ロバート・サムナー著
ランガ・ブラダ、ヘンリー・コーレン、ブリエナ・ロジャース、ノーマン・コーレンの寄稿を含む
一貫性は、画像品質テストを成功させるための基本要素です。システム内の各コンポーネントは、テスト結果のばらつきに影響を与える可能性があります。合否判定テストなどのタスクでは、コンポーネントに起因するばらつきを特定し、ノイズによるばらつきを無視することが主な目的となります。ばらつきを1～5%に抑え、テスト結果を正確に再現できれば、製品の性能をより正確に把握することができます。
Imatestは画像ピクセルから直接測定を行うため、画像にノイズを加えるあらゆる要因が測定結果に影響を与える可能性があります。画像におけるノイズの主な原因は、電子センサーノイズです。低照度環境では、フォトンショットノイズも大きな影響を与えます。オートフォーカスヒステリシスなど、その他の測定変動要因については、本稿では取り上げません。
シャープネスの結果のばらつきを減らし、 テストの再現性を高めるためには、画像内のノイズ量を減らすための対策を講じる必要があります。
テスト結果のノイズを抑えるための5つのヒントをご紹介します。
1. サンプルを最大限に活用する
ほとんどのノイズ源は、異なる露光条件や同一露光条件内のピクセル位置において独立しているため、複数のサンプルを平均化することで、その影響を効果的に打ち消すことができる。
ノイズの時間的側面を活用するには、Imatestの固定モジュールを使用して解析対象として複数の画像ファイルを選択する際に、「信号平均化のためにファイルを結合する」オプションを使用することで、同じシーンの複数の画像を結合できます。この方法は、Imatestのすべての解析で有効です。
同様に、MTF測定に用いられる傾斜エッジ法のように、スケール不変な関心領域（ROI）に基づく解析では、画像内で解析する傾斜エッジ周辺のROIの面積を大きくすることで、使用される独立したランダムサンプルの数を増やすことができます。一般的に、チャートを考慮し、かつ画像フィールドの目的の領域内に収まるように、傾斜エッジ周辺のウィンドウをできるだけ大きく選択する必要があります（MTFは一般的にフィールド全体で変化するため）。この方法は、シーメンススターや双曲線ウェッジなど、画像内の特徴サイズが固定されているテストには適用できません。
2. チャートのコントラストを調整して、適切な信号レベルを確保する（ただし、コントラストが強すぎないように）。
シャープネス測定において、測定対象となる信号は画像のコントラスト量に関係します。コントラストが高いほど信号対雑音比（SNR）が高くなり、ノイズが測定結果に与える影響は小さくなります。しかし、何事もやりすぎは禁物です。センサーのピクセルが飽和、クリッピング、または非線形応答領域に達すると、シャープネスが不自然に上昇してしまうことがあります。ISO 12233:2014規格では、ほとんどのシステムでこの飽和を防ぐために、コントラスト比4:1で印刷されたテストチャートのエッジを使用することを規定しています。
傾斜エッジの信号レベルは、エッジの明暗部のコントラストと密接に関係しています。信頼性の高い結果を得るためには、傾斜エッジのコントラストには最適な範囲があり、それを満たすように努める必要があります。これには、テスト環境に適したチャートを選択することも重要です。
テストチャートの外側領域（ 陰影の影響を最も受けやすい部分）のコントラストを高めることは、信号レベルを向上させる手法の一つです。Imatestにチャートを注文する際には、必要に応じてこのようなカスタマイズを依頼することができます。
3. 画像処理の影響に注意してください
Imatestでテストされた一部のデバイスは、撮影後にソフトウェア処理されていない生画像を生成することができます。このような場合、Imatestはレンズとセンサーを組み合わせたシステムの正確な測定値を提供できます。カメラデバイスがImatestへの入力前に画像を処理する場合、その処理の影響を観察、研究、理解することはできますが、無視することはできません。
ビット深度の高いセンサーから8ビット（24ビットカラー）JPEG画像に変換すると、量子化によってノイズがわずかに増加します。広範囲な画像処理（覆い焼きや焼き込み）が必要な場合は、ノイズの増加がさらに悪化する（「バンディング」が発生する）ことがあります。多くの場合、16ビット（48ビットカラー）ファイルに変換するのが最善です。また、画像処理にはシャープネス処理が含まれることが多く、これにより高周波域のノイズの相対的な強度が増加する可能性があります。
処理済み画像に関する最後の注意点として、多くの民生用カメラ（特にモバイル機器のカメラ）は非線形ノイズ低減（バイラテラルフィルタリングなど）を使用しており、これにより斜めのエッジターゲット上の画像ノイズは滑らかになるものの、テクスチャの詳細も失われる可能性があります。（補足：上記で提案したように複数の画像を平均化する方法では、このような非線形処理が行われている場合には効果がありません。）このような場合、斜めのエッジの測定だけではシャープネスの全体像を把握できない可能性があり、 ランダムな（テクスチャ分析） チャートの方がより適切かもしれません。
4. より良い露出を確保する
低照度環境では、適切な露出を得るためにISO感度を高く設定する必要があり、その結果、センサーノイズとばらつきが増加します。適切な露出を確保することで、フォトンショットノイズと画像におけるセンサーノイズの相対的な影響の両方を低減できます。露出値を上げる主な方法は2つあります（ただし、前述のように、明るい領域をセンサーの飽和レベル以下に保たないように注意してください）。
光源の明るさを上げることで、チャートに反射される光の量を増やしてください。
カメラと被写体が両方とも静止している限り、露光時間を長くしてより多くの光を取り込む。
5. 再現性のある測定方法を選択する
ノイズが存在すると、MTF曲線の形状が乱れます。2つの完全なMTF曲線を比較したり、レポートに1つだけ含めたりすることは現実的ではない場合が多いため、エンジニアは曲線に関する情報を1つまたは2つの要約指標に絞り込むことがよくあります。これらは、曲線に関する最も重要な情報を単一の数値で伝えることを目的としています。一般的な例は次のとおりです。
MTF10 、 MTF30 、 MTF50 ：MTF曲線が正規化（DC）値のそれぞれ10%、30%、50%に達する周波数値。
MTF50P ：MTF曲線が最大値の50に達する周波数値（シャープニングが存在する場合、DCで見られる値1よりも大きくなる可能性がある）
1/4および1/2ナイキストにおけるMTF ：ナイキストサンプリングレートの1/2および1/4（それぞれ0.125および0.25サイクル/ピクセル）におけるMTF値。
MTF領域：DCから0.5サイクル/ピクセルまでのMTF曲線下の面積。通常は曲線が1の値をピークとするように正規化されている。（あまり一般的ではない。）
これらは、以下に合成されたノイズのないMTF曲線の例で示されています。MTF面積値は、曲線下の薄い赤色の領域の積分値です。
これらの指標の値は、ノイズの発生状況（つまり、傾斜したエッジを撮影する写真）ごとにわずかに変化しますが、ノイズが存在する場合、一部の指標値は安定性が低く（ばらつきが大きく）なる傾向があります。そのため、関心のあるMTF特性を反映しつつ、想定されるノイズ量を考慮して再現性のある指標を使用することが重要です。
以下に、シミュレーションで作成した傾斜エッジ画像から計算された 10 種類の MTF 曲線を示します (Imatest の SFR モジュールを使用)。シミュレーションプロセスでは、5 度の傾斜エッジを生成 (バイリニア補間)、ガウスぼかしカーネルを適用、白色ガウス ピクセル単位ノイズを追加 (各曲線ごとに異なるインスタンス)、アンシャープ マスキング技術を使用してシャープ化を適用しました。MTF 曲線群には、さまざまな要約指標に対応するボックスプロット (この場合、上記のプロセスを使用した 100 回のシミュレーション) が重ねて表示されています。
この議論において、これらのボックスの最も重要な側面は、それぞれの長さです。これは、ノイズの多いエッジ画像の集合全体における各指標のばらつきの大きさを表しています。（この画像では、縦方向の指標の長さは、横方向にプロットされたものとの視覚的な比較を可能にするため、異なる軸スケールに合わせて補正されています。）MTF50とMTF50Pは、同様に一般的なMTF30、MTF10よりもばらつきが小さいことに注意してください。1/2ナイキストと1/4ナイキストのMTFは、前述の指標とは異なる単位を持つため、異なるスケールで変化し、後者はノイズの影響を著しく受けます。MTF面積はばらつきが最も小さいですが、これも異なるスケールであり、シャープネスとの関係も異なります。（MTF面積は非常に有望ですが、あまり一般的に使用されていない指標であるため、今後の記事でその適合性について検討します。）
以下のグラフは、さまざまなシャープニングとノイズのレベルに応じて、さまざまなMTF指標がどのように変化するかを示しています。各指標の標準偏差σは、各ノイズレベルにおいて、100個のランダムなインスタンスについて計算されます。元のシミュレートされた斜めエッジのテスト画像は、[0, 255]の範囲で、コントラストは4:1でした。
上記の図は、ノイズの増加とシャープニングレベルの上昇の両方において、すべての指標で変動性が増加するという予想通りの一般的な傾向を示しています。興味深いことに、変動性による指標の順序は、ノイズとシャープニングのすべてのレベルにおいてほぼ一定です。もう1つの興味深い点は、MTF10とMTF at ½ Nyquistが特にシャープニングに敏感であるということです。シャープニングを適用すると、これらの指標の変動性が最も大きく跳ね上がります。また、これら2つの指標は全体的に最も変動性が高く、MTF Areaが最も安定しています。
画像システムの鮮明度を報告するための指標を選択する際には、報告値がランダムノイズによる変動の影響を受けやすいことを念頭に置くことが重要です。より安定した要約指標値を使用することで、今後のテストにおける結果の再現性を確保できます。