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Imatest软件检测图像的稳定性和比拟明晰度

时间:2017-05-08 09:12  来源:   作者:  

Imatest软件检测图像的稳定性和比拟明晰度

Imatest像质剖析软件中有一个模块特地用于检测图像的稳定性和比拟明晰度,此模块是SFRplus的后处置模块。

光学图像稳定性(也简称ISOIS)能够经过比拟三张类似的SFRplus图像中相近的程度和垂直斜边的MTF值 或相对长度来停止剖析。

1.第一张图为不发作颤动时拍摄的图像(Unshaken.

2.第二张是发作颤动时,未开防抖功用时拍摄的图像(Shaken without Image Stabilization)。有些相机没有防抖翻开或关闭的选项,这种状况下有几种办法能够停止防抖性能的测试。一种是运用准确的模仿颤动的设备,已知变化的角度。另一种是选择一个类似像素配置和焦距的不带OIS功用的相机。

3.第三张图是发作颤动时,翻开防抖功用停止拍摄的图像。

规范的 SFRplus 测试图

特殊的 SFRplus 测试图,深灰块的间距较大,

用于顺应较大范围的颤动

不颤动的图像只需求一张,但是颤动时未开防抖功用和翻开防抖功用图像则倡议需求多张,如10张或更多。

比拟两张图像的明晰度时,实践上是比拟两张图像当选定区域的MTF数据,Image Stabilization/Sharpness Compare 功用能够生成全图像的比拟结果。

Image Stabilization/Sharpness Compare 输入的数据是两个或三个JSON格式的文件,该文件由SFRplus模块生成。

功用比拟:以下两个功用都能够比拟不同图像的明晰度

MTF Compare

能够比拟由SFRSFRpluseSFR ISO模块生成的CSV结果文件。能够比拟每个斜边。显现两张图像的MTF比照,(A/B)(B/A)

OIS/Image CompareImageStabilization/

Sharpness Compare

仅用于SFRplus模块。输入数据为两个或三个Jason格式的文件,由SFRplus模块生成。在SFRplus模块中必需选择Image Stabilization功用。比拟的图像之间选择的ROI区域必需相同。运用三张图像来计算OIS的有效性。

Batchview

Batchview批处置功用能够用于SFR, SFRplus eSFR ISO模块,能够用于比拟多个图像之间的差别,并将结果保管为root file_sfrbatch.csv 

 

 

1. 首先拍摄图像。光照条件十分重要,由于它会影响快门速度,所以必需要有很好的平均光照,并且测试卡上没有反光。相机应安放于一个模仿振动的平台,至少能够产生程度和俯仰旋转运动。在翻开和关闭防抖功用时分别拍摄1020张图像。

2. 分别选择明晰度最差的图像

找出最明晰的图像的办法是Find Sharpnes Files功用,它能够在多张图像中快速找到MTF值最大的图像,并排序所选的图像。

 

另外,在SFRplust 模块中也能够选择Combine files for signal averaging功用得到均匀值。

 SFRplus模块中比拟两张或三张图像时,ROI区域选择必需分歧。右图所显现的5个程度和5个垂直区域是比拟好的选择。选择中间一个位置,四个边角位置,足够剖析中间和边缘防抖的效果。自定义ROI区域也是支持的

SFRplus 区域选择

ROI范围选择Wider ( Widest) Smooth for OIS选项引荐选择,由于防抖时边缘可能十分含糊糊。

 

 SFRplus设置中一定要选择是 Image Stabilization选项。这样能够确保生成JASON格式的文件,以用于剖析析防抖效果。 假如你是在Rescharts中模块中剖析,确保在保管文件时选择JASON格式。

3. 点击OIS/Image Compare按钮运转Image Stabilization 模块。将显现以下窗口。

Image Stabilization opening window

窗口的下边会让你选择由SFRplus模块生成的三个JASON文件 。

4. 然后点击上图中的Calulate按钮,计算结果。

 

 

用于定义 Image Stabilization参数的名词

NoS

NO Shake的简写,代表不颤动的图像

Shake

颤动并关闭OIS时拍摄的图像

OIS

颤动并翻开OIS时拍摄的图像

剖析结果

Average edge

均匀边缘散布函数,经过ISO12233规范引荐的超分辨率算法计算。 MTF的傅里叶变换的导数均匀边缘(绝对值)。是间隔的函数。

MTF

Modulation Transfer Function = Spatial Frequency Response是空间频率的函数。

 MTF 或者均匀边缘演化的参数

MTF50

空间频率降落到50%时的频率时的低频数据。能够选择不同的单位。 Cycles/Pixel 是最根底的,其它单位也很常用。通常MTF50(NoS) > MTF50(Shake) > MTF50(OIS). 当这个次第有变时,需求思索噪点的影响。

R1090

代表10-90% 均匀边缘上升间隔

R2080

代表20-80% 均匀边缘上升间隔.

LMTF
L_MTF

相关于MTF50的间隔长度,通常十分接近于 R1090  LMTF (pixels) = 1/(2*MTF50 (C/P) ).

 

Image Stabilization 的剖析结果

 Image Stabilization 模块的主要目的是计算翻开OIS功用时,明晰度的改良。所以在计算时必需思索几个问题

比拟结果只显现OIS的效果,所以未颤动图像的糢糊必需从去除。

翻开或关闭OIS功用的图像代表了颤动的效果,所以需求选择明晰度最差的图像。

 Image Stabilization 的剖析结果主要是MTF的比拟,其它的参数则从此演化而来。以下是剖析结果的解释。

 

名词定义

LMTF (L_MTF) 这个参数是一个间隔的函数与R1090的相关性较好。还记得MTF是傅里叶变换的模数吗(绝对值),意味着相位信息曾经去除了。关于颤动的图像来说,可能在边缘产生显著的不规律现象(不对称,斜梯等),可能使R1090 R2080扭曲,运用它们牢靠性降落。这些不规律是边缘相位的一局部,对MTF的影响有限。下图显现了这样一个边缘。

LMTF = 1/(2*MTF50) (当MTF 的单位为Cycles/Pixel). (LMTF = 1/MTF50  MTF 的单位为 LW/PH.,在下图中, LMTF = 1/(2*0.0399) = 12.5 pixels, R1090的数据十分接近。但有时也会有例外。

 

 

Average edge profile and MTF for a rather poorly behaved edge.
LMTF = 1/(2*MTF50) = 1/(2*0.0399) = 12.5 pixels, 接近于 R1090.

 

总结— LMTF (而不是 R1090 or R1080) 参数更合适于计算防抖效果,当然上图中也给出了一切数据。

 

颤动和未颤动边缘间隔

NoS, Shake, and OIS 三类图中得到的边缘长度计算 (R1090, R2080, and L_MTF) 数据曾经足够阐明防抖效果。但是还能够得到以下图表。

以下是18个边缘的比拟结果。

红色加亮区域的剖析结果

以上表格包括了一切的从一个边缘得到的OIS Gain数据,( L_MTF, R1090,  R1080演算而来。

以下图表包括了多个区域的剖析结果。多个边缘的均匀的OIS gain数据能够显现为在3D图表中。能够切换选择只显现程度边缘,只显现垂直边缘或同时显现。

 

Multi-ROI plot of OIS_gain_L_MTF_div_dB (the preferred result), showing Metric drowdown menu.
(Only a limited number of metrics are currently available for the Multi-ROI and 3D plots.)

 

以下为3D图表的显现.

 

3D plot of OIS_gain_L_MTF_div_dB (the preferred result)

 

点击 Save data.保管数据按钮能够将结果保管为CSV 数据。以下是数听说明

Input file

1

 

 

 

 

 

Date run

24-Jan-2013 14:49:02

 

 

 

 

Image path

C:ImatestDataSFRplusMiscImage_Stabilizationnovibes.bmp

Title

novibes.bmp

 

 

 

 

 

Height Pxls

1200

Width Pxls

1600

Regions

18

 

               

(This is repeated for the second and (if included) third files.

Mean of Vertical edges

 

 

 

 

 

 

Shake-only

OIS-only

Delta

Fraction

%

dB gain

1. L_MTF_div

14.4877

9.8802

4.6075

0.6812

31.8824

3.3568

2. L_MTF_S1

11.7326

7.4965

4.2361

0.6333

36.6706

4.0072

3. L_MTF_S2

14.8671

10.4262

4.4409

0.7001

29.9929

3.1116

4. R1090_S1

12.4647

7.7476

4.7171

0.6213

37.8658

4.14

5. R1090_S2

15.6516

10.7458

4.9058

0.6875

31.2493

3.2607

6. R2080_S1

8.074

5.1292

2.9448

0.6354

36.4551

3.9865

7. R2080_S2

10.1915

7.1259

3.0657

0.6998

30.0222

3.1304

(This is repeated for Horizontal and H&V edges.)

 

 以下内容引见了Imatest的算法与CIOA DC-X011-2012的不同。 

CIPA (Japans Camera & Imaging Products Association) 日本照相机与图像产品协会发布了一个草案标准。CIPA DC-X011-2012, Measurement and Description Method for Image Stabilization Performance of Digital Cameras (Optical Method)Imatest软件中的 Imatest Image Stabilization 模块算法,与CIPA 的标准有些不同,后者有着比拟明显的缺陷。

Imatest 运用SFRplus测试卡,而 CIPA运用高反差的棋盘图加上中间黑框内的静态水果图像,CIPA的测试卡运用完整垂直和程度边缘,反差超越201,容易产生过饱和的状况,从而影像丈量精度。 而SFRplus测试卡固然能够制造成不同的反差,但我们的引荐运用41的反差,这也是ISO122332014规范的标准。

DC-X011 规范没有提及MTFMTF在图像行业中用于丈量明晰度曾经用了几十年,而DC-X011只是采用了10-90% 边缘上升间隔这个参数,相比拟而言稳定性较差。 完整垂直或程度的边缘也容易产生相位取样错误,这也是为什么2014版的ISO12233规范采用了5度斜边做为测试图案的缘由。另外CIPA规范请求拍摄的图像过于多,例如不颤动的图像需求有10(§4-4-1),而并没有阐明取最好、最坏还是均匀值。对斜边测试卡来说,正常的拍摄只需求一张即可。



专业提供分辨率测试卡、广角测试卡、几何失真测试卡、色彩还原测试卡、MTF测试卡、SFR测试卡、灰阶卡、畸变卡、24色卡、测试图卡定制等测试卡及摄像头测试照明箱等摄像头测试设备。 -XML地图
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