对于初学者，我们推荐以下网页作为入门指南：
Imatest 使用说明- Imatest 主窗口简介-图像质量因素
基于信息指标的图像质量测试- Imatest 更新和功能
视频-在线培训-咨询-新闻
目录索引
| 图像质量 | Imatest 测量的 IQ 因素（KPI），并附有详细说明和说明的链接。 |
| 清晰度 | 清晰度和锐化简介；不同图表的比较；图表质量的局限性及克服方法 |
| 其他智商因素 | 噪声、信噪比、时间噪声、动态范围 (DR)、色差、失真、眩光、香农信息容量和图像信息指标等。 |
| 入门 | 为什么选择 Imatest？测试图表、照明、图像采集技术、实验室搭建、Imatest 软件使用 |
| 开始使用 Imatest 软件 | 安装、使用 Imatest、图像文件格式和设备、激活/停用 |
| 一般说明 | 特殊标准、支持的设备、测试管理器、原始文件、测试实验室、INI 文件、通过/失败监视器 |
| 输出文档 | 选定的 JSON、CSV 和 XML 输出的描述 |
| 获取图像 | 用于获取图像的文件、格式、设备和实用程序 |
| 知识库亮点 | 提供故障排除、激活和一般操作建议的文章链接。 |
| 故障排除 | 当 Imatest 没有按预期工作时该怎么办 |
| Simatest 相机/ISP 模拟器 | Simatest – 图像信号处理/相机模拟器 – 示例 – 图像传感器噪声 |
| IQ Utilities | SSIM、图像统计、径向几何 |
| 斜边锐化模块 | SFR （手动 ROI）、 SFRplus 、 eSFR ISO 、 SFRreg 、棋盘格（自动 ROI 检测） 本文对四种自动检测斜边锐化模块进行了比较。 |
| 其他锐化模块 | Log F-对比度、星形、随机/枯叶/散落硬币、楔形、锐化工具和后期处理器 |
| 锐化工具和后处理器 | MTF比较、图像稳定、批量视图、查找ShGarpest文件 |
| 色调、色彩、噪声和动态范围模块 | 颜色/色调（交互式和自动）、CCM（颜色校正矩阵）、CDP、对比度分辨率、颜色检查、阶梯图、测量色块、用于评估 ICC 颜色配置文件和色域映射的Gamutvision 。 |
| 空间与平面模块 | 平面场、平面场交互式、失真、点阵图案、测试显示器 |
| 杂项模块和实用程序 | 照明控制、任意图表、设备管理器、自动白平衡/曝光/对焦 (AWB、AE、AF)、打印和显示测试图表、重命名文件、教育应用、数据库 |
| 工业测试版 | 模块、各种接口（EXE、C、C++、Python、.NET）的指令、INI 文件参考、通过/失败判定、操作员控制台、加速 |
| 附录 | 常见问题解答、版本说明、故障排除、变更日志、INI 文件参考、许可证 |
图像质量
概述 — 图像质量因素简介（关键绩效指标 – KPI）
图像质量因素– 概述和 Imatest 测量建议，适合入门。
引言-汇总表-图像质量因素-锐度-纹理-噪点-信息容量和指标-色调响应-动态范围-色彩准确度-失真-均匀性-瑕疵-曝光准确度/ISO感光度 -横向色差-杂散光（眩光） -天花板眩光-彩色摩尔纹-软件伪影-数据压缩- 打印机质量因素
清晰度
简介- MTF - MTF 方程-空间频率单位-汇总指标-MTF 测量矩阵 - 测量技术比较 -斜边测量-为什么需要斜边？ -削波-降噪-MTF50 的解读-自动对焦 (AF) 速度-计算细节-斜边算法-Imatest 与 ISO 计算-链接
锐化 ——以及用于比较相机的标准化锐化
简介-示例-过锐化/欠锐化-示例- USM（USM锐化） -相关链接- 标准化锐化
比较不同相机的清晰度 ——应用方式：“以图像为中心”（用于图像）或“以物体为中心”（用于医疗、机器视觉等）会极大地影响图像的比较方式。
斜边式与西门子星形式——信号处理灵敏度比较
引言-图像-原始结果-斜边处理结果-正弦波（对数F对比度和西门子星形）处理结果-极限锐化-总结-结论
斜边式与西门子星形式对比，第二部分——四台额外摄像机的测试结果
斜边测量的一致性和重复性 ——比较不同的ISO感光度和ROI尺寸。虽然不完整，但仍然有用。
奈奎斯特频率、混叠和彩色莫尔条纹 ——引入一种从楔形导出的彩色混叠度量。
衍射、最佳光圈和散焦-镜头像差-衍射-像素响应极限和Q值-散焦
显示（监视器）清晰度- 显示图表-捕获图像-分析-结果-电视线-监视器伽玛- CMS 系统
摄像头监控系统（CMS） ——用于汽车后视镜更换系统和某些内窥镜
校正倾斜边缘MTF测量中垂直于边缘的非均匀照明
简介-计算- MTF补偿文件-应用补偿-用于测量镜头MTF的传感器MTF补偿- MTF测量图表
MTF测量适用性测试图表 - 用于确定多种介质类型（喷墨和照相；反射式和透射式）MTF测量适用性的图表。基于图表质量计算器结果。
MTF曲线和图像外观——测量与外观的相关性
锐度和主观质量因子 (SQF) ：感知清晰度测量
其他图像质量因素
伽玛值、色调响应及相关概念——其用途、测量方法等等
引言– 编码伽马与显示伽马– 为什么使用对数？ – 伽马编码如何提升动态范围– 预期伽马值– 伽马与调制传递函数 (MTF) – 计算伽马时使用哪些色块？ – 为什么伽马值约为 2.2？ – 色调映射– 对比度：比率、韦伯对比度、 米歇尔森对比度– 对数色彩空间– 显示器伽马
动态范围 - 概述，并提供指向 Imatest 计算动态范围的模块的链接。
传感器动态范围与系统动态范围– 眩光、图表、曝光– 动态范围定义– 透射式图表– 灯箱– 如何测量动态范围– 减少反射– 对比度分辨率图表–技巧和建议– 偏移–更多关于眩光的内容 – 眩光– 动态范围受限– 光圈噪声和场景参考信噪比
色差 （横向色差）又称彩色条纹
| 信息容量新闻、视频和链接都在 “解决方案 - 图像信息指标”上。 |
EI2024论文《 倾斜边缘的图像信息度量》是对这些新度量的极佳介绍。 两份 2023-2024 年白皮书包含了最新的信息容量测量和结果，包括边缘信噪比和滤波器设计。 《图像信息度量导论》是对图像信息容量及相关度量的最简洁的介绍，公式和技术细节极少。 Imatest 中的图像信息度量是对图像信息容量及相关度量的中级介绍。 图像信息度量及其应用：参考 （共41页）包含了所有公式和技术细节，是篇幅较短文档的参考资料。 |
| 西门子星形方法于 2020 年推出，速度较慢，但更适合观察图像处理伪影（去马赛克、数据压缩等）的影响。 |
西门子星（2020）的香农信息容量——一个结合了清晰度和噪声的评价指标。
从倾斜边缘测量信息容量：方程和算法（2023-4）- 结合清晰度和噪声的品质因数，可方便地从任何倾斜边缘测量，包括 NPS、NEQ 和 SNRi。
从倾斜边缘测量信息容量：说明（2023-4） - 关于新计算的说明。
图像质量测试入门
为什么选择 Imatest？ |测试图表|照明|图像采集技术|实验室搭建|使用 Imatest 软件
来自 Github 的几个模块的示例图片
开始使用 Imatest 软件
安装和入门
使用 Imatest - 入门- 简介和一般说明推荐给初学者。
Imatest 工作流程–选择图表和模块–运行 Imatest –查找 Imatest 帮助– Imatest 主窗口–窗口和字体大小–三个实用按钮–原始文件–其他控件和实用程序– EXIF 显示– ROI 选项–选项 II – EXIF 数据设置–下拉菜单–图形– CSV 和 JSON 输出–许可–成功测试技巧
知识库——包含多个链接，可帮助解决激活问题。
Imatest 使用说明 – 一般说明
会话日志记录-显示和日志文件的日志级别控制
Skype视频规格支持 -说明和建议
搭建测试实验室——如何搭建测试实验室
已保存的设置 - Imatest-v2.ini 和 INI 文件，用于 Imatest IT
通过/失败监控器 - 实时显示和更新通过/失败结果（与Imatest IT配合使用很有用）
输出文档
锐度和失真模块的嵌入式输出文档
输出文档 Google 表格
输出文档 Excel 表格
杂散光和同心环的结果
获取图像 - 文件、格式、设备和工具
功能界面-编辑器-使用 INI 编辑器准备合并文件（未来版本中可能弃用）
原始文件- Imatest模块可以直接分析原始文件，也可以在去马赛克后分析原始文件。
知识库亮点 - 提供故障排除、激活和一般操作建议的文章链接。
完整的知识库中还有更多类似的链接。
故障排除 - Imatest 无法正常工作时该怎么办
Simatest ISP/摄像头模拟器
Simatest：概述 - Simatest 相机/图像信号处理 (ISP) 模拟器简介：展示图像传感器噪声和最常见的 ISP 模块如何影响图像外观和测量结果。将于 2025 年 2 月起在Simatest Pilot 项目中提供。
图像质量工具可以降低、增强、检查或分析任何图像（不仅限于测试图表）。
SSIM：结构相似性指数 ——衡量图像质量下降以及信号处理（例如压缩）造成的伪影。此外，还衡量峰值信噪比（PSNR）。
图像统计 - 交互式观察图像统计信息：横截面、均值、噪声、信噪比、直方图和频谱。
径向几何 - 为图像添加或校正失真、横向色差或旋转。
斜边锐化模块
SFR – 倾斜边缘的基本分析（手动选择 ROI）
使用SFR（第1部分） ——设置和拍摄SFR靶标使用 SFR 第 2 部分 - 运行 Imatest SFR
SFR结果： - 色差、噪声和香农容量图
具有自动区域检测功能的斜边MTF模块表（交互式或自动（批量）分析）
所有产品均支持符合 ISO 标准的MTF（清晰度）分析、横向色差 (LCA)分析，以及 2:1 至 10:1 图表对比度的信息容量，其中 ISO 标准 4:1 为首选。
所有产品均支持符合 ISO 标准的MTF（清晰度）分析、横向色差 (LCA)分析，以及 2:1 至 10:1 图表对比度的信息容量，其中 ISO 标准 4:1 为首选。
| 特征 | SFRplus | eSFR ISO | SFRreg | 棋盘 |
| 清晰度图细节 | 高的 | 中等的 | 取决于具体安排。 | 高的 |
| ISO标准图表设计 | – | ♦ | – | – |
| 颜色分析 | ♦ | ♦ | （仅适用于SFRreg中心图表） | – |
| 音调反应（OECF） | ♦ | ♦ | （仅适用于SFRreg中心图表） | – |
| 噪声分析 | 有限的 | ♦ | 有限的 | 有限的 |
| 失真 | ♦ 好 | 有限的 | – | ♦最佳 |
| 几何（旋转， 视野、梯形校正等） | ♦ | ♦ | – | ♦ |
| 特点和 推荐用途 | Imatest 原创的自动检测图表，自 2009 年起投入使用。功能强大且用途广泛。建议在顶部和底部标尺上方留出一些空白。与 eSFR ISO 相比，它能提供更丰富的空间细节和畸变信息。 | 符合 ISO 标准的图表设计。包含楔形分析和（可选）色块分析。支持详细的噪声分析。 | 图像区域周围通常会放置多个单独的图表。 | 对取景相对不敏感：只要距离足够远，图表质量不受影响且边角清晰可见，就可以放大或缩小图像。非常适合用于对焦测量。畸变测量精度很高。 |
♦ 表示强烈支持； – 表示不支持。
SFRplus – 倾斜边缘的自动分析
SFRplus 使用指南（第一部分） ——SFRplus 图表：功能介绍及拍摄方法
使用 SFRplus 第 2 部分- 运行 SFRplus
斜边结果 第 3 部分- SFRplus 边缘结果
斜边测试结果 第 4 部分- SFRplus 其他结果（色调、色彩、失真等）
eSFR ISO – ISO 12233:2014边缘 SFR 图表的自动分析
使用 eSFR ISO 第 1 部分- ISO 12233:2014 E-SFR 图表：特性及拍摄方法
使用 eSFR ISO 第 2 部分- 运行 eSFR ISO
Slanted-edge results Part 3 - eSFR ISO edge results
Multi-ROI summary – Edge and MTF – Chromatic Aberration – Acutance/SQF – Histograms & noise – Image, Geometry, Distortion, FoV – 3D Plots – Lens style MTF plot – Edge roughness – Point Spread Function – Summary – CSV & JSON output
Slanted-edge results Part 4 - eSFR ISO other results (tones, color, wedge, etc.)
Tonal response and gamma - Image, Geometry, Distortion, FoV - Radial distortion - Summary and EXIF data - Color analysis - Detailed noise plot - Wedge aliasing & MTF - Multi-wedge plot - Summary - Links
SFRreg – Automated analysis of registration mark patterns
Test imaging systems with ultrawide fisheye lenses (>180 degrees)
Test at very long camera-to-chart distances
Test at variable distances for Depth of Field.
Using SFRreg Part 1 - Registration mark patterns and how to photograph them
target projection - Chart arrays for fisheye lenses - Center Chart - Obtain and photograph chart - Lighting - Distance - Exposure - Tips - Links
Using SFRreg Part 2 - Running SFRreg
Slanted-edge results Part 3 - SFRreg edge results
Multi-ROI summary – Edge and MTF – Chromatic Aberration – Acutance/SQF – Histograms & noise – Image, Geometry, Distortion, FoV – 3D Plots – Lens style MTF plot – Edge roughness – Point Spread Function – Summary – CSV & JSON output
Slanted-edge results Part 4 - SFRreg other results (tones, color, distortion, etc.)
Checkerboard – Automated analysis of checkerboard patterns
Using Checkerboard Part 2 - Running Checkerboard
Selecting files – Setup window – ROI selection & analysis area - Edge ID Files - Speeding up runs - More settings window – Secondary Readout – Settings area – Gamma – Chart contrast ratio – Auto mode window – Warnings - Clipping – Summary
Slanted-edge results Part 3 - Checkerboard edge results
Multi-ROI summary – Edge and MTF – Chromatic Aberration – Acutance/SQF – Histograms & noise – Image, Geometry, Distortion, FoV – 3D Plots – Lens style MTF plot – Edge roughness – Point Spread Function – Summary – CSV & JSON output
Slanted-edge results Part 4 - Checkerboard other results (distortion, etc.)
Other (sharpness analyses – Log F-Contrast, Star, Random, Wedge
Using Rescharts - Analysis of resolution-related charts
Introduction - Getting started - The Rescharts window - resolution analyses - Slanted-edge SFR - SFRplus - Log frequency (simple) - Log frequency-contrast - Star - Wedge - Random/Dead Leaves - Focus ScoreLog Frequency - Analysis of log frequency-varying charts
Introduction - Photographing, running - Color moire - Output - Pattern - MTF - Comparisons - Calculation details - Nyquist, aliasing
Log F-Contrast - Analysis of charts that vary in log frequency and contrast
Introduction - Creating, printing - Photographing, running - Output - Pattern - MTF - MTF/contrast contours - MTFnn
Sharpness and Texture Analysis using Log F‑Contrast from Imaging-Resource – comparing of several different cameras.
Star Chart - Analysis of the Siemens star chart
Introduction - Creating, photographing, running - Output - MTF - MTFnn, MTFnnP - MTF contours - Equations
Random/Dead Leaves - Scale-invariant test charts (including Imatest Spilled Coins)for measuring texture sharpness
Introduction - Obtaining - Photographing - running - Automatic ROI detection - Output - MTF - MTFnn, MTFnnP - Power Spectral Density - Equations & Scale-invariance
Texture examples - More details of Imatest Spilled Coins texture sharpness measurements
Wedge Analysis - Analysis of logarithmic, hyperbolic, or trapezoidal wedge patterns with the Wedge and eSFR ISO modules
Logarithmic wedges - A superior design with the same frequency distribution as Bode of standard frequency response plots.
Sharpness utilities & postprocessors
FocusField - Use batch results from a range of distances (or apertures) to measure Curvature of Field,
Longitudinal (Axial) Chromatic Aberration, Depth of Field, and lens focal length.
Longitudinal (Axial) Chromatic Aberration, Depth of Field, and lens focal length.
Introduction – Examples – Prepare the test – Range and Increment – Acquire the images – Analyze – Run FocusField - FocusField Settings – Results – Curvature of Field – Depth of Field (DoF) – Longitudinal (Axial) CA – Lens focal length – Stereo (3D) compatibility
Image Stabilization/Sharpness Compare - SFRplus postprocessor for analyzing (Optical) Image Stabilization
and comparing sharpness of different images
and comparing sharpness of different images
Introduction - Operation - Metrics - ResultsBatchview - Postprocessor for viewing summaries of SFR, SFRplus, eSFR ISO, or Checkerboard results
Find Sharpest Files - Find the sharpest files in a batch
Introduction - Operation - Details - Example - Plot
MTF Compare - Compare MTFs of different cameras and lenses (now used infrequently)
Tone, color, and spatial modules
Tone, Color, Noise, and Dynamic Range
Introduction - Getting started - Supported charts - Reference files - The Color/Tone Setup window - Displays and options
Using Color/Tone Auto (Multitest) - Fixed (batch-capable) analysis of color & grayscale test charts
Color/Tone/eSFR ISO Noise - including chroma, sensor (raw), and visual noise
Chroma noise - Imatest Dynamic range - Image sensor (raw) noise and Dynamic Range - Temporal noise – ISO 15739 & CPIQ Visual Noise – ISO 15739 SNR and Dynamic Range – f-stop noise & scene-referenced SNR
Image Sensor Noise – measurement and modeling - using raw files for image sensor Dynamic Range and Simatest camera/ISP simulator
Color/Tone Test Chart Reference & Guide - A guide to the color & monochrome charts used by Color/Tone.
Chart list – Layout – Numbering – Media/materials – Reference values and files - Color charts - ColorGray-42 - DR36+Color - Monochrome (B&W) charts
Color/Tone Special Charts (OBSOLETE) - Additional charts, including ISO OECF and noise chats and circles arranged on a square Instructions - Patch numbering - Examples
Color Correction Matrix (CCM) Calculate a matrix (usually 3x3) for correcting image colors (often from raw images)
Introduction - Math - Calculating in Color/Tone Setup - Saturation - Applying the matrix 1. in Color/Tone 2. in Image Processing 3. externally with program code
Contrast Detection Probability (CDP) - Based on IEEE p2020 automotive image quality standard
Nonuniformity Correction in grayscale and color chart modules for Color/Tone Auto or Setup, Stepchart, and Colorcheck
Dynamic Range - a general introduction with links to Imatest modules that calculate it.
Contrast Resolution - A special transmissive chart for measuring the visibility of low contrast features in larger fields over a wide dynamic range. Analyzed with Color/Tone Interactive or Auto.
Gamutvision - A module for exploring ICC profiles and gamut mapping — illustrates how colors change when images are moved between files and devices.
Using Gamutvision instructions - Using Gamutvision Part 2: Displays - Gamutvision Table of Contents/Site Map
Black point compensation demystified - Round trips for evaluating printer profile quality
Black point compensation demystified - Round trips for evaluating printer profile quality
What Colorcheck does - Colorchecker colors - Photographing target - Running Colorcheck - Colorchecker reference sources - Output - Temporal noise - Auto White Balance (AWB) - Saving - Links
Colorcheck/Color/Tone Appendix - Color difference algorithms and reference formulas
Color difference formulas - Color ellipses (Delta-C ab, Delta-C 94, Delta-C 2000, etc.) - Color difference visualizer - Chroma correction (corr) - Algorithm - Grayscale and Exposure error (fix in 5.1+)
Using Stepchart (legacy module; not recommended– use Color/Tone instead)
Photographing the chart - Running Stepchart - Output - Temporal noise - Auto Exposure (AE) - Saving - Dynamic range - Algorithm
Dynamic Range (postprocessor) - Calculate Dynamic Range from several Color/Tone Auto or Stepchart images
Measuring test chart patches - with a Spectrophotometer and one of two software packages
Spatial and Uniformity (Flat field) modules
Using Flatfield, Part 2 - Features in Imatest Master and IS (not in Studio)
Input dialog box - Hot and dead pixels - Color shading - Flatfield profiles - Grid plot - Polynomial fit - Histograms - Noise detail - Spot detection
Using Flatfield-Interactive - Interactive measurement of vignetting and sensor nonuniformity (can be used with direct image acquisition)
Using Flatfield Blemish Detect - Measure visible sensor defects
Flatfield statistics - Measure PRNU & DSNU with methods based on EMVA-1288: Separate fixed-pattern (spatial) noise from temporal noise by processing multiple identical images.
Lightbox Comparison Guide - Comparing lightbox brightness and uniformity
Testing flat screen displays - with Imatest Blemish Detect
Dot Pattern - Analysis of a grid of circular dots
Introduction - Setup - Results
Miscellaneous modules and utilities
Lighting Control - Set up and control DMX lights (Kino Flo) and Lightboxes; monitor lighting conditions with an Imatest Spectral Sensor.
Arbitrary Charts - Analyze a chart layout you have designed yourself.
Device Manager - Connect to cameras, adjust settings and acquire images into interactive modules.
Video: Dynamic measurements - These can also be performed with direct image acquisition.
Test Charts - Create test charts for high quality inkjet printers
SVG Test Charts - Scalable Vector Graphics charts for MTF and other measurements
Introduction: m x n squares - Squares and wedges - USAF 1951 chart - Operation - Options - Output figure - Printing
Using Screen Patterns - Monitor patterns for Light Falloff, SFR, Distortion, and monitor calibration
Introduction - Light Falloff - SFR - Distortion - Monitor calibration - Monitor gamma - Zone plate - SMPTE color bars - Slanted edges - Colorchecker-Stepchart - Squares (checkerboard)
Rename Files - using EXIF data
Image Processing - Simulate several image processing operations (degradations: blur and noise; enhancements: sharpen, bilateral filter, tone mapping, etc.) and observe their effects on appearance and measurements (MTF, SSIM, etc.).
Operation - Image processing blocks - Displays and analysis - Optical Character Recognition (OCR) - Face and People Detection
Image Statistics - Interactively observe image statistics: cross sections, means, noise, SNR, histograms, and frequency spectra.
Database - Collect and store important information on image capture conditions, device state, and EXIF metadata
Composite Chart - Create a synthetic test chart from several individual image files. Can be used for Photon Transfer Curves.
Educational Apps - Learning resource for image quality factors and measurements.
Imatest IT – Industrial Testing (non-GUI)
Imatest IT-EXE instructions - Running Imatest IT (Industrial Testing)-EXE
Introduction - Installation - Step 1: Capture Images - Step 2: Configure INI File - Step 3: Call Imatest IT Modules - Step 4: Process Results - Error Handling - Sample Code - Advanced Topics - Troubleshooting
Imatest IT-C instructions - Running Imatest IT (Industrial Testing)-C
Introduction - Installation - Step 1: Capture Images - Step 2: Configure INI File - Step 3: Call Imatest IT Modules - Step 4: Process Results - Error Handling - Sample Code - Advanced Topics - Troubleshooting
Imatest IT-C++ instructions - Running Imatest IT (Industrial Testing)-C++
Introduction - Installation - Step 1: Capture Images - Step 2: Configure INI File - Step 3: Call Imatest IT Modules - Step 4: Process Results - Error Handling - Sample Code - Advanced Topics - Troubleshooting
Imatest IT-Python instructions - Running Imatest IT (Industrial Testing)-Python
Introduction - Installation - Step 1: Capture Images - Step 2: Configure INI File - Step 3: Call Imatest IT Modules - Step 4: Process Results - Error Handling - Sample Code - Advanced Topics - Troubleshooting
Imatest IT-.NET (C#) instructions - Running Imatest IT (Industrial Testing)-.NET (C#)
Introduction - Installation - Step 1: Capture Images - Step 2: Configure INI File - Step 3: Call Imatest IT Modules - Step 4: Process Results - Error Handling - Sample Code - Advanced Topics - Troubleshooting
Imatest IT-.NET (Visual Basic) instructions - Running Imatest IT (Industrial Testing)-.NET (Visual Basic)
Introduction - Installation - Step 1: Capture Images - Step 2: Configure INI File - Step 3: Call Imatest IT Modules - Step 4: Process Results - Error Handling - Sample Code - Advanced Topics - Troubleshooting
Imatest IT Parallel (IT-P) - Accelerating Imatest IT by performing tests in parallel
Imatest INI file reference - Reference to INI files for IT/EXE and IT/DLL users (sections used in several modules)
Direct Read Mode - Pass image data directly into Imatest IT, without writing to a file on disk
Implementing Pass/Fail - Setting up Pass/Fail criteria and Pass/Fail Reference. For Imatest IT and GUI versions.
Pass/Fail Monitor - Realtime display and update of pass/fail results (useful with Imatest IT)
Operator Console - User interface for production environments
Imatest IT Knowledge Base - Articles about Imatest IT
Appendix
FAQ - Frequently Asked Questions
Cross-reference tables - Tables to help you navigate Imatest
Version comparison: Studio vs. Master - Which is right for you?
Troubleshooting - What to do when Imatest doesn't work
Installation problems - Problems after install - Missing DLLs - Runtime problems - Corrupted INI file - Command (DOS) window - A module has stopped working - Diagnostics runs - Path conflicts
Imatest Change Log - Imatest release history
Default INI Folder - Location on your computer of resource files used by Imatest
License - The Imatest End User License Agreement (EULA)
Index of the Table of Contents
Image quality — Sharpness — Other IQ factors — IQ Utilities — Getting started — Imatest Instructions – general —
Troubleshooting — Knowledge Base highlights — Slanted-Edge sharpness modules — Other sharpness modules —
Tone, Color, Noise & Dynamic Range modules — Spatial & Uniformity modules —
Miscellaneous modules and utilities — Industrial Testing edition — Appendix