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對於初學者，我們推薦以下網頁作為入門指南：

Imatest 使用說明- Imatest 主視窗簡介-影像品質因素
基於資訊指標的影像品質測試- Imatest 更新和功能
視訊-線上培訓-諮詢-新聞

目錄索引
影像品質 
Imatest 測量的 IQ 因子（KPI），並附有詳細說明和說明的連結。
清晰度清晰度和銳利化簡介；不同圖表的比較；圖表品質的限制及克服方法
其他智商因素 雜訊、訊號雜訊比、時間雜訊、動態範圍 (DR)、色差、失真、眩光、香農資訊容量和影像資訊指標等。
入門為什麼選擇 Imatest？測試圖表、照明、影像擷取技術、實驗室建立、Imatest 軟體使用
開始使用 Imatest 軟體安裝、使用 Imatest、映像檔格式和裝置、啟用/停用
一般說明特殊標準、支援的設備、測試管理器、原始文件、測試實驗室、INI 文件、通過/失敗監視器
輸出文件選定的 JSON、CSV 和 XML 輸出的描述
取得影像用於獲取圖像的文件、格式、設備和實用程序
知識庫亮點提供故障排除、啟動和一般操作建議的文章連結。
故障排除當 Imatest 沒有如預期般運作時該怎麼辦
Simatest 相機/ISP 模擬器 Simatest – 影像訊號處理/相機模擬器 – 範例 – 影像感測器雜訊
IQ Utilities SSIM、影像統計、徑向幾何
斜邊銳化模組SFR （手動 ROI）、 SFRplus 、 eSFR ISO 、 SFRreg 、棋盤格（自動 ROI 偵測）
本文對四種自動偵測斜邊銳利化模組進行了比較。
其他銳化模組Log F-對比度、星形、隨機/枯葉/散落硬幣、楔形、銳化工具和後期處理器
銳化工具和後處理器MTF比較、影像穩定、批次視圖、尋找ShGarpest文件
色調、色彩、雜訊和動態範圍模組色彩/色調（互動式和自動）、CCM（色彩校正矩陣）、CDP、對比度解析度、色彩檢查、階梯圖、測量色塊、用於評估 ICC 色彩設定檔和色域對應的Gamutvision 。
空間與平面模組平面場、平面場互動式、失真、點陣圖案、測試顯示器
雜項模組和實用程式照明控制、任意圖表、設備管理器、自動白平衡/曝光/對焦 (AWB、AE、AF)、列印和顯示測試圖表、重新命名檔案、教育應用、資料庫
工業測試版模組、各種介面（EXE、C、C++、Python、.NET）的指令、INI 檔案參考、通過/失敗判定、操作員控制台、加速
附錄常見問題、版本說明、故障排除、變更日誌、INI 檔案參考、許可證

影像品質

概述 — 影像品質因素簡介（關鍵績效指標 – KPI）

影像品質因素– 概述和 Imatest 測量建議，適合入門。

引言-總表-影像品質因素-銳利度-紋理-雜訊-資訊容量和指標-色調響應-動態範圍-色彩準確度-失真-均勻性-瑕疵-曝光準確度/ISO感光度 -橫向色差-雜散光（眩光） -天花板眩光-彩色摩爾紋-軟體偽影-資料壓縮- 印表機品質因素

清晰度

清晰度 —— 它是什麼？如何測量？
清晰度——它是什麼？如何測量？

簡介- MTF - MTF 方程式-空間頻率單位-總和指標-MTF 測量矩陣 - 測量技術比較 -斜邊測量-為什麼需要斜邊？ -削波-降噪-MTF50 的解讀-自動對焦 (AF) 速度-計算細節-斜邊演算法-Imatest 與 ISO 計算-鏈接

銳化 －以及用於比較相機的標準化銳化

簡介-範例-過銳化/欠銳化-範例- USM（USM銳利化） -相關連結- 標準化銳利化

比較不同相機的清晰度 －應用方式：「以影像為中心」（用於影像）或「以物體為中心」（用於醫療、機器視覺等）會極大地影響影像的比較方式。

驗證 Imatest 斜邊計算

斜邊式與西門子星形式—訊號處理靈敏度比較

引言-影像-原始結果-斜邊處理結果-正弦波（對數F對比和西門子星形）處理結果-極限銳化-總結-結論

斜邊式與西門子星形式對比，第二部分－四台額外攝影機的測試結果

斜邊與西門子星形 MTF 計算：2024 年白皮書

斜邊測量的一致性和重複性 －比較不同的ISO感光度和ROI尺寸。雖然不完整，但仍然有用。

奈奎斯特頻率、混疊和彩色莫爾條紋 －引入一種從楔形導出的彩色混疊度量。

衍射、最佳光圈和散焦-鏡頭像差-衍射-像素響應極限和Q值-散焦 

顯示（監視器）清晰度- 顯示圖表-捕獲圖像-分析-結果-電視線-監視器伽瑪- CMS 系統

攝影機監控系統（CMS） －用於汽車後視鏡更換系統和某些內視鏡

傾斜邊緣 MTF 測量的 LSF（線擴散函數）校正因子

校正傾斜邊緣MTF測量中垂直於邊緣的非均勻照明

補償相機 MTF 測量值，使其與圖表和感測器 MTF 相符

簡介-計算- MTF補償檔-應用補償-用於測量鏡頭MTF的感測器MTF補償- MTF測量圖表

色卡品質計算器 - 基於特定媒體和列印方法的 MTF 測量值，確定色卡是否適用於特定應用。學習起來略為複雜。我們建議您參考下方的「測試色卡適用性」部分。
MTF測量適用性測試圖表 - 用於確定多種介質類型（噴墨和照相；反射式和透射式）MTF測量適用性的圖表。基於圖表品質計算器結果。
隱含清晰度假設（衍射） -圖表適用性顯示-噴墨啞光紙-黑白相紙-彩色 LVT |黑白 LVT - MTF 適用性計算 
反射圖表品質比較：噴墨列印 vs. 照片列印
透射圖表品質比較
MTF曲線和影像外觀－測量與外觀的相關性
引言-斜邊測試-參考圖像-銳利化圖像-模糊圖像-銳利化+模糊圖像-觀察結果-銳利度排名-鏈接
銳利度和主觀質量因子 (SQF) ：感知清晰度測量
引言-銳度和MTF -銳利度和SQF的含義-銳度和SQF的測量- SQF方程式- CSF -鏈接
 

其他影像品質因素

伽瑪值、色調響應及相關概念—其用途、測量方法等等
引言– 編碼伽瑪與顯示伽瑪– 為什麼要用對數？ – 伽瑪編碼如何提升動態範圍– 預期伽瑪值– 伽瑪與調變傳遞函數 (MTF) – 計算伽瑪時使用哪些色塊？ – 為什麼伽馬值約為 2.2？ – 色調映射– 對比：比率、韋伯對比、 米歇爾森對比– 對數色彩空間– 顯示器伽馬
攝影影像中的雜訊 
引言-非均勻性校正-測量-信噪比（頻寬） -外觀-總結-光圈噪聲、場景參考信噪比和動態範圍-時間噪聲- ISO 15739 -噪聲的數學原理-原始噪聲與去馬賽克噪聲-頻譜-鏈接
時間雜訊 －比較雙影像和多影像測量
動態範圍 - 概述，並提供指向 Imatest 計算動態範圍的模組的連結。
感測器動態範圍與系統動態範圍– 眩光、圖表、曝光– 動態範圍定義– 透射式圖表– 燈箱– 如何測量動態範圍– 減少反射– 對比分辨率圖表–技巧和建議– 偏移–更多關於眩光的內容 – 眩光– 動態範圍受限– 光圈噪聲和場景參考信噪比
色差 （橫向色差）又稱彩色條紋
引言-測量-去馬賽克-非切向邊緣校正-紫邊
失真 - 方法和模組   失真公式-模組-電視失真和視場角-結果比較
三個光學中心－清晰度中心、照明中心和畸變中心

雜散光源 (耀光)

簡介-輸出-範例-原因-測試概述-測試因素-主控和 IT 指令-歸一化雜散光指令-設定-計算-歸一化方法- 光源掩模方法 
薄紗般的眩光
引言-目標-階梯圖測量-結果- ISO 9358 - ISO 18844 均勻性測量-對比分辨率雙曝光法
色彩校正矩陣
簡介-數學-色彩/色調交互作用-飽和度-應用矩陣
ISO感光度和曝光指數
簡介–入射光測量–模組–公式–原始文件–基於飽和度–標準輸出–相關文檔
資訊容量新聞、影片和連結都在 「解決方案 - 影像資訊指標」上。

EI2024論文《 傾斜邊緣的圖像資訊測量》是這些新度量的絕佳介紹。

兩份 2023-2024 年白皮書包含了最新的資訊容量測量和結果，包括邊緣訊號雜訊比和濾波器設計。

《影像資訊度量導論》是對影像資訊容量及相關度量的最簡潔的介紹，公式和技術細節極少。

Imatest 中的影像資訊量測是影像資訊容量及相關量測的中級介紹。

影像資訊量測及其應用：參考 （共41頁）包含了所有公式和技術細節，是篇幅較短文檔的參考資料。

西門子星形方法於 2020 年推出，速度較慢，但更適合觀察影像處理偽影（去馬賽克、資料壓縮等）的影響。
 
基於資訊的動態範圍-第一部分：引言-第二部分：InfoDR 的應用-第三部分：結果
西門子星（2020）的香農資訊容量－一個結合了清晰度和噪音的評估指標。
意義-結果-總結
從傾斜邊緣測量資訊容量：方程式和演算法（2023-4）- 結合清晰度和雜訊的品質因數，可方便地從任何傾斜邊緣測量，包括 NPS、NEQ 和 SNRi。
從傾斜邊緣測量資訊容量：說明（2023-4） - 關於新計算的說明。

影像品質測試入門

為什麼選擇 Imatest？ |測試圖表|照明|影像擷取技術|實驗室搭建|使用 Imatest 軟體 
來自 Github 的幾個模組的範例圖片

開始使用 Imatest 軟體

安裝和入門
安裝-購買-註冊-離線註冊-文件
使用 Imatest - 入門- 簡介和一般說明推薦給初學者。
Imatest 工作流程–選擇圖表和模組–運行 Imatest –查找 Imatest 幫助– Imatest 主視窗–視窗與字體大小–三個實用按鈕–原始檔案–其他控制項與實用程式– EXIF 顯示– ROI 選項–選項 II – EXIF 資料設定–下拉式選單–圖形– CSV 與 JSON 輸出–許可–成功測試技巧輸出–許可–成功測試技巧。
基於資訊指標的影像品質測試
影像檔案格式和擷取裝置- Imatest 的多種影像來源 -如果影像檔案讀取失敗該怎麼辦
標準（可互換）影像檔案- YUV 及其他格式-原始檔案-視訊檔案-用於 Imatest 的擷取設備
Imatest Image Master 支援的影像擷取硬體
固定模組與互動式模組
啟用/停用- 啟動Imatest並將其從一台電腦移至另一台電腦。
線上啟用|離線啟用|線上停用|離線停用|浮動許可證|代理伺服器
知識庫－包含多個鏈接，可協助解決啟動問題。

Imatest 使用說明 – 一般說明

會話日誌記錄-顯示和日誌檔案的日誌等級控制
目標偵測設定-用於在預設偵測失敗時指導自動目標偵測的設定。
棋盤格- SFRreg
Skype視訊規格支援 -說明和建議
IEEE CPIQ（手機相機影像品質）支持
SFR 和銳利度-色彩均勻性-失真和色差-紋理
搭建測試實驗室－如何搭建測試實驗室
簡介- 硬體- 搭建低成本測試實驗室-畫架- 光線測量-三腳架-夾具- 組裝- 目標物- 目標物與相機的對準 
儲存和檢索感興趣區域 (ROI) - 如何將 ROI 儲存到命名檔案中以供將來使用。
已儲存的設定 - Imatest-v2.ini 和 INI 文件，用於 Imatest IT
imatest-v2.ini - INI 檔案實用程式- INI 檔案編輯器-建立自訂圖示-鎖定設置 
通過/失敗監控器 - 即時顯示和更新通過/失敗結果（與Imatest IT配合使用很有用）
簡介-設定-實用程式

輸出文件

銳利度和失真模組的嵌入式輸出文檔
輸出文件 Google 表格
輸出文件 Excel 表格
雜散光和同心圓環的結果

取得影像 - 檔案、格式、設備和工具

設備管理器-連接攝像頭，調整設定並將影像擷取到互動式模組中。
Imatest Image Master 支援的影像擷取硬體
使用直接影像擷取－直接從設備擷取影像
ON Semi Devware 快速入門指南，用於直接影像擷取
Omnivision 快速入門指南，用於直接影像擷取
用於直接影像擷取的 Android 相機接口
用於直接影像擷取的 Sony AYA 接口
On Semi DevWareX 介面用於直接影像擷取
測試經理
自動批次- 將單一裝置的多個測試映像（來自不同模組）合併到自動批次運行。
Imatest 功能介面－一個簡化的介面，用於以一致的設定運行測試
功能介面-編輯器-使用 INI 編輯器準備合併文件（未來版本可能已棄用）
原始文件- Imatest模組可以直接分析原始文件，也可以在去馬賽克後分析原始文件。
簡介-使用原始文件- Bayer 原始文件和 RCCC 文件- LibRaw 去馬賽克（適用於商業原始文件） - Bayer 頻率單元- DNG 文件- Rawview 工具-通用讀取原始文件（適用於二進制原始文件） - Bayer 頻率單元- DNG 文件- Rawview 工具-通用讀取原始文件（適用於二進制原始文件） -解壓縮-創建合成原始圖像
 

知識庫亮點 - 提供故障排除、啟動和一般操作建議的文章連結。

之前運行正常的模組現在停止工作了。
如何儲存和檢索區域（ROI）選擇
2019 年 Imatest 新版授權 – 需要更新才能激活
完整的知識庫中還有更多類似的連結。
 
故障排除 - Imatest 無法正常運作時該怎麼辦
崩潰報告 - 首先執行此操作-安裝問題- 3.6 及更高版本變更-安裝後問題-缺少 DLL檔案 -運行時問題- INI 文件損壞-模組停止工作-錯誤報告-命令 (DOS) 視窗-診斷運行- 路徑衝突

Simatest ISP/攝影機模擬器

Simatest：概述 - Simatest 相機/影像訊號處理 (ISP) 模擬器簡介：展示影像感測器雜訊和最常見的 ISP 模組如何影響影像外觀和測量結果。將於 2025 年 2 月起在Simatest Pilot 專案中提供。
引言– 框圖– 輸入檔案–運行 Simatest – 設定– 影像處理模組–結果– 並排視圖– Simatest 的優勢– 低光照分析– 附錄：影像感測器雜訊模型
Simatest：說明與參考- Simatest ISP/相機模擬完整參考 
輸入檔–開啟 Simatest –設定–影像處理模組–銳利化–影像感測器雜訊–執行 Simatest –處理–並排視圖–結果–控制– OCR –人臉與人物偵測
Simatest 範例- 使用 Simatest 測量影像感測器雜訊以及模擬相機和 ISP 性能的範例
Simatest框圖– 影像感測器雜訊建模– 雜訊測量–雜訊模擬– 影像清晰度建模與測量–影像清晰度模擬– 相機JPEG影像模擬
影像感測器雜訊—測量與建模—使用原始檔案測量Simatest的動態範圍和雜訊
影像處理（舊模組 - 已被 Simatest 取代） - 模擬影像處理操作（降級和增強），並觀察其對外觀和測量結果的影響 -操作-影像處理模組-顯示和分析- OCR -臉部和行人偵測

影像品質工具可以降低、增強、檢查或分析任何影像（不僅限於測試圖表）。

SSIM：結構相似性指數 －衡量影像品質下降以及訊號處理（例如壓縮）造成的偽影。此外，也衡量峰值信噪比（PSNR）。
操作-選項
影像統計 - 互動式觀察影像統計資料：橫斷面、平均值、雜訊、訊號雜訊比、直方圖和頻譜。
徑向幾何 - 為影像添加或校正失真、橫向色差或旋轉。

斜邊銳化模組

SFR – 傾斜邊緣的基本分析（手動選擇 ROI）

使用SFR（第1部分） ——設定並拍攝SFR標靶
斜邊測試-列印圖表-照明-距離-曝光-技巧-品質和距離
使用 SFR 第 2 部分 - 運行 Imatest SFR
影像檔案- ROI（感興趣區域） -裁剪建議（ROI 大小） -其他輸入-輔助讀數-公式- Gamma 值-警告-儲存-重複運行- Excel CSV 輸出
Imatest SFR LCD 靶
螢幕圖案模組-網頁圖案
SFR 結果：MTF（清晰度）圖
SFR結果： - 色差、雜訊和香農容量圖
SFR結果：多個感興趣區域（ROI）圖
二維匯總圖-一維匯總圖- CSV 輸出檔-匯總說明- Excel 圖表

SFR 結果：自動對焦 (AF) 圖

  

具有自動區域偵測功能的斜邊MTF模組表（互動式或自動（批次）分析）
所有產品均支援符合 ISO 標準的MTF（清晰度）分析、橫向色差 (LCA)分析，以及 2:1 至 10:1 圖表對比度的資訊容量，其中 ISO 標準 4:1 為首選。
特徵SFRplus
 		eSFR ISO
 eSFRiso_enhanced_200W		 SFRreg
 Optikos_Meridian_200W		棋盤
棋盤格理想框架-200W
清晰度圖細節高的中等的取決於具體安排。高的
ISO標準圖表設計 – ♦ – –
顏色分析♦ ♦ （僅適用於SFRreg中心圖表） –
音調反應（OECF） ♦ ♦ （僅適用於SFRreg中心圖表） –
噪音分析有限的♦有限的有限的
失真♦ 好有限的– ♦最佳
幾何（旋轉，
視野、梯形校正等）		 ♦ ♦ – ♦
特點和
推薦用途		Imatest 原創的自動偵測圖表，自 2009 年起投入使用。功能強大且用途廣泛。建議在頂部和底部標尺上方留一些空白。與 eSFR ISO 相比，它能提供更豐富的空間細節和畸變資訊。
符合 ISO 標準的圖表設計。包含楔形分析和（可選）色塊分析。支援詳細的噪音分析。

影像區域周圍通常會放置多個單獨的圖表。
- 極端魚眼鏡頭 (>180°)
- 目標投影系統
- 在不同距離拍攝照片，測試對焦和景深。
- 超高解析度相機（>36MP）

對取景相對不敏感：只要距離夠遠，圖表品質不受影響且邊角清晰可見，就可以放大或縮小影像。非常適合用於對焦測量。畸變測量精度很高。

♦ 表示強烈支持； – 表示不支持。

SFRplus – 傾斜邊緣的自動分析

SFRplus 使用指南（第一部分） ——SFRplus 圖表：功能介紹與拍攝方法
斜邊測試-優點-取得圖表-構圖-無橫條-照明-距離-曝光-技巧-鏈接
使用 SFRplus 第 2 部- 運行 SFRplus
檔案選擇–設定視窗– ROI 選擇與分析區域–邊緣 ID 檔案–加速運作–更多設定視窗–輔助讀數–設定區域– Gamma–圖表對比–自動模式視窗–警告 – 裁切–摘要
斜邊結果 第 3 部分- SFRplus 邊緣結果
多 ROI 匯總–邊緣和 MTF –色差–銳利度/SQF –直方圖和雜訊–影像、幾何形狀、畸變、視場角– 3D 圖–鏡頭風格 MTF 圖–邊緣粗糙度–點擴散函數–匯總– CSV 和 JSON 輸出
斜邊測試結果 第 4 部分- SFRplus 其他結果（色調、色彩、失真等）
色調響應和伽瑪-圖像、幾何形狀、畸變、視場角-徑向畸變-總結和 EXIF 數據-顏色分析-詳細噪聲圖-總結-鏈接
sfrplus_predistort_200W適用於魚眼鏡頭的預失真和特殊圖表 ——廣泛應用於汽車後視攝影機等多種應用場景。
內含 SFRplus、eSFR ISO 和 SFRreg 圖表。預覽預失真。
SFRplus畸變與視野測量
簡介-預失真圖表-運行 SFRplus 與演算法-結果-失真校正顯示-徑向圖
如何使用 SFRplus 或 eSFR ISO 測試鏡頭
簡介-測試圖表-照片-照明-運行 SFRplus - SFRplus 圖表- SFRplus 設定-自動運行選項-顯示選項-輔助讀數-結果解讀-批次-檢查清單-鏈接

eSFRiso_enhanced_200W eSFR ISO – ISO 12233:2014邊緣 SFR 圖表的自動分析

使用 eSFR ISO 第 1 部分- ISO 12233:2014 E-SFR 圖表：特性及拍攝方法
斜邊測試-符合 ISO 12233:2014 標準-優勢-獲取圖表-構圖-照明-距離-曝光-技巧-鏈接
使用 eSFR ISO 第 2 部分- 運行 eSFR ISO
檔案選擇–設定視窗– ROI 選擇與分析區域–邊緣 ID 檔案–加速運作–更多設定視窗–輔助讀數–設定區域– Gamma–圖表對比–自動模式視窗–警告 – 裁切–摘要
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

Optikos_Meridian_200W
Test at infinity focus with Long Range projection systems

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
Selecting files – Setup window – ROI selection & analysis area - 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  - SFRreg edge results
Slanted-edge results Part 4 - SFRreg other results (tones, color, distortion, etc.)
 

Checkerboard – Automated analysis of checkerboard patterns

checkerboard_ideal_framing-200WUsing Checkerboard Part 1 - Checkerboard patterns and how to photograph them
Obtain and photograph chart -  Lighting - Distance - Exposure - Tips - Links
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
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 Score
Log 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
Images used in Random/Dead Leaves - Spilled Coins vs. Slanted edge MTF
Dead Leaves measurement issue - Illustrates challenges posed by extreme signal processing
Random/Dead Leaves cross method  - Also called the Spilled Coins cross-correlation method.
Wedge Analysis - Analysis of logarithmic, hyperbolic, or trapezoidal wedge patterns with the Wedge and eSFR ISO modules
Introduction - Recommendations - Instructions - Results - Stability - Limitations & Comparisons - Calculation details - MTF/Nyquist & Aliasing - Logarithmic wedges 
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.
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
Introduction - Operation - Metrics - Results
Batchview - Postprocessor for viewing summaries of SFR, SFRplus, eSFR ISO, or Checkerboard results
Introduction - Preparation - Instructions
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)
Introduction - Instructions 

Tone, color, and spatial modules

Tone, Color, Noise, and Dynamic Range

New Imatest Dynamic Range film chart with Dmax = base+3.4Using Color/Tone Interactive – Interactive analysis of color & grayscale test charts
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
Introduction - Getting started - Reference files - Results
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
Experimental technique - Raw files – Black level offset - Noise model – Dynamic Range – EMVA 1288 – Closing the loop
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 
Using Colorcheck (legacy module; not recommended – use Color/Tone instead)
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
Stepchart: Special and ISO charts  Photographing chart - Instructions - Patch order
Dynamic Range (postprocessor) - Calculate Dynamic Range from several Color/Tone Auto or Stepchart images
Introduction - Operation - Results - Dynamic Range background (f-stop/scene-referenced noise)
Measuring test chart patches - with a Spectrophotometer and one of two software packages
Spectrophotometer- Babelcolor Patch Tool - SpectraShop 4 - Patch order

Spatial and Uniformity (Flat field) modules

Light Falloff contour plotUsing Flatfield, Part 1 - Measure lens vignetting and image nonuniformity
Instructions - Results
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)
Instructions - Results
Using Flatfield Blemish Detect - Measure visible sensor defects
The Human Visual System - Algorithm - Instructions - Input dialog - Results
Flatfield INI Reference
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
Testing method - Defective pixels - Luminance nonuniformity - Color nonuniformity - Summary
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. 
Introduction - Analyses & Output - INI settings - Chart Definition Files - Chart Definition Utility
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.
Auto White Balance (AWB) - Auto Exposure (AE) - Auto Focus (AF)
Test Charts - Create test charts for high quality inkjet printers
Introduction - Bitmap patterns - SVG patterns - Options
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
Starting - 1. Select folder - 2. Select files - 3. Rename options - 4. Preview - 5. Rename files
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)

Managing Supply Chain Image Quality with Imatest
Imatest IT Test Items & Modules
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)
INI file structure - INI File Monitor - [api] (for Imatest IT) - [dcraw/LibRaw] - [rdraw] (Generalized Read Raw) - Secondary Readouts - Miscellaneous
SFR INI file reference | SFRplus INI file reference | eSFR ISO INI file reference | SFRreg INI file reference | Checkerboard INI file reference
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
Suppliers - Image quality factors - Modules - Test charts - Test images
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
INI file reference
License - The Imatest End User License Agreement (EULA)
Glosario en Espanol

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