薄紗眩光

介紹

眩光是指會使影像模糊（降低陰影區域的對比）的雜散光。它是由鏡頭組件表面與鏡頭內筒之間的反射引起的。眩光是鏡頭光暈（影像模糊，導致陰影細節和色彩遺失）以及「鬼影」的強烈預測因素，當視野內或附近存在強光源時，眩光會降低影像品質。眩光存在於所有光學系統中，包括人眼。它是限制相機動態範圍的主要因素，尤其是在使用動態範圍為 120 dB 或更高的高動態範圍 (HDR) 感光元件時。

低眩光鏡頭歷來以其出色的色彩表現而聞名。色彩飽和度更高，尤其是在陰影部分。低眩光或許與銳利度一樣，是經典徠卡和蔡司鏡頭享有盛名的重要原因。

這座位於布魯塞爾五十週年紀念公園入口附近的雕像（秋季AutoSens會議的舉辦地）懂得如何應對耀斑光，她會遮擋住自己的眼睛，避免陽光直射。

處理鏡頭光暈的方法有很多。

• 在鏡頭設計中，可以透過使用高品質的鏡頭鍍膜（多層鍍膜最佳）、在鏡頭筒內設置擋光片以及精心設計來控制眩光。
• 在戶外拍攝時，可以使用遮光罩或其他任何可以遮擋鏡頭表面免受陽光照射的物品來緩解這個問題。安塞爾亞當斯使用了風箱式遮光罩，這種遮光罩因達特桑（日產）汽車的廣告而聞名。 （這裡有一些背景資訊。我記得亞當斯的福特車掛著「第五區」的車牌。 ）緊急情況下，他甚至用帽子遮擋陽光。
• 在攝影棚裡，它是透過光源上的「擋光板」來控制的。

可使用以下 Imatest 模組測量遮光罩眩光。

• 階梯圖使用與黑洞相鄰的 Q13 或 Q14（線性）灰階圖。此灰階圖用於估計相機響應（針對已處理的影像）。使用原始影像始終更可靠。
• Uniformity （以及Uniformity Interactive ）使用Imatest 5.0+中的 ISO 18844 方法 C 測量眩光。影像不能包含灰階圖表（線性化資訊必須來自單獨的測量）。需要兩張圖表圖像的方法 A 和 B 將在稍後添加。
• 影像統計模組對於檢查空間相關的鏡頭光暈非常有價值，如下圖所示。

一張糟糕的照片，顯示了陽光造成的嚴重鏡頭光暈（最左邊），以及遮擋陽光後出現的輕微光暈（靠近左邊）。
Canon EOS-20D，24-70mm f/2.8L，24mm，f/8，無遮光罩。

拍攝於科羅拉多州臭名昭著的“2007 年冬季”
（12月及1月三週內降雪量達5英尺）

Imatest眩光測試旨在預測鏡頭在複雜環境下產生眩光的可能性：數值越大，眩光越嚴重。但它並非完美無缺。它無法預測鬼影（左圖中「停止」標誌後方可見的鬼影）。而且，它對已處理的影像並不可靠；只有線性 RAW 格式影像才能提供可靠的測量結果。而廉價相機和手機通常無法拍攝RAW 格式影像。

測量操作相當簡單，但如果不小心操作，一些陷阱可能會導致結果不準確或誤導。為了獲得最佳精度，建議進行一定程度的曝光控制—無論是手動設定還是曝光補償。拍照手機和其他一些簡易設備可能無法進行曝光控制。

遮蔽眩光是透過拍攝一個或多個位於均勻白色區域內的純黑色區域來測量的，該白色區域遠遠超出影像畫面（在ISO 18844中為影像寬度的 1.41 倍）。它被定義為從黑色區域（不發光）到達感測器的光量與從周圍白色區域到達感測器的光量之比。

遮蔽眩光 = V = L （黑色區域）/ L （白色表面） ，其中L為感測器處的照度。

對於線性影像感測器（包括大多數非HDR感測器），這種測量方法很簡單。

• 如果您可以存取感測器的線性（RAW）輸出，
• 如果白色區域飽和度不足（ISO 18844 建議位元深度為 8 的檔案飽和度為 255 中的 225），
• 如果黑色區域中的訊號足夠強，遠高於噪聲，且
• 如果黑色區域完全是黑色。

我們先解決最後一個問題：如何製造一個完全漆黑的物體－黑洞（也叫光陷阱）。別擔心，它比那種會把行星吞噬到核心的黑洞環保得多。

鏡頭反射是眩光的主要原因。未鍍膜的玻璃表面（折射率約 1.5）會反射入射光的R = 4% = 0.04。 （請記住，一塊玻璃或一個鏡頭元件有兩個表面。） 對於任何表面與光源之間的每一塊玻璃表面，都會有一部分主反射光（即原始入射光的R² ）反射回影像感測器。這被稱為二次反射。由於大多數鏡頭表面都是曲面，這部分光線會失焦，也就是說，它會使影像的一部分變得模糊。 根據Edmund Optics的說法，最佳的抗反射塗層在可見光譜範圍（~400-700nm）內的反射率R ≅ 0.4% = 0.004。對於合理的入射角範圍， R = 0.005 可能更實際。每次二次反射返回感測器的光強度為R² = 0.000025 = 2.5* 10⁻⁵ = -92 dB (20* log₁₀ ( R² ))。二次反射次數N sec隨著透鏡中元件數量M （由多個元件粘合而成，每個元件有兩個空氣-玻璃接觸面）的增加而迅速增加：1 個元件時為 1 次；2 個元件時為 6 次； 3個元件時為 15 次；4 個元件時為 28 次；5 個元件時為 45 次，以此類推。對於M個元件， M =5個分量是高品質手機相機的典型值； M≥12個分量是單反變焦鏡頭的常見值。由於雜散光並未涵蓋整個影像，因此整體鏡頭光暈的嚴重程度低於二次反射次數所顯示的程度。光暈會隨著與明亮區域距離的增加而減弱。即使感測器動態範圍遠高於此，也很容易理解為什麼實際相機動態範圍的測量值通常限制在70-90dB左右。 由於 ISO 18844 模型無法測量鏡頭反射引起的空間相關眩光，因此其在表徵實際系統性能方面的價值有限。

I. 使用 Imatest Stepchart 遮蔽天花板眩光

不再推薦使用此方法。它已被ISO 18844取代，或者，
為了獲得更高品質的測量結果，採用對比解析度雙曝光法。

黑洞安裝在標準階梯圖（例如柯達 Q-13 或 Q-14）旁邊，用於測量相機的色調響應（像素等級與場景亮度的關係）。這有助於影像線性化，但並非萬無一失，因為相機很少具有簡單的伽馬（指數）響應曲線（其中像素級別 = 亮度^{（伽馬編碼）} ）。相機處理後的檔案在明亮區域通常具有非線性響應，即響應曲線有一個（類似膠片的）「肩部」——這在影像處理上是件好事，因為如果沒有這個肩部，數位相機很容易出現高光過曝的情況。它們在暗部區域（比高光區域更難測量）的伽馬響應通常偏離直線。

Imatest Stepchart遮蔽眩光法與 ISO 18844 [1]第 4.3.2 節中所述的 C 型測量方法非常相似，如下所述。

在Stepchart中，用於測量眩光的 gamma（影像對比）是透過幾種方法之一計算的，並且可能與圖中顯示的平均 gamma 值有很大不同。

無遮光層眩光計算（預設）
薄霧狀眩光；暗區伽瑪值（舊版）	在 Imatest 3.9 之前使用。由於輕微眩光（Q=13/Q-14 圖表的半光澤表面存在的問題），導致陰影對比度降低，因此精確度不高。
薄紗般的眩光；來自較亮區域的伽馬值	如果陰影部分有眩光問題，效果會更好；但如果色調反應曲線存在「肩部」現象，效果則不太理想。適用於 RAW 檔案。
遮光罩眩光；RAW 檔案伽瑪值設為 1！ ！ ！ （最佳）	最好使用經過精確轉換且伽瑪值為 1 的拜耳RAW檔案。注意偏移量，偏移量會影響測量結果。

三個額外的設定可以讓黑洞與白色區域相鄰。

白點是透過階梯影像素值介於最小像素值到最大像素值範圍的 0.1 到 0.6 之間的區域推斷出來的，也就是說，最亮的區域（通常是非線性的，屬於色調響應曲線的「肩部」）會被排除在外。白色參考值是從該區域中間的色塊推斷出來的。例如，假設它是色塊 11。由於 Q-13/Q-14 的密度階躍為 0.1，色塊 11 比色塊 1（參考白）暗 1.0 個密度單位（亮度是色塊 1 的十分之一），也就是說，我們透過測量色塊 11 來推斷白電平：推斷出的白色像素值將是像素色圖塊 11 倍數^位值的 10 倍。由於非線性甚至高光裁剪都很常見，因此與直接測量白色區域相比，這種方法可以更準確地測量眩光。以下是修正後的眩光方程式。

遮蔽眩光 = V = (黑色物體像素值/ 推斷的白色表面像素值) ) ^1/gamma

組裝目標

測量的典型框架

使用 Stepchart 進行分析時，將柯達 Q-13 或 Q-14 階梯圖和黑洞盒安裝在一張卡紙上，卡紙的寬度大約是 Q-13 階梯圖的兩倍——卡紙的尺寸並不關鍵。在卡紙上，Q-13 階梯圖安裝位置的右側，開一個 3/4 英吋x 1 英吋的孔。黑洞盒安裝在孔的後方。 Q-13 階梯圖的安裝位置略微超出孔的開口。卡紙用魔鬼氈固定在一大塊白色泡棉板上，以便於取下並安全存放。

黑洞位置詳情

如果需要，可以將黑洞放置在白色區域旁邊——已添加多個設定以允許這種放置方式。

測量薄霧眩光

• 依照Imatest 測試實驗室的描述，均勻照亮目標，目標上各處的照度變化不應超過 ±20%。盡可能降低相機附近的周圍環境光，以最大程度地減少進入「黑洞」的光線。
• 注意你使用的是遮光罩還是濾鏡（例如大多數攝影師為了保護鏡頭而普遍使用的UV濾鏡）。兩者都會影響眩光。
• 將相機設定為最低可用 ISO 感光度，以最大程度地減少暗部雜訊。
• 調整曝光（或曝光補償），使白電平接近飽和（8 位元檔案約為 225 層），即，使其偏向過曝方向。
• RAW輸出是首選，但如果響應曲線接近簡單的指數曲線（伽馬曲線），JPEG 格式也完全可以接受；也就是說，它的色調響應曲線並不復雜，尤其是在「色調邊緣」區域。遺憾的是，我們看過一些手機相機完全不符合這個假設。以下是建議的 dcraw 設定：

由於 dcraw 並不總是能正確消除映像檔中的像素（黑色電平）偏移，我們經常建議將原始檔案轉換為DNG 格式，然後將其讀入Imatest 。

• 拍攝目標的中心部分，在 Q-13 圖表和「黑洞」周圍留出一些白色區域。典型的構圖方式如上圖所示，位於「組裝目標」的右側。畫面左右兩側白色目標的長度應與畫面本身的長度大致相等。同樣，畫面上下兩側白色目標的長度也應與畫面本身的長度大致相等。 （從畫面外部進入鏡頭的光線是造成鏡頭光暈的重要因素。）
• 運行Imatest並選擇“階梯圖” 。打開圖像檔。如果「自動區域偵測」未選中，且影像大小與上次運行相同，系統會詢問您是否要重複相同的 ROI（感興趣區域）。如果選擇「否」 ，系統會提示您選擇 ROI。您可以先粗略選擇，之後會彈出另一個視窗供您進行精細調整。
• 完成粗略選擇後，將出現如下所示的「階梯圖」輸入對話方塊。要測量眩光，必須取消選取“自動區域偵測”，並將色塊數量設定為比階梯圖中色塊數量多 1（本例中為 21），並且必須正確設定眩光值。對於根據上述建議解碼的 RAW 影像，我們建議眩光值設定為：伽瑪 = 1 。

VG，左側空洞表示空洞位於圖表影像左側白色區域附近。 這並不意味著影像已經水平翻轉（鏡像）。

• 點選“確定” 。此時會彈出微調框。如果暗部太暗，請點選「縮小」按鈕右側的「變亮」按鈕，以便清楚檢視。 “變亮”按鈕在影像變亮後會變成“正常” 。有時，最大化視窗並點擊“粗略”單選按鈕（位於視窗左側中間）會有幫助。

• 點擊「是，繼續運行 Stepchart 並計算遮蔽眩光」。

結果

第一張圖顯示了佳能 EOS-20D 搭配 24-70mm f/2.8L 鏡頭，焦距設定為 70mm，光圈設定為 f/8 時的結果。第一張圖的中間偏右位置顯示了雲霧狀眩光。

無濾鏡：減少 23% 的眩光

曝光過度約 2 檔光圈，使用了 UV 濾鏡： 結果對過度曝光不敏感。

這些圖表顯示了JPEG和RAW（轉TIFF）密度響應線性度的差異。 EOS-20D的線性度（一條直線伽瑪曲線）偏差很小。

JPEG密度響應， 高光部分顯示非線性

RAW/TIFF 密度響應， 高光部分錶現出良好的線性度

結果表：佳能 EOS-20D JPEG 數據
鏡片	元素	團體	焦距	光圈	薄紗般的眩光	評論
佳能 24-70mm f/2.8L USM（無遮光罩；單層鍍膜 UV 濾鏡）	16	13	70	8	0.453%	這是一款高階變焦鏡頭，以其卓越的銳利度而聞名。單層鍍膜UV濾鏡對成像效果影響顯著，但對過度曝光並不敏感。使用RAW（CR2）格式影像時，加裝濾鏡後的眩光率為0.564%，未加裝濾鏡時為0.391%。結果不同，但趨勢相似。
（無濾鏡）					0.348%
（過曝 2 檔，加濾鏡）					0.464%
佳能 90mm f/2.8 TS-E（無濾鏡）	6	5	90	8	0.291%	這是一款高品質的移軸鏡頭，鏡片和鏡片組數量相對較少。它擁有優美的色調和色彩表現，而且眩光現象極少。
Sigma 18-125mm f/2.5-5.6 DC（附遮光罩和多層鍍膜UV濾鏡）	15	14	77	8	0.293%	就這個價位來說，這支鏡頭非常出色。眩光控制也出奇地好。 （如果你正在考慮購買：它的自動對焦性能較差；手動對焦要好得多。）
佳能 28-80mm f/3.5-5/6（無濾鏡）	10	9	80	8	0.634%	（1991年版）一款廉價的「套機」鏡頭，設計目標是降低成本。因此人們對它的期望值也不高。奇怪的是，它的白平衡偏紅。
佳能 70-200mm f/4L USM（含 UV 濾鏡和遮光罩）	16	13	70	8	0.396%	這是一款非常優秀的輕量級鏡頭。 IS版本採用15組20片鏡片設計，會增加眩光。
底部的表格顯示了群體（連接元素的集合）數量與導致眩光的反射數量之間的關係。

大部分測試結果都在意料之中。佳能90mm鏡頭眩光控制最好，而價格低廉的佳能28-80mm鏡頭眩光最嚴重。唯一令人驚訝的是適馬18-125mm鏡頭的出色表現：這款鏡頭以其優異的性能和性價比而聞名，儘管其自動對焦性能平庸。我通常使用手動對焦模式。

限制

對於長焦鏡頭而言，眩光可能被低估——尤其是在不使用遮光罩的情況下——因為長焦鏡頭成像的光線僅占到達前鏡片的一小部分（普通鏡頭和廣角鏡頭的成像比例要大得多）。如上圖所示，測試目標可能不夠大，無法模擬到達鏡頭的所有光線。如果使用遮光罩，這種誤差會顯著降低。

如果相機在低光照條件下的反應存在非線性，則結果可能不準確（儘管相對結果，即比較結果，仍然有效）。最穩健的做法始終是使用RAW影像，並使用「線性」（即簡單的伽馬曲線）設定進行轉換。您可以使用dcraw轉換器將多種 RAW 格式匯入Imatest 。

III. 使用 Imatest Uniformity 或 Uniformity Interactive 進行 ISO 18844 眩光（遮蔽眩光）測量

Imatest 5.0+ 的均勻性和均勻性互動模組中已添加了ISO 18844 耀斑測量。目前，僅實作了方法 C ，該方法使用單張影像，其中暗區被視為「黑洞」（光陷阱）。

ISO 18844 圖表排列方式：可以是尺寸為影像高度和寬度（H 和 W）的 1/10 的單一矩形。
或一組沿對角線排列的圓。

Imatest 提供此測試目標的背光版本。透射式測試圖應在黑暗環境中使用，並注意盡量減少反射回測試圖的光線。

目前的 ISO 18844 標準存在一個相當嚴重的問題。在 4.3.1 節中，它給出了一個使用 sRGB 色彩空間公式對影像進行線性化（計算輸出亮度值Y'sYCC ）的公式，而 sRGB 色彩空間是大多數消費級相機所使用的色彩空間。問題在於，大多數相機並非 以 sRGB（或其他任何色彩空間）標準對影像進行編碼。事實上，它們很少接近標準。大多數相機都應用色調響應曲線（帶有“肩部”以柔化高光飽和度），而這些曲線也可能影響暗部區域的響應（暗部區域對於測量眩光/光暈至關重要），而這些暗部區域往往難以測量。
ISO 18844 光暈範例影像（模擬）。點擊下載

• 第一步－透過曝光和RAW設定照亮目標，與Stepchart相同。
• 拍攝目標的中心部分，按照上圖中的H和V 方向進行構圖，如有必要，可對長寬比進行一些調整。
• 運行Imatest並選擇“均勻性”或“互動均勻性” 。打開圖像檔。如果影像大小與上次運行相同，系統會詢問您是否要重複相同的 ROI（感興趣區域）。大多數情況下，您需要選擇整個影像。
• 選擇完成後，如果您按一下「是」 （非 快速模式），則會顯示「均勻性設定」窗口，其部分內容如下所示。您可以選擇不進行 ISO 18844 計算，或使用兩種線性化方法進行計算：輸入伽瑪值（如下左圖所示）或使用色彩空間線性化（標準中要求使用，但很少正確）。伽瑪值必須在單獨的影像中測量。

均勻性設定視窗（部分）

• 選擇“黑洞”偵測方法：“自動”或“從手動閾值”。
  • 自動（建議）：對影像應用自適應閾值處理，以確定哪些像素構成黑洞區域。與手動設定的全域閾值相比，這種方法更不容易受到漸暈的影響。
  • 手動閾值：選擇此選項後，右側欄位將啟用，使用者可以輸入 0 到 1 之間的數值。低於此閾值的線性化像素值（歸一化到資料類型範圍，使其介於 0 和 1 之間）將被標記為黑洞區域。
  • 選擇“耀斑圖”以產生圖形。

結果

結果以 ISO 18844 耀斑圖以及 CSV 和 JSON 輸出檔的形式呈現。

ISO 18844 模擬圖表均勻性測試結果（並非所有對角線區域都包含在內）

黑洞探測難題

除了上述閾值選項（自動或手動）之外，Imatest 還使用一些其他標準來確定產生 ISO18844 光暈結果的有效區域。如果您正在測試影像，但軟體似乎沒有處理影像中的黑洞區域（即，該區域在輸出圖中顯示為灰色且不顯示任何測量值），則可能有以下幾個原因：

黑洞區域太小：為了防止錯誤結果，我們要求通過閾值測試的區域必須具有足夠大的連續面積才能有效。這涉及到從偵測到的區域邊緣向內侵蝕，因此，如果影像中的黑洞太小（這種情況可能發生在低解析度相機距離目標較遠時），則可能不會出現在結果中。

黑洞周圍沒有足夠的亮區資料：ISO 18844 的方法 C 要求將黑洞區域的像素值與局部周圍亮區的像素值進行比較。此外，它還會對黑洞四面（上方、左側等）的亮區值進行平均。如果在黑洞四面的適當範圍內沒有有效的亮區數據，則不會進行測量。這種情況可能發生在黑洞過於靠近影像/裁切區域的邊緣或過於靠近另一個黑洞時。

IV IEEE 2020 耀斑法 A

從Imatest 25.2 版本開始，Imatest 新增了對IEEE 2020 Flare Method A的支援。此方法擴展了 ISO 18844 的眩光測量，透過增加額外的校準點，可在更大的視野範圍內進行眩光測量。使用者可以直接在 Imatest 中應用此方法，只需在 Flatfield 分析模組中使用 ISO 18844 Flare Method C 的計算即可。該圖表 可在 Imatest 商店購買。

V 對比解析度雙曝光法

在 2021.2 版本中，我們新增了對動態範圍和影像光暈（遮蔽眩光）共同測量的支援。此測量基於對比度解析度圖表的兩張影像：一張未使用遮罩，另一張使用遮罩。除了遮蔽眩光外，該方法還測量兩個動態範圍：一個是正常光暈（未使用遮罩）下的動態範圍，另一個是低遮罩眩光（使用遮罩）下的動態範圍，並提供有關限制動態範圍的具體因素的更多資訊。遮罩覆蓋了 86% 的較亮區域（1-12），從而顯著降低了遮蔽眩光。  僅保留內部較亮和較暗的小區域。它也覆蓋了圖表的大部分其餘部分。較暗的色塊 13-20 未被遮罩。遮罩的圖像（緊貼圖錶框架）顯示在右下方。圓形開口（用於定位標記）覆蓋有光學密度為 1.2 的中性密度濾光片，以最大限度地減少眩光，並且（在大多數情況下）可以實現自動區域檢測。

對比解析度概念圖

對比度解析度光暈蒙版

方式

取得對比度解析度圖的兩張影像，  兩張照片曝光和構圖完全相同，一張沒有戴面具，一張戴了面具。

曝光－ 對於線性感測器，應設定曝光（如果可能），使色塊 1 中最亮的內部方塊飽和，但較暗的內部方塊不飽和。  待我們累積更多經驗後，我們將加入HDR（非線性）感測器的建議。強烈建議使用手動曝光控制。 應避免使用自動曝光，因為大多數自動曝光演算法往往會過度曝光遮罩影像中最亮的區域，而且過度曝光的情況通常很嚴重。

構圖－我們通常不建議用灰階/動態範圍測試圖填滿整個畫面。 （填滿畫面僅適用於 SFRplus 或 eSFR ISO 等多用途測試圖。）對於中高解析度相機（≥5MP），一個好的指導原則是測試圖的垂直尺寸應覆蓋影像的大約一半。 由於眩光取決於最亮區域和測量區域之間的間距，因此在任何測試序列中，構圖都應保持一致，以確保測量的一致性。

Imatest 會自動偵測掩膜並相應地調整計算。

訊號強度（由未遮罩影像中較亮色塊（1-12）左側區域計算）被遮罩影像中兩個較小（較亮和較暗）的內部正方形的平均值所取代。雜訊由這兩個正方形中的一個（較亮的正方形，但頂行除外，因為頂行可能出現飽和）計算得出。除最暗區域外，大多數結果在有無遮罩的情況下都相似。由於遮罩顯著降低了遮罩眩光，因此底部暗色區域（18-20）的像素對數平均值有所降低。遮罩眩光是指底部暗色區域在有無遮罩兩種情況下的像素對數值之差。

結果

我們使用松下 Lumix LX-100 拍攝的影像來說明雙曝光法。 LX-100 是一款相對緊湊的高品質消費級相機，配備 1 吋（線性；非 HDR）感光元件和高品質徠卡變焦鏡頭，可保存 RAW 檔案（這對本次測量至關重要）。曝光控制設定為手動，快門速度 1/60 秒，光圈 f/8。 分析了三種類型的文件。

• 使用 LibRaw（dcraw 的替代品）將原始檔案轉換為 48 位元彩色 TIFF 檔案（位元深度 = 16）。  未進行銳化或降噪處理。分析了兩種伽馬設定。
  1. 檔案已轉換為 Adobe RGB 顏色空間，編碼 gamma = 1/2.2，並且
  2. 使用 gamma = 1 轉換的檔案（與原始影像相同）。
• JPEG（24 位元 sRGB 顏色），由相機內部產生。應用了降噪和銳利化（雙邊濾波），色調響應曲線與直線伽馬曲線（像素等級與亮度成正比（編碼伽瑪） ）截然不同。

原始影像轉換為 48 位元 Adobe RGB 色彩（位元深度 = 16；編碼伽瑪值 = 1/2.2）

這種轉換方法效果最佳。使用 gamma = 1（如下所述）會導致測量結果受限於位元深度 = 16，其最大像素等級為^2¹⁶ - 1 = 65535，其中_log₁₀ (65535) = 4.816 = 96.3 dB。正如我們在「Gamma、音調反應曲線及相關概念 ——Gamma 編碼的優勢」一文中指出的，Gamma 編碼（通常γ = 1/2.2 = 0.454）顯著提高了有效動態範圍，從而極大地改善了這些測量結果。

這種轉換使用接近純伽馬曲線（γ = 1/2.2）對輸入影像進行編碼。如果沒有眩光或噪聲，響應曲線（下圖中的粗灰 線）將是一條斜率為 1/2.2 的直線，從最亮到最暗的區域都保持一致。這條曲線在暗區變平表示存在眩光（以及可能的雜訊基底）。

關鍵結果位於每張影像上方圖表的右側（下方影像中的字體較小）：Y(patch 1, mean(18-20)) 是圖塊 1 的_log10 （亮度）值，也是底行暗斑塊的平均值。此數值受耀斑光的影響很大，這可以從上方圖表中_log10訊號強度曲線的平坦化看出。

不使用蒙版的AdAdobe RGB (48 位元) 結果。
第 1 個斑塊 = 0；平均 Y(第 18-20 個斑塊)（底行）= -2.04（以₁₀為底的對數單位） 使用遮罩的AdAdobe RGB (48 位元) 結果。
第 1 個斑塊 = -0.027；平均 Y(第 18-20 個斑塊)（底行）= -3.53（以₁₀為底的對數單位）

量化薄霧眩光

由於灰階區域的密度每增加一個色塊，密度增加 5 dB = 0.25 OD，因此底行（相當於色塊 19）的平均密度為 18 × 5 = 90 dB = 4.5 OD，相當於色塊 19 的照度相對於色塊 1（左上角最亮的色塊）為 0.0003）。對於γ−enc = 2.2 的顏色空間，這將導致P _log ( 19 ) = log ₁₀ (像素等級 ( 19 ) ⁄ p _max ) = 4.5 / γ−enc = −2.04 ，這比我們通常觀察到的值要高。如果任一影像的P _log ( 19 )值較低（上述影像分別為 -2.04 和 -3.56），則我們假設相機的線性度不足以僅透過單幅影像計算眩光，因此我們需要使用下文所述的雙影像方法。

測量所得的歸一化照明I _n在色塊n上的對數像素等級受編碼伽瑪γ-enc 的影響。

像素級別(n) ⁄ p _max = I _n ^γ-enc for patch n , 其中p _max = 位元精度的最大像素等級（8 位元檔案為 255；16 位元檔案為 65535，等等）

對於 Adobe RGB 色彩空間（此處使用）， γ-enc = 1/2.2 = 0.4545。 sRGB 的值接近但不完全精確（它有一個較小的線性區域）。請注意，相機內產生的 JPEG 檔案應用了各種色調響應曲線，這使得γ-enc難以確定。為了獲得可靠的已知γ-enc值，您必須從 RAW 影像開始，並使用 RAW 轉換程式（例如 Imatest 中使用的LibRaw ），該程式使用簡單的伽馬曲線，不進行任何額外的處理，例如「肩部」或色調映射。圖表中顯示的像素對數等級為

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

對於色塊 1（左上角最亮的色塊），我們可以假設I完全來自圖表（ I _1-total = I _1-chart ），但對於色塊 18-20 的平均值（即色塊 19），圖表的平均密度為 4.5，相對於色塊 1 的水平度_為0.00003160 . _1-chart ），我們假設I _19-total是來自圖表和遮蔽眩光的照明之和。

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

我們不需要絕對值。我們想要測量的是相對於色塊 1 的照明度（歸一化）的色塊 18-20 的平均值上的遮蔽眩光。為簡單起見，我們稱之為VG ₁₉ 。

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

VG _{19 的}計算分幾個步驟進行，首先使用P _log (1)和P _log (19) ，然後以I _1-total和I _19-total作為中間計算結果。對於已知且γ-enc穩定的線性感測器，VG 19 應該是一個相當不錯的數值，但我們發現它在實踐中並不可靠。對於上述掩模影像，假設線性度良好且γ-enc = 1/2.2，則I _19-total遠低於預期值。因此，使用兩張影像進行測量更為可靠。

雙影像計算—因為相機線性度可能不是我們所期望的（正如我們在上面的範例中發現的那樣），所以遮蔽眩光的更好估計是兩張影像的VG ₁₉的差異，其中我們忽略了來自色塊 19 的預期值 0.0000316。 VG 19 ₌ I _19-total / I _1-total 。

VG ₁₉ （2 張圖片）= VG ₁₉ （無掩膜）- VG ₁₉ （有掩膜）

= I _19-VG （無遮蔽） / I _1-總數（無遮蔽）− I _19-VG （遮蔽） / I _1-總數（遮蔽） 

如果使用手動曝光控制（為了獲得良好的效果，這是必需的）， 則 I _1-total （無遮罩）≅ I _1-total （有遮罩） ，但最簡單的方法是在單個圖像中測量它們。

對於沒有蒙版的圖像，

結果差異——-2.04-(-3.53) = 1.49 _log10像素單位——是眩光遮蔽的指標，儘管它是主要測量值。由於影像編碼時使用了 gamma = 1/2.2 (0.4545)（接近測量值 0.458），實際的眩光差異為 1.49×2.2 = 3.28 密度單位。請注意，底行影像區塊的相對平均亮度為 log10 ^-3.53 = 1/3388。

原始影像轉換為 48 位元顏色（位元深度 = 16；線性編碼：伽瑪 = 1）

γ = 1 的結果與 γ = 1/2.2 的結果相似（除了斜率較大：測得的 γ = 0.847），但數值不同。未使用遮罩時，平均 Y 值（第 18-20 個斑塊）為 -3.86；使用遮罩後，平均 Y 值為 -5.32。兩者之間的差異為 1.46 個密度單位，與 γ = 1/2.2 時的差異相似，但小於預期。根據 γ = 1/2.2 的結果，我們預期差異約為 1.46 × 2.2 = 3.2。

目前的情況似乎是， _log10 （像素等級）降至 -5 以下，即 10 ^{- 5} = 1/100,000（線性單位）。這超出了 16 位元深度影像的預期範圍，因為其最大像素值為 65535，也就是說，已達到 16 位元深度檔案的線性極限。右側的直方圖顯示了蒙版影像暗部區域的像素等級。許多像素，尤其是在綠色通道中，數值為零。請注意，這是針對 16 位元檔案而言的，其最大等級（x 軸值）為 65535。

JPEG（24 位元顏色；位元深度 = 8；編碼伽瑪值約為 1/2.2）

JPEG 檔案在相機內部進行處理。處理過程包括降噪（這彌補了 48 位元 Adobe RGB 轉換帶來的更大動態範圍的不足）、銳化，以及應用色調響應曲線和伽馬編碼。此色調響應曲線並非直線：它在高光區域有一個明顯的“肩部”，這使得影像更具“膠片感”，並有助於最大限度地減少過曝（過曝）的高光部分。

對於未加掩膜和加掩膜的JPEG影像，響應曲線在輸入密度約為3時趨於平緩， _log10 （亮度）約為-2.3（10 ^{- 2.3} = 1/200）。平均Y值（影像區塊18-20）在未加掩膜時為-2.19，加掩膜後為-2.24。遺憾的是，雙影像遮蔽眩光測量方法對8位元JPEG影像無效。 :-(  16位元Adobe影像（編碼伽瑪值為2.2）效果最佳。

JPEG（24 位元）無掩膜結果。
第 1 個斑塊 = 0；平均 Y(第 18-20 個斑塊)（底行）= -2.19（以₁₀為底的對數單位），未使用遮罩
使用掩模後為-2.24。由於8位影像的限制，測量失敗。

深入探究眩光：為什麼底排會反轉方向

在上述影像的底部一行（第 18-20 塊）中可以看到一個奇怪的異常現象：對數密度本來要遞減，卻開始增加。為了觀察深層陰影，我們在影像統計中開啟了一張嚴重過曝的蒙版圖表截圖（曝光時間 1 秒 vs. 2 秒）。  曝光時間1/60 秒（標稱曝光時間：60倍曝光） ，然後使用「變亮」（HSL）功能顯示，以顯示深層陰影細節。最亮的 7 個區域已完全飽和。

如動態範圍貼文所述，並依照ISO 18844 標準測量，短距離光暈清晰可見。

最下面一行出現了一些令人驚訝但又並非完全出乎意料的現象：從第 18 塊到第 20 塊（由暗到暗），污漬的顏色逐漸變淺。這些污漬看起來像是第一行淺色斑塊的徑向對稱高度模糊的複製品，紅色箭頭從污漬源頭指向污漬本身，標示了這些複製品的位置。這種現象並不常見，不過我們在另一台相機上也觀察到。

將其與一張過曝30倍且未加遮罩、同樣經過HSL提亮處理的影像進行比較很有意思。可以看到很多朦朧的眩光。

眩光簡介|鏡頭反射| “黑洞”光陷阱| I. 階梯圖測量
二、ISO 9358 |三、ISO 18844 |伽瑪建議|四、對比解析度雙曝光法
量化天花板眩光|雙影像計算