作者：羅伯特‧薩姆納
本書由 Ranga Burada、Henry Koren、Brienna Rogers 和 Norman Koren 共同撰寫。
一致性是成功進行影像品質測試的基本要素。系統中的每個組件都可能導致測試結果偏差。對於合格/不合格測試等任務，主要目標是識別組件引起的偏差，並忽略噪音引起的偏差。如果能夠將測試結果的偏差控制在 1-5% 以內，並能準確地復現測試結果，就能更準確地描述產品的性能。
由於 Imatest 直接從影像像素進行測量，任何會在影像中添加雜訊的因素都會影響測量結果。影像雜訊的主要來源是電子感測器雜訊。在低光源環境下，光子散粒雜訊也會造成顯著影響。其他系統性測量誤差來源，例如自動對焦滯後，本文暫不討論。
為了減少清晰度測試結果的差異並提高測試的重複性，您應該採取措施減少影像中的雜訊量。
以下是減少測試結果中噪音的 5 個技巧：
1. 盡可能收集樣本
由於大多數雜訊源在不同的曝光和一次曝光中的像素位置上都是獨立的，因此可以透過對多個樣本進行平均來有效地消除它們的影響。
為了利用雜訊的時間特性，您可以使用 Imatest 固定模組中的「合併檔案進行訊號平均」選項，將同一場景的多張影像合併。此技巧適用於 Imatest 中的所有分析。
類似地，對於基於感興趣區域 (ROI) 的分析（例如首選的 MTF 測量傾斜邊緣技術），如果 ROI 的面積與尺度無關，則增加影像中待分析傾斜邊緣周圍的 ROI 面積可以增加所使用的獨立隨機樣本的數量。通常，在滿足圖表要求的前提下，應盡可能選擇傾斜邊緣周圍的大窗口，同時保持在影像場的所需區域內（因為 MTF 通常隨影像場變化）。但對於影像中特徵尺寸固定的測試（例如西門子星形和雙曲楔形），此方法無效。
2. 透過圖表對比確保足夠的訊號強度（但不要過強）。
對於清晰度測量，您需要測量的訊號與影像的對比度密切相關。對比度越高，訊號雜訊比 (SNR) 就越高，雜訊對結果的影響就越小。然而，凡事過猶不及：當感測器中的像素達到飽和、剪切或非線性響應區域時，清晰度會不切實際地提高。 ISO 12233:2014 標準規定，測試圖邊緣的對比應為 4:1，以防止大多數系統出現這種飽和現象。
傾斜邊緣訊號強度與邊緣明暗兩側的對比密切相關。傾斜邊緣存在一個最佳對比度範圍，為了獲得可靠的結果，您應該盡量使該範圍達到最佳狀態。這其中一部分工作是選擇適合您測試設定的圖表。
提高測試圖表外圍區域的對比（這些區域受陰影影響最大）是增強訊號強度的一種方法。從 Imatest 訂購圖表時，您可以根據需要提出此類客製化要求。
3. 注意影像處理的影響
某些使用 Imatest 測試的裝置會產生未經軟體處理的原始影像。在這種情況下，Imatest 可以提供鏡頭和感測器組合系統的精確測量數據。如果相機設備在將影像輸入 Imatest 之前對其進行了處理，則可以觀察、研究和了解該處理的影響，但不能忽略這些影響。
當從高位元深度感測器拍攝的影像轉換為 8 位元（24 位元顏色）JPEG 格式時，由於量化，雜訊會略微增加。如果需要進行大量的影像處理（例如加深和減淡），雜訊增加的情況可能會更加嚴重（出現「條帶」現象）。通常最好轉換為 16 位元（48 位元顏色）檔案。影像處理通常還包括銳化，這可能會增加高頻雜訊的相對強度。
最後要注意的是，許多消費級相機（尤其是行動裝置相機）使用非線性降噪技術（例如雙邊濾波），雖然可以平滑傾斜邊緣目標的影像噪點，但也會降低紋理細節。 （附註：如上所述，對多張影像進行平均的方法在涉及此類非線性處理時無效。）在這種情況下，傾斜邊緣測量可能無法全面反映清晰度， 隨機（紋理分析） 圖表可能更為合適。
4. 確保更好的曝光度
在光線較暗的環境下，通常需要更高的ISO感光度才能獲得良好的曝光，但這會導致感測器雜訊和雜訊波動增加。確保良好的曝光可以降低光子散粒雜訊以及感測器雜訊對影像的相對影響。提高曝光值主要有兩種方法（但要注意，如上所述，要確保明亮區域的飽和度低於感測器的飽和度！）：
透過增加光源亮度來增加圖表反射的光量。
增加曝光時間以收集更多光線，前提是相機和目標物都保持靜止。
5. 選擇可重複的測量方法
噪音會擾亂調變傳遞函數 (MTF) 曲線的形狀。比較兩條完整的 MTF 曲線或在報告中包含一條完整的 MTF 曲線通常不切實際，因此工程師通常會將曲線資訊簡化為一到兩個概括性指標。這些指標旨在用一個數字傳達關於曲線的最重要訊息。常見的例子包括：
MTF10 、 MTF30和MTF50 ：分別表示 MTF 曲線達到其歸一化（直流）值 10%、30% 和 50% 時的頻率值。
MTF50P ：MTF 曲線達到其最大值 50 倍時的頻率值（如果存在銳化，則該值可能大於 DC 中的 1）。
MTF 在 ¼ 和 ½ 奈奎斯特取樣率下的值：奈奎斯特取樣率的二分之一和四分之一處的 MTF 值（分別為 0.125 和 0.25 週期/像素）。
MTF 面積：MTF 曲線下從直流到 0.5 週期/像素的面積，通常將曲線歸一化為峰值 1。 （不太常見。）
以下以一條合成的、無雜訊的MTF曲線為例進行說明。 MTF面積值是曲線下淺紅色區域的積分值。
對於不同的雜訊情況（例如，每次拍攝傾斜邊緣的照片），這些指標的值都會略有變化，但有些指標值在雜訊存在的情況下穩定性較差（方差較大）。因此，務必確保所使用的指標既能反映您所關注的MTF特性，又能考慮到您可能遇到的噪音量，並具有良好的可重複性。
下圖展示了一組由模擬傾斜邊緣影像計算得到的 10 條不同的 MTF 曲線（使用 Imatest 的 SFR 模組）。我們的模擬過程包括：產生 5 度傾斜邊緣（雙線性插值）、應用高斯模糊核、添加像素級白高斯噪聲（每條曲線對應不同的噪聲實例），以及使用非銳化掩蔽技術進行銳化。 MTF 曲線族上疊加了箱線圖（箱線圖是一種簡潔的圖表，可以清楚地表示總體的重要統計數據，在本例中，總體是指使用上述過程進行的 100 次模擬），這些箱線圖對應於不同的匯總指標。
對於本次討論而言，這些方框最重要的特徵是它們的長度，它代表了每個指標在雜訊邊緣影像群體中的變異大小。 （為了便於與水平方向的指標進行視覺比較，圖中垂直方向指標的長度已根據不同的坐標軸刻度進行了補償。）需要注意的是，MTF50 和 MTF50P 的方差小於同樣常用的 MTF30 和 MTF10。由於 1/2 和 1/4 奈奎斯特頻率的 MTF 的單位與前面提到的指標不同，因此它們的變化尺度也不同，其中後者更容易受到噪音的影響。 MTF 面積的變異數最小，但它的變化尺度也不同，與清晰度的關係也不同。 （我們將在後續文章中研究 MTF 面積的適用性，這是一個很有前景但不常用的指標。）
下圖進一步展示了不同銳化程度和噪音水準下各種MTF指標的變化。對於每個指標，在每個雜訊水準下，均隨機選取100個實例，計算其標準差σ。原始模擬傾斜邊緣測試影像的取值範圍為[0, 255]，對比度為4:1。
以上圖表顯示了所有指標的總體趨勢，即隨著雜訊和銳利化程度的增加，其變異性均呈上升趨勢。有趣的是，指標的變異性排序在所有雜訊和銳化程度下基本上保持不變。另一個值得注意的點是，MTF10 和 ½ Nyquist 處的 MTF 對銳化特別敏感——應用銳化後，它們的變異性變化最為顯著。這兩個指標大致上也是變異性最大的，而 MTF 面積則最為穩定。
在選擇用於評估成像系統清晰度的指標時，請務必注意報告值極易受到隨機雜訊的影響。使用更穩定的指標值可以確保未來測試結果的可重複性。