이 글은 "나이퀴스트 주파수, 에일리어싱 및 컬러 모아레" 에서 발췌한 내용입니다.
ISO 12233 비닝 알고리즘 덕분에 경사 에지 측정법을 사용하면 나이퀴스트 주파수( fNyq = 픽셀당 0.5 사이클) 이상의 시스템 응답을 측정할 수 있습니다. 앞서 설명했듯이 fNyq 이상의 응답은 모아레와 같은 에일리어싱 아티팩트를 유발할 수 있지만, MTF 측정에는 몇 가지 한계가 있습니다. 특히 Imatest에서 속도와 공간 효율성 때문에 선호하는 경사 에지 MTF 측정법에는 이러한 한계가 존재합니다.
제한 사항은 다음과 같습니다.
대부분의 소비자용 카메라의 기본 출력 이미지(처리된 이미지, 원본이 아님)는 선명도 처리가 되어 있어 높은 공간 주파수 대역에서 응답성이 크게 향상됩니다. 응답성이 향상되는 주파수 대역의 범위와 그 정도는 선명도 처리 정도, 반경, 알고리즘에 따라 달라집니다. 선명도 처리는 앨리어싱 현상(센서에 도달하는 빛의 공간 주파수 스펙트럼과 디모자이킹 알고리즘에 따라 달라짐)에는 거의 영향을 미치지 않기 때문에, 선명도가 적용된 이미지의 응답성은 오해를 불러일으킬 수 있습니다.
컬러 모아레 현상은 비스듬한 가장자리에서는 보기 어렵습니다. 실제로 가장자리 근처에 색깔 있는 픽셀 형태로 나타나지만, 반복되지 않는 패턴에서는 식별하기 어렵습니다.
모아레 현상은 훨씬 더 잘 보입니다.
쌍곡선 쐐기형 패턴(수렴형 막대 패턴)
지멘스 별은 불행히도 높은 공간 주파수 영역이 매우 제한적입니다.
로그 주파수 대비는 모아레 현상이 뚜렷하게 나타나지만 정량적으로 측정하기 어려운 경우를 보여줍니다.
모아레 현상은 존 플레이트 패턴( Imatest 테스트 차트 모듈로 생성할 수 있는 최악의 경우 패턴의 일종)에서 특히 잘 나타나지만, 존 플레이트는 정량적 측정에는 적합하지 않습니다.
MTF 측정값과 가시적인 에일리어싱 사이의 상관관계를 파악하기 어렵기 때문에, 나이퀴스트 주파수 이상에서 강한 MTF 응답은 에일리어싱이 문제일 수 있다는 경고 신호로만 간주하고 추가적인 조사가 필요하다고 봐야 합니다. 이는 에일리어싱의 확정적인 지표는 아닙니다 . 에일리어싱의 영향을 직접 측정하는 Imatest 기법은 아래에 나열되어 있습니다.
정현파 패턴
지멘스 스타 및 로그-F 대비 타겟 의 정현파 패턴은 신호 처리에 덜 민감한 경사 가장자리를 대체할 수 있는 방법입니다. 하지만 정현파 패턴은 더 많은 공간을 차지하고 분석 시간이 오래 걸리며, 심한 왜곡이 있는 경우 분석이 어렵다는 단점이 있습니다.
Leader SFR-Fit MTF 측정 소프트웨어 는 연결된 디스플레이와 연결된 카메라의 실시간 데이터 수집을 활용하여 특정 영역에 여러 개의 고정 주파수 정현파 패턴을 표시하는 대안적인 측정 소프트웨어입니다. 이를 통해 샤프닝 처리된 시스템의 고주파 MTF를 더욱 정확하게 측정할 수 있습니다.
질감이 있는 패턴
낙엽이나 흩어진 동전 패턴은 자연 풍경과 유사한 통계적 특성을 보이므로 흥미롭습니다. 이러한 패턴은 다른 패턴(특히 비스듬한 가장자리)에 비해 가장자리 선명도 처리의 영향을 덜 받기 때문에 지각적 관찰과 더 잘 일치하는 질감 디테일 추정치를 제공합니다. 또한 노이즈 감소에 더 민감하기 때문에 무작위 패턴 분석은 처리된 이미지에서 질감 보존 정도를 평가하는 데 유용합니다.
웨지
Imatest의 Wedge 및 eSFR ISO 모듈로 분석되는 웨지는 에일리어싱에 대한 최상의 시각적 표시와 측정값을 제공합니다. 웨지를 사용하여 계산할 수 있습니다.
MTF(높은 대비와 서브픽셀 샘플링 위상의 변화로 인해 MTF에 상당한 변화가 발생할 수 있으므로 정확도가 제한적임).
앨리어싱 현상의 시작(또는 "해상도 소실", 막대 개수가 감소하기 시작하는 공간 주파수).
특히 색상 모아레 현상과 같은 앨리어싱 효과.
ISO 12233:2000 차트에서는 웨지 모듈을 사용하여 웨지를 수동으로 선택할 수 있지만, 이는 불편하므로 권장하지 않습니다. (또한, 기존 차트는 현재 ISO 12233:2014+ 표준에서도 권장되지 않습니다.) 최신 표준을 준수하고 웨지 및 기타 특징을 자동으로 감지하는 eSFR ISO 차트와 모듈을 사용하는 것을 강력히 권장합니다. eSFR ISO 차트와 모듈은 색상 앨리어싱 외에도 MTF, 색수차, 색상, 톤 응답, 노이즈, 신호 대 잡음비 등 다양한 이미지 품질 요소를 측정합니다. 웨지 모아레 플롯은 웨지 모듈과 eSFR ISO 모듈에서 동일합니다. 아래에 eSFR ISO 결과 예시를 제시합니다.
웨지 모아레 플롯
아래의 웨지 모아레 플롯은 웨지 내부에서 측정된 평균 CIELAB 색도(𝐶∗=𝑎∗2+𝑏∗2‾‾‾‾‾‾‾‾‾√ )를 공간 주파수의 함수로 나타낸 것입니다. 아래 표에는 색상 에일리어싱과 관련된 여러 다른 측정 지표들이 나열되어 있습니다.
아래 그림을 얻으려면 eSFR ISO 차트 이미지를 획득한 다음 여기의 지침 에 따라 eSFR ISO Setup을 실행하십시오. eSFR ISO는 배치 처리가 가능한 자동 모드로도 실행할 수 있습니다. 표시(Display) 에서 18. 웨지 모아레(Wedge moiré)를 선택하십시오.
그래프의 곡선은 아래 그림과 같이 쐐기 모양 영역 내부에서 취한 선택된 측정값(이 경우 𝐶∗=𝑎∗2+𝑏∗2‾‾‾‾‾‾‾‾‾√)의 평균입니다.
아래 표는 사용 가능한 측정 항목 목록이며, 이 항목들은 아래 이미지 오른쪽의 모아레 드롭다운 메뉴에서 선택할 수 있습니다. 권장되는 측정 항목은 세 가지뿐이며, 나머지는 참고용 또는 실험용입니다. 각 측정 항목의 최댓값은 위 그림의 왼쪽 상단에 표시됩니다. 모든 측정 항목의 최댓값은 JSON 및 CSV 결과 파일로 저장할 수 있습니다. 다음은 권장 측정 항목을 강조 표시한 목록입니다.
평균(|RB|) | 색상 앨리어싱의 영향을 가장 많이 받는 채널이 빨간색과 파란색 채널이기 때문에 이는 좋은 측정 기준입니다. |
평균(|RB|) / 평균(R,B) | 이는 R과 B의 평균값으로 정규화되었기 때문에 약간 더 안정적입니다. |
평균(|RG|) | 이러한 지표들은 살펴보기에 흥미로울 수 있지만, 녹색(G) 채널의 나이퀴스트 주파수가 더 높기 때문에 RB 지표보다 민감도가 떨어지는 경향이 있습니다. |
평균(|RG|) / 평균(R,G) | |
평균(|GB|) | |
평균(|GB|) / 평균(G,B) | |
S(HSL) | 이러한 포화도 지표는 낮은 수준(L 또는 S)에서 큰 값을 가질 수 있어 오해를 불러일으킬 수 있으므로 권장하지 않습니다. 이러한 지표는 보관하지 않는 것이 좋습니다. |
S(HSV) | |
크로마 𝐶∗=𝑎∗2+𝑏∗2‾‾‾‾‾‾‾‾‾√ | CIELAB 크로마 , 𝐶∗=𝑎∗2+𝑏∗2‾‾‾‾‾‾‾‾‾√ 이것은 기본(권장) 색상 앨리어싱 측정 기준입니다. |
색상 앨리어싱 측정
색상 앨리어싱 측정 항목은 2018년 10월에 출시된 Imatest 5.1.12 버전에 새로 추가되었습니다. 이전 버전에서는 색상 측정 항목이 이미지 외관과 제대로 상관관계가 없었습니다. 표시할 측정 항목은 '표시' 아래의 '모아레' 드롭다운 메뉴에서 선택할 수 있습니다.
각 웨지 영역은 색상 앨리어싱 측정값을 계산하기 전에 화이트 밸런스 조정을 거칩니다. 측정값은 웨지 영역 내부에서 계산됩니다. 일관된 결과를 얻으려면 스무딩(0.01 Cycles/Pixel 너비의 커널 사용)을 권장합니다. 색상 모아레 측정값은 모아레 드롭다운 메뉴에서 선택합니다. 저희가 권장하는 주요 측정값은 크로마(sqrt(a*^2 + b*^2))입니다. 이는 CIELAB 크로마 C = sqrt( a * 2 + b * 2 )의 평균값입니다. 다른 유용한 색상 앨리어싱 측정값으로는 mean(|RB|)와 mean(|RB|) / mean(R,B)가 있습니다. |RB|는 빨간색과 파란색이 녹색보다 앨리어싱에 더 민감하기 때문에 유용합니다.
[데이터 저장]을 클릭하거나 (해당 확인란을 선택한 상태로 eSFR ISO 설치 프로그램을 실행하면) 데이터가 CSV 및 JSON 파일로 저장됩니다. 다음은 색상 앨리어싱 요약 메트릭에 대한 JSON 출력 예시입니다(위 표에 표시된 각 메트릭의 최대값). 권장 메트릭은 굵게 표시되어 있습니다.
“color_aliasing_max_mean_R_minus_B”: [0.1327,0.1088,0.07527,0.07033],
“color_aliasing_max_mean_R_minus_B_normalized”: [0.391,0.2999,0.4362,0.3822],
“color_aliasing_max_mean_R_minus_G”: [0.09607,0.02452,0.08199,0.07815],
“color_aliasing_max_mean_R_minus_G_normalized”: [0.328,0.05977,0.4449,0.3945],
“color_aliasing_max_mean_G_minus_B”: [0.1041,0.1088,0.06335,0.03999],
“color_aliasing_max_mean_G_minus_B_normalized”: [0.2701,0.2991,0.2851,0.1786],
“color_aliasing_max_mean_S_HSL”: [0.6033,0.9159,0.4902,0.5427],
“color_aliasing_max_mean_S_HSV”: [0.3227,0.2781,0.4083,0.3311],
“color_aliasing_max_mean_CIELAB_chroma”: [16.61,16.48,10.69,11.19],