후 '예' ( 익스프레스 모드 아님 )를 클릭하면 아래와 같이 균일도 설정 창이 나타납니다. ISO 18844 계산을 사용하지 않거나, 두 가지 선형화 방식을 사용하여 계산하는 옵션을 선택할 수 있습니다. 감마 값을 직접 입력하거나(아래 왼쪽 참조), 색 공간 선형화를 사용할 수 있습니다(표준에서는 요구하지만 정확도가 떨어지는 경우가 많음). 감마 값은 별도의 이미지에서 측정해야 합니다.

균일도 설정 창(일부)

• 블랙홀 감지 방법을 선택하세요: " 자동 " 또는 " 수동 임계값 설정 "
  • 자동 (권장): 이미지에 적응형 임계값 처리를 적용하여 블랙홀 영역을 구성하는 픽셀을 판별합니다. 수동으로 설정한 전역 임계값보다 비네팅 현상에 덜 민감합니다.
  • 수동 임계값: 이 옵션을 선택하면 오른쪽 필드가 활성화되고 사용자는 0에서 1 사이의 숫자 값을 입력할 수 있습니다. 이 임계값보다 낮은 선형화된 픽셀 값(데이터 유형 범위로 정규화되어 0에서 1 사이의 값을 가짐)은 블랙홀 영역으로 표시됩니다.
  • 그림을 생성하려면 "플레어 플롯"을 선택하십시오.

결과

결과는 ISO 18844 플레어 플롯과 CSV 및 JSON 출력 파일에 포함되어 있습니다.

ISO 18844 균일도 결과 (모의 차트 기준, 모든 대각선 영역이 포함된 것은 아님)

블랙홀 탐지 문제

Imatest는 위에서 설명한 임계값 설정 옵션(자동 또는 수동) 외에도 몇 가지 기준을 사용하여 ISO18844 플레어 결과를 생성하는 데 유효한 영역을 결정합니다. 이미지를 테스트할 때 소프트웨어가 이미지의 블랙홀 영역에서 작동하지 않는 것처럼 보이는 경우( 즉, 출력 플롯에서 회색으로 표시되고 측정값이 나타나지 않는 경우)에는 다음과 같은 몇 가지 이유가 있을 수 있습니다.

블랙홀 영역이 너무 작습니다 . 잘못된 결과를 방지하기 위해 임계값 테스트를 통과한 영역은 유용하게 사용될 수 있을 만큼 충분히 넓은 연속 영역을 가져야 합니다. 이는 감지된 영역의 측면에서부터 영역을 좁혀가는 과정을 포함하므로, 이미지에서 블랙홀이 너무 작으면(대상으로부터 멀리 떨어진 저해상도 카메라의 경우 발생할 수 있음) 결과에 나타나지 않을 수 있습니다.

블랙홀 주변에 충분한 광 영역 데이터가 없는 경우 : ISO 18844 방법 C에서는 블랙홀 영역의 픽셀 값을 주변 광 영역의 픽셀 값과 비교하도록 요구합니다. 또한, 블랙홀의 네 면(위, 왼쪽 등)의 광 영역 값을 평균화합니다. 블랙홀 영역의 네 면에 적절한 여유 공간 내에 유효한 광 영역 데이터가 없으면 측정되지 않습니다. 이는 블랙홀이 이미지/크롭 영역의 가장자리에 너무 가깝거나 다른 블랙홀에 너무 가까이 있을 때 발생할 수 있습니다.

IV IEEE 2020 플레어 방식 A

Imatest 버전 25.2 부터 Imatest는 IEEE 2020 플레어 측정법 A 를 지원합니다. 이 방법은 ISO 18844 베일링 글레어 측정법을 확장하여 더 넓은 시야각에 걸쳐 플레어 측정을 위한 추가 교정점을 제공합니다. 이 방법은 Imatest의 플랫필드 분석 모듈에서 ISO 18844 플레어 측정법 C 계산을 사용하여 직접 적용할 수 있습니다. 해당 차트는 Imatest 스토어에서 구매할 수 있습니다 .

V. 대비 해상도 2회 노출법

2021.2 버전에서는 마스크 없이 촬영한 이미지와 마스크를 적용하여 촬영한 이미지, 두 장의 명암 대비 차트 이미지를 사용하여 새로운 결합 동적 범위 및 이미지 플레어(베일링 글레어) 측정 기능을 추가했습니다. 이 방법은 베일링 글레어 외에도 두 가지 동적 범위를 측정합니다. 하나는 정상적인 플레어(마스크 없음)가 있는 경우이고, 다른 하나는 베일링 글레어가 적은 경우(마스크 적용)입니다. 또한 이 방법은 동적 범위를 제한하는 특정 요인에 대한 추가 정보를 제공합니다. 마스크는 밝은 부분의 86%를 덮어 베일링 글레어를 크게 줄여줍니다(1-12).  작고 밝은 부분과 어두운 부분만 남겨두고 나머지 차트 대부분을 덮습니다. 어두운 부분 13~20은 마스크가 적용되지 않았습니다. 차트를 고정하는 프레임에 꼭 맞는 마스크 이미지는 오른쪽 아래에 나와 있습니다. 원형 구멍(등록 표시용)은 플레어를 최소화하고 (대부분의 경우) 자동 영역 감지를 가능하게 하기 위해 광학 밀도 1.2의 중성 밀도 젤 필터로 덮여 있습니다.

명암 대비 해상도 개념도

명암비 해상도 플레어 마스크

방법

명암비 차트의 이미지 두 장을 획득하십시오.  노출과 구도가 동일하지만, 하나는 마스크를 쓰지 않은 사진이고 다른 하나는 마스크를 쓴 사진입니다.

노출 — 선형 센서의 경우, (가능하다면) 패치 1에서 가장 밝은 안쪽 사각형은 포화되고, 더 어두운 안쪽 사각형은 포화되지 않도록 노출을 설정해야 합니다.  HDR(비선형) 센서에 대한 권장 사항은 경험이 더 쌓이면 추가할 예정입니다. 수동 노출 제어를 강력히 권장합니다 . 자동 노출은 대부분의 자동 노출 알고리즘이 마스크 처리된 이미지에서 가장 밝은 부분을 과다 노출시키는 경향이 있으므로 피해야 합니다.

프레임 구성 — 일반적으로 회색조/다이내믹 레인지 테스트 차트로 프레임을 가득 채우는 것은 권장하지 않습니다. (프레임을 가득 채우는 것은 SFRplus 또는 eSFR ISO와 같은 다목적 차트에만 적합합니다.) 중고해상도 카메라(≥5MP)의 경우, 차트의 세로 길이가 이미지의 절반 정도를 차지하도록 하는 것이 좋습니다. 베일 링 글레어는 가장 밝은 부분과 측정 패치 사이의 간격에 따라 달라지므로, 측정의 일관성을 보장하기 위해 모든 테스트 시퀀스에서 프레임 구성을 일관되게 유지해야 합니다.

Imatest는 마스크를 자동으로 감지하고 그에 따라 계산을 조정합니다.

마스크를 적용하지 않은 이미지에서 밝은 패치(1-12)의 왼쪽 부분에서 계산 된 신호 레벨 은 마스크를 적용한 이미지에서 안쪽의 두 개의 작은 사각형(밝은 사각형과 어두운 사각형)의 평균값으로 대체됩니다. 노이즈는 두 사각형 중 하나(가장 위쪽 행은 포화될 수 있으므로 밝은 사각형)에서 계산됩니다. 가장 어두운 영역을 제외하고는 마스크를 적용했을 때와 적용하지 않았을 때의 결과가 대부분 유사합니다. 마스크는 베일링 글레어를 크게 줄여주기 때문에 가장 아래쪽 행(패치 18-20)의 로그 픽셀 레벨 평균값이 감소합니다. 베일링 글레어는 마스크를 적용하지 않았을 때와 적용했을 때 측정된 가장 아래쪽 행의 로그 픽셀 레벨 차이입니다.

결과

본 연구에서는 Panasonic Lumix LX-100으로 촬영한 이미지를 사용하여 이중 노출 방식을 설명합니다. LX-100은 1인치(선형, 비HDR) 센서와 고품질 Leica 브랜드 줌 렌즈를 탑재한 비교적 소형의 고품질 보급형 카메라로, RAW 파일 저장이 가능합니다(이 측정의 성공에 필수적임). 노출은 수동으로 1/60초, f/8로 설정했습니다. 세 가지 유형의 파일을 분석했습니다.

• 원본 파일은 LibRaw(dcraw의 대체 프로그램)를 사용하여 48비트 컬러 TIFF 파일(비트 심도 = 16)로 변환되었습니다.  선명도 향상이나 노이즈 감소는 적용하지 않았습니다. 두 가지 감마 설정을 분석했습니다.
  1. 인코딩 감마 = 1/2.2를 사용하여 파일을 Adobe RGB 색 공간으로 변환했습니다.
  2. 감마 값을 1로 설정하여 변환한 파일입니다(원본 이미지와 동일).
• 카메라 내부에서 생성된 JPEG 이미지(24비트 sRGB 색상). 노이즈 감소 및 선명도 향상(양방향 필터링)이 적용되며, 톤 응답 곡선은 픽셀 레벨이 밝기에 비례하는 직선 감마 곡선 (인코딩 감마) 과는 상당히 다릅니다.

RAW 파일을 48비트 색상 Adobe RGB로 변환 (비트 심도 = 16, 인코딩 감마 = 1/2.2)

이 변환이 최상의 결과를 제공했습니다. 감마 값을 1로 설정하면(아래 설명 참조) 측정값이 비트 심도 16으로 제한되는데, 이는 최대 픽셀 레벨이 ^2¹⁶⁻¹ = 65535가 되며, _log₁₀ (65535) = 4.816 = 96.3dB임을 의미합니다. 감마, 톤 응답 곡선 및 관련 개념 - 감마 인코딩의 장점 에서 언급했듯이, 감마 인코딩(일반적으로 γ = 1/2.2 = 0.454)은 유효 동적 범위를 크게 증가시켜 이러한 측정값을 크게 향상시킵니다.

이 변환은 입력 이미지를 거의 순수한 감마 = 1/2.2 곡선으로 인코딩합니다. 만약 빛 번짐이나 노이즈가 없다면, 응답 곡선(아래 그림의 굵은 회색 선)은 가장 밝은 부분부터 가장 어두운 부분까지 기울기가 1/2.2인 직선이 될 것입니다. 어두운 영역에서 이 곡선이 평평해지는 것은 빛 번짐(그리고 노이즈 플로어)이 존재함을 나타냅니다 .

주요 결과는 각 이미지의 위쪽 그래프 오른쪽 부분에 있습니다(아래 이미지에서는 글꼴이 다소 작습니다). Y(patch 1, mean(18-20))는 패치 1의 log ₁₀ (휘도) 레벨과 맨 아래 행의 어두운 패치들의 평균값입니다. 이 값은플레어 광의 영향을 크게 받으며, 위쪽 그래프에서 log ₁₀ 신호 레벨 곡선이 평평해지는 것으로 나타납니다.

마스크를 적용하지 않은 Adobe RGB(48비트) 결과입니다.
패치 1 = 0; 평균 Y(패치 18-20)(맨 아래 행) = -2.04(로그 ₁₀ 단위) 마스크를 적용한 Adobe RGB(48비트) 결과입니다.
패치 1 = -0.027; 평균 Y(패치 18-20)(맨 아래 행) = -3.53(로그 ₁₀ 단위)

베일로 인한 눈부심 정량화

회색 영역의 밀도가 패치당 5dB = 0.25 OD씩 증가하므로 맨 아래 행(패치 19에 해당)의 평균 밀도는 18×5 = 90dB = 4.5 OD이며, 이는 패치 1(왼쪽 상단에서 가장 밝은 패치)에 대한 패치 19의 조명 = 0.0000316(선형 단위) 에 해당합니다 . γ−enc = 2.2 색 공간의 경우, 이는 P _log ( 19 ) = _log10 ( 픽셀 레벨( 19 )/ _pmax ) = 4.5/ γ−enc = −2.04가 되며 , 이는 우리가 흔히 관찰하는 것보다 높습니다. 만약 P _log ( 19 ) 가 두 이미지 중 하나라도 더 낮으면(위 이미지의 경우 -2.04 및 -3.56임), 카메라가 단일 이미지에서 베일링 글레어를 계산하기에 충분히 선형적이지 않다고 가정하고 아래의 2 이미지 방법을 사용해야 합니다.

패치 n 에서 정규화된 조명 I _n 에 대해 측정된 로그 픽셀 레벨은 인코딩 감마 γ-enc의 영향을 받습니다.

픽셀 레벨(n) ⁄ p _max = I _n ^{γ-enc (} 패치 n 에 대한 값), 여기서 p _max 는 비트 정밀도에 대한 최대 픽셀 레벨입니다(8비트 파일의 경우 255, 16비트 파일의 경우 65535 등).

여기서 사용된 Adobe RGB 색 공간의 경우 γ-enc = 1/2.2 = 0.4545입니다. sRGB도 비슷하지만 정확히 일치하지는 않습니다(선형 영역이 작습니다). 카메라에서 생성된 JPEG 파일은 다양한 톤 응답 곡선을 적용하기 때문에 γ-enc 값을 정확하게 결정하기 어렵습니다. γ-enc 값을 신뢰할 수 있는 값으로 얻으려면 RAW 이미지를 사용하고 "숄더"나 톤 매핑과 같은 추가 처리 없이 단순 감마 곡선을 사용하는 RAW 변환 프로그램(Imatest에서 사용되는 LibRaw 등)을 사용해야 합니다. 그래프에 표시된 로그 픽셀 레벨은 다음과 같습니다.

P _log (n) = log ₁₀ ( 픽셀 레벨(n) ⁄ p _max ) = γ-enc × log ₁₀ ( I _n ) ; I _n = ( 픽셀 레벨(n) ⁄ p _max ) ^{1/ γ-enc} = 10^( P _log (n) ⁄ γ-enc )

패치 1(좌측 상단에서 가장 밝은 패치)의 경우, I는 전적으로 차트에서 비롯된 것으로 가정할 수 있습니다( I _1-total = I _1-chart ). 그러나 차트의 평균 밀도가 4.5인 패치 18-20(즉, 패치 19)의 경우, 이는 패치 1에 비해 0.0000316(선형 단위)만큼 낮아진 값이므로( I _19-chart = 0.0000316 I _1-chart ), I _19-total은 차트에서 발생하는 조명과 차광 효과로 인한 조명의 합이라고 가정합니다.

I _19-total = I _19-VG + I _19-chart = I _19-VG + 0.0000316 I _1-chart ; I _19-VG = I _19-total - 0.0000316 I _1-total

절대적인 수치가 필요한 것이 아닙니다. 패치 1의 조명에 대한 상대적(정규화된) 패치 18-20의 평균값으로 측정된 베일링 글레어를 원합니다. 편의상 이를 VG ₁₉ 라고 부릅니다.

VG ₁₉ = I _19-VG / I _1-총합 = I _19-총합 / I _1-총합 - 0.0000316  

VG _19는 P _log (1) 과 P _log (19) 부터 시작하여 I _1-total 과 I _19-total을 중간 계산으로 사용하여 위의 방정식에서 여러 단계에 걸쳐 계산됩니다. γ-enc가 알려져 있고 일관성이 있는 선형 센서의 경우 상당히 좋은 값이 될 것으로 예상되지만, 실제로는 신뢰할 수 없다는 것을 발견했습니다. 위의 마스크된 이미지의 경우, I _19-total은 양호한 선형성과 γ- enc = 1/2.2를 가정했을 때 패치 19에 대해 예상되는 값보다 훨씬 낮습니다. 이러한 이유로 2개의 이미지를 사용한 측정이 더 신뢰할 수 있습니다.

두 이미지 계산 — 카메라 선형성이 예상과 다를 수 있기 때문에(위 예시에서 확인했듯이), 베일링 글레어에 대한 더 나은 추정치는 두 이미지의 VG ₁₉ 차이이며, 여기서 패치 19의 예상 값 0.0000316은 무시합니다. VG ₁₉ = I _19-total / I _1-total .

VG ₁₉ (이미지 2개) = VG ₁₉ (마스크 없음) - VG ₁₉ (마스크 적용)

= I _19-VG (마스크 미착용) / I _1-total (마스크 미착용) − I _19-VG (마스크 착용) / I _1-total (마스크 착용) 

수동 노출 제어(좋은 결과를 위해 필수적)를 사용하는 경우, I _1-total (마스크 없음) ≅ I _1-total (마스크 있음) 이지만, 개별 이미지에서 측정하는 것이 가장 쉽습니다.

마스크가 없는 이미지의 경우,

결과 차이(-2.04-(-3.53) = 1.49 log ₁₀ 픽셀 단위)는 베일링 글레어의 지표이지만, 이것이 주요 측정값입니다. 이미지가 감마 = 1/2.2(0.4545)(측정값 0.458에 가까움)로 인코딩되었으므로 실제 플레어 차이는 1.49×2.2 = 3.28 밀도 단위입니다. 맨 아래 행의 패치들의 상대적인 평균 레벨은 log10 ^-3.53 = 1/3388입니다.

원본 데이터를 48비트 컬러로 변환 (비트 심도 = 16, 선형 인코딩: 감마 = 1)

감마 = 1일 때의 결과는 감마 = 1/2.2일 때의 결과와 유사해 보입니다(더 큰 기울기 제외: 측정된 감마 = 0.847). 그러나 수치는 달랐습니다. 마스크를 적용하지 않았을 때 평균 Y 값(패치 18-20)은 -3.86이고, 마스크를 적용했을 때는 -5.32입니다. 두 결과의 차이인 1.46 밀도 단위는 감마 = 1/2.2일 때의 차이와 유사 하지만 예상보다 작습니다 . 감마 = 1/2.2일 때의 결과를 기준으로 하면 약 1.46×2.2 = 3.2의 차이가 예상되었습니다.

현재 나타나는 현상은 log ₁₀ (픽셀 레벨) 값이 -5 아래로 떨어지는 것인데, 이는 선형 단위로 ^10⁻⁵ = 1/100,000에 해당합니다. 이는 최대 픽셀 값이 65535인 16비트 심도 이미지의 예상 범위를 벗어난 값입니다. 즉, 16비트 심도 파일의 선형 한계에 도달한 것입니다. 오른쪽 히스토그램은 마스크 처리된 이미지의 어두운 부분에 있는 픽셀 레벨을 보여줍니다. 특히 녹색 채널에서 많은 픽셀 값이 0입니다. 이는 최대 레벨(x축 값)이 65535인 16비트 파일에 대한 결과입니다.

JPEG (24비트 색상, 비트 심도 = 8, 인코딩 감마 약 1/2.2)

JPEG 파일은 카메라 내부에서 처리됩니다. 처리 과정에는 노이즈 감소(48비트 Adobe RGB 변환보다 노이즈 기반의 더 넓은 다이내믹 레인지를 구현하기 위한 것), 선명도 향상, 감마 인코딩 외에도 톤 응답 곡선 적용이 포함됩니다. 톤 응답 곡선은 직선이 아니라 밝은 부분에서 강한 "어깨" 모양을 하고 있어 이미지가 더욱 "필름 같은" 느낌을 주고 과포화된(과다 노출된) 하이라이트를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

마스크를 적용하지 않은 JPEG 이미지와 적용한 JPEG 이미지 모두에서 응답 곡선은 입력 밀도 ≈ 3 부근에서 log ₁₀ (레벨) 약 -2.3(10 ^{- 2.3} = 1/200)까지 평탄해집니다. 평균 Y 값(패치 18-20)은 마스크를 적용하지 않았을 때 -2.19이고, 적용했을 때는 -2.24입니다. 안타깝게도 8비트 JPEG 이미지의 경우 2개 이미지 베일링 글레어 측정에 실패했습니다. :-(  16비트 Adobe 이미지(인코딩 감마 = 2.2)가 가장 좋은 결과를 보였습니다.

마스크를 적용하지 않은 JPEG(24비트) 결과입니다.
패치 1 = 0; 마스크를 적용하지 않았을 때 평균 Y(패치 18-20)(맨 아래 행) = -2.19(log ₁₀ 단위)
마스크를 사용했을 때는 -2.24였습니다. 8비트 이미지의 한계 때문에 측정이 실패했습니다.

베일에 가려진 빛 번짐에 대한 심층 분석: 맨 아래 줄이 방향을 바꾸는 이유

위 이미지의 맨 아래 행(패치 18-20)에서 이상한 현상이 관찰됩니다. 로그 밀도가 감소해야 하는데 오히려 증가하기 시작합니다. 이 짙은 그림자를 관찰하기 위해 마스크 처리된 차트의 과다 노출된 이미지를 이미지 통계 (1초 vs. 1초) 에서 열어보았습니다.  1/60초( 공칭 노출: 노출 시간의 60배) 로 촬영한 후, 밝기 조절(HSL) 기능을 사용하여 어두운 그림자 부분의 디테일을 살렸습니다. 가장 밝은 7개 영역은 완전히 포화된 상태입니다.

동적 범위 게시물에서 설명하고 ISO 18844 에 따라 측정한 바와 같이, 단거리 플레어 현상이 명확하게 나타납니다.

맨 아래 줄에서 놀랍지만 완전히 예상치 못한 것은 아닌 현상이 나타납니다. 18번 패치에서 20번 패치로 갈수록(어두운 색에서 더 어두운 색으로) 점점 밝아지는 얼룩들입니다. 이 얼룩들은 첫 번째 줄에 있는 밝은 패치들의 방사형 대칭 구조를 이루는, 매우 흐릿한 복제품처럼 보입니다. 빨간색 화살표는 얼룩의 발생 지점에서 얼룩 자체를 가리키고 있습니다. 이러한 현상은 흔하지는 않지만, 다른 카메라 한 대에서 관찰된 적이 있습니다.

30배 과다 노출된 마스크 처리되지 않은 이미지(HSL로 밝게 보정됨)와 비교해 보는 것이 흥미롭습니다. 베일링 현상으로 인한 눈부심이 많이 보입니다.

베일링 글레어 소개 | 렌즈 반사 | "블랙홀" 광 트랩 | I. 스텝차트 측정
II. ISO 9358 | III. ISO 18844 | 감마 권장 사항 | IV. 콘트라스트 해상도 2회 노출법
베일링으로 인한 눈부심 정량화 | 두 이미지 계산