지난달에는 근적외선 카메라 평가 시 고려 사항에 대한 글 을 게시했습니다. 근적외선 카메라 테스트 설정 시 중요한 고려 사항들을 살펴보고 가시광선과 근적외선 파장대에서 선명도가 어떻게 달라지는지 보여드렸습니다. 이번 글에서는 ISO 18844 방법을 사용하여 베일링 글레어(플레어)를 테스트하는 내용을 다룹니다.
베일링 글레어 또는 플레어란 무엇인가요?
플레어 현상은 모든 렌즈와 광학 시스템에서 어느 정도 발생합니다. 렌즈로 들어온 산란광이 광학 부품들 사이에서 반사되어 이미지를 흐리게 만듭니다. 아래는 심한 렌즈 플레어의 예입니다.
이 이미지에서 플레어 현상이 없어야 할 부분에 빛을 나타내는 것을 확인할 수 있습니다. 광학 부품의 플레어는 시스템의 전반적인 동적 범위를 제한하는 주요 요인입니다. 센서는 종종 120dB 이상의 동적 범위를 자랑하지만, 실제로는 플레어 현상 때문에 그 범위에 근접하기 어렵습니다. 자세한 내용은 베일링 글레어(플레어) 관련 문서를 참조하십시오.
근적외선 카메라 테스트 설정
이번 테스트에서는 이전 게시물 에서 사용했던 것과 동일한 라즈베리 파이 카메라와 Imatest 광원을 사용합니다. 주요 차이점은 차트와 이미지 처리 방식입니다. ISO 18844 차트는 표준에 따라 X자 패턴으로 배열된 수많은 검은색 점으로 구성되어 있습니다. 차트는 투명한 폴리에스터 필름으로 만들어졌으며, 점들은 테스트를 망칠 수 있는 반사를 방지하기 위해 아크타르 블랙(Acktar black)으로 만들어졌습니다.
이번 테스트와 이전 테스트의 또 다른 주요 차이점은 처리 방식의 변화입니다. 이미지는 선형적이어야 합니다. 자동 화이트 밸런스 및 JPEG 압축과 같은 비선형 처리가 활성화된 경우 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 다행히 Raspberry Pi Camera V2에서 원시 센서 데이터를 얻을 수 있습니다. 이 레시피는 Raspberry Pi에서 원시 이미지를 캡처하는 데 사용되었습니다.
근적외선 이미지 분석
플레어 차트 이미지는 가시광선과 근적외선(850nm)의 두 가지 조명 조건에서 촬영되었습니다.
참고: 이 이미지는 라즈베리 파이에서 촬영한 일반 이미지와 다르게 보일 수 있습니다. 이는 처리되지 않은 원본 데이터이기 때문입니다. 자동 화이트 밸런스, 감마 또는 기타 이미지 처리가 전혀 적용되지 않았습니다. Imatest를 사용하여 원본 이미지를 읽는 방법에 대한 자세한 내용은 설명서를 참조하십시오 .
다음으로 Imatest Master 5.1.9의 균일성 모듈을 사용하여 각 이미지를 분석합니다. 균일성 설정 대화 상자에서 " ISO 18844 플레어 방식 C: 색 공간으로 선형화 "를 선택합니다. 이 분석에서는 나머지 옵션은 무시해도 됩니다.
Imatest는 균일도와 관련된 여러 그래프를 표시하지만, 이 테스트에서는 ISO 18844 플레어 그래프에만 관심이 있습니다. 각 측정값에 대한 그래프는 아래에서 확인할 수 있습니다.
그래프는 18844 계산법에 따른 각 점의 플레어율(%)과 하단에 평균 플레어율을 보여줍니다. 그래프에서 가시광선 소스의 평균 플레어율은 5.2%이고 근적외선(NIR) 소스의 평균 플레어율은 13.6%임을 알 수 있습니다.
결론
이전의 선명도 테스트와 마찬가지로, 빛의 파장이 변할 때 화질이 급격하게 변하는 것을 확인할 수 있습니다. ISO 18844 플레어 현상은 가시광선 영역에 비해 근적외선(NIR) 영역에서 2.5배 이상 증가합니다. 따라서 근적외선 카메라는 플레어 증가로 인해 다이내믹 레인지가 감소할 것으로 예상됩니다. 보안 카메라나 차량용 카메라와 같은 응용 분야에서 다이내믹 레인지 감소는 장애물이나 침입자를 감지하는 시스템의 효율성을 크게 떨어뜨릴 수 있습니다. 이처럼 화질이 크게 변하는 것은 이미징 시스템의 실제 적용 환경과 일치하는 테스트 환경을 구축하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 특히 주간(가시광선) 및 야간(근적외선) 모드를 모두 갖춘 보안 카메라와 같은 다목적 시스템의 경우 더욱 그렇습니다. 이 테스트의 후속 연구로 각 조명 조건에서 시스템의 다이내믹 레인지를 측정하는 것이 좋을 것입니다.