锐度：它是什么以及如何测量
锐度：它是什么以及如何测量
| 测量 锐度 | 调制传递 函数 | 空间 频率单位_ | 汇总 指标 | MTF 测量 矩阵 | 斜边 |
|---|
测量锐度
清晰度决定了成像系统可以再现的细节量。它由不同色调或颜色的区域之间的边界定义。
图 1. 条形图案：原始（图的上半部分）镜片退化（图的下半部分）
图 2. 来自MTF 曲线和图像外观的图像边缘的清晰度示例
在图 1 中，锐度用空间频率增加的条形图案来说明。图形的顶部清晰，边界清晰；下半部分是模糊的，并说明了条形图案在通过模拟镜头后是如何退化的。
注意：所有镜头都会在一定程度上模糊图像。
清晰度在图像边缘（图 2）等特征上最为明显，可以通过边缘（阶跃）响应来测量。
有几种方法用于测量清晰度，包括 10-90% 上升距离技术、调制传递函数 (MTF)、特殊域和频域以及斜边算法。
上升距离和频域
图像清晰度可以通过图像内边缘的“上升距离”来衡量。
使用这种技术，清晰度可以通过像素级在其最终值的 10% 到 90% 之间的距离来确定（也称为10-90% 上升距离；参见图 3）。
图 3. 模糊和锐利边缘 10-90% 上升距离的图示
上升距离没有被广泛使用，因为没有方便的方法可以根据其各个组件（即镜头、数字传感器和软件锐化）的上升距离来计算成像系统的上升距离。
为了克服这个问题，在频域中 进行测量，其中频率以每距离（毫米、英寸、像素、图像高度或有时角度 [度或毫弧度]）为单位的周期或线对来测量。
在频域中，可以通过组合由以周期或频率表征的纯音（正弦波）组成的信号来创建复杂信号（音频或图像）（图 4）。一个完整系统的响应是每个组件响应的乘积。
图 4. 周期定义（1/频率）
频域和空间域通过傅里叶变换相关联。
- 高频（短周期）的系统响应越大，系统可以传达的细节就越多（图 5）。系统响应可以通过频率响应曲线F(f)来表征。
注意：高频对应精细的细节。
调制传递函数
图 5. 高频对应空间和频域的精细细节
给定空间频率下的相对对比度（输出对比度/输入对比度）称为调制传递函数（ MTF ），类似于空间频率响应（SFR），是衡量清晰度的关键。在图 6 中，MTF 用正弦和条形图案、幅度图和对比图来说明——每一个都具有从左到右连续增加的空间频率。
注意：Imatest 可互换使用 SFR 和 MTF。SFR 更常与完整的系统响应相关联，而 MTF 通常与特定组件的单个效应相关联。换言之，系统SFR相当于成像系统中各部件的MTF的乘积。
高空间频率（右侧）对应于精细的图像细节。摄影组件（胶片、镜头、扫描仪等）的响应往往在高空间频率下“滚降”。这些组件可以被认为是通过低频并衰减高频的低通滤波器。
图 6. 正弦和条形图、幅度图和对比度 (MTF) 图
图 6 由上图、中图和下图组成，描述如下：
- 条形图案、正弦图案（上图）- 上图说明 (1) 原始正弦图案、(2) 带有镜头模糊的正弦图案、(3) 原始条形图案和 (4) 带有镜头模糊的条形图案. 请注意，镜头模糊会导致对比度在高空间频率下下降。
- 幅度（中间图）—中间图显示了带有镜头模糊的条形图案的亮度（MTF 方程部分中的“调制” V ）（参见图 6 中的红色曲线）。由纯频率组成的正弦模式的调制用于计算 MTF。（请注意，在高空间频率下对比度会降低。）
- MTF %（下图）- 下图显示了相应的正弦模式对比度（见 蓝色曲线；代表 MTF），这也在MTF 方程部分中定义。根据定义，低频 MTF 限制始终为 1 (100%)。在图 6 中，MTF 在 61 lp/mm（每毫米线对）时为 50%，在 183 lp/mm 时为 10%。请注意，频率和 MTF 都以指数符号 [10 0 = 1%; 10 1 = 10%；10 2 = 100% 等]；幅度（中间图）以线性刻度显示。完整成像系统的 MTF 是其各个组件的 MTF 的乘积。
MTF方程
MTF 的方程是从 空间频率 f处的正弦图案对比度C(f)推导出来的，其中
C( f) =五米× _-五我_ _五米× _+五我_ _ 用于亮度（“调制”） V。
米吨F( f) = 100 % ×C( f)C( 0 ) 注意：这会将低空间频率下的 MTF 归一化为 100%。
为了在低空间频率下正确归一化 MTF，测试图必须具有一些低频能量。这是由倾斜边缘中的大亮和暗区域以及 Imatest 使用的大多数图案中的特征提供的，但在线条和网格中不存在。对于可以控制锐化的系统，推荐的主要MTF 计算是倾斜边缘，它是从脉冲响应（即对窄线的响应）的傅里叶变换计算得出的，它是导数（ d/dx或d /dy ) 的边缘响应。幸运的是，您无需了解傅立叶变换即可了解 MTF。
传统分辨率测量
传统的分辨率测量包括观察条形图案的图像，最常见的是 USAF 1951 图表（图 7），并估计条形图案明显不同的最高空间频率 (lp/mm)。这种观察（也称为消失分辨率）对应于大约 10-20% 的 MTF。因为消失的分辨率是图像信息消失的空间频率——在它 不 可见的地方，它强烈依赖于观察者的偏差，并且是图像清晰度的不良指标。 （这是****中没有 Woozle 的地方。）
注意：USAF 1951 图表（很久以来被空军放弃）不太适合计算机分析，因为它使用空间效率低，并且它的条形三连音缺乏低频参考。此外，图表位置（采样阶段）的微*变化会导致其条形的外观发生变化，因为它们从与像素阵列同相变为异相。这会对消失分辨率估计产生不利影响。
图 7. USAF 1951 图表；Imatest 不支持
更好的图像清晰度指标是空间频率，其中 MTF 是其低频值 (MTF50) 的 50% 或峰值 (MTF50P) 的 50%。推荐使用 MTF50 和 MTF50P 来比较不同相机和镜头的锐度，因为
- 图像对比度是其低频或峰值的一半，因此细节仍然很明显。（眼睛对 MTF 为 10% 或更低的空间频率的细节不敏感。）
- 大多数相机的响应在 MTF50 和 MTF50P 附*迅速下降。MTF50P 是强烈锐化相机的更好指标（在我们的电子成像 2020 论文中进行了解释）。
- 50%的水*与图像的信息容量有关。
尽管可以直接从正弦模式的图像（使用 Rescharts、Log Frequency、 Log F-Contrast和 Star Chart）估计 MTF，但ISO 12233 斜边技术提供了更准确和可重复的结果，并且更有效地利用了空间。 倾斜边缘图像可以通过以下MTF 测量矩阵中列出的模块之一进行分析。
空间频率单位
图 8. 在 SFR 和 Recharts 模块（SFRplus、eSFR ISO、Star 等）的设置或更多设置窗口中选择空间频率单位。
大多数读者都熟悉时间频率。例如，声音的频率（以周期/秒或赫兹为单位）与其感知的音高密切相关。无线电传输的频率（以千赫、兆赫和千兆赫为单位）也很熟悉。
空间频率以每距离的周期（或线对）而不是时间来衡量。与时间（例如，音频）频率响应一样，响应越扩展，可以传达的细节就越多。
空间频率单位可以从SFR 和 Rescharts 模块（SFRplus、eSFR ISO、Star等图 8）的“设置”或“更多设置”窗口中选择，并且是用于确定相机可以再现多少细节或像素的好坏的测量被利用。
过去的胶片相机镜头测试使用每毫米线对 (lp/mm)，这对于比较镜头非常有效，因为大多数 35mm 胶片相机具有相同的 24 x 36mm 图像尺寸。但数字传感器尺寸差异很大——从可拍照手机的对角线不到 5 毫米到全画幅相机的 43 毫米对角线，再到中画幅的更大对角线。出于这个原因，建议使用每图片高度的线宽 (LW/PH) 来测量相机可以再现的总细节。请注意，LW/PH 等于 2 × lp/mm ×（图片高度，单位为 mm）。
另一个有用的空间频率单位是每像素周期 (C/P)，它表示单个像素的利用程度。单位的选择还受图像（传感器）或物体上的性能是否具有首要重要性的影响：请参阅比较不同相机的清晰度。无需使用数码相机的实际距离（毫米或英寸），尽管可以使用此类测量值（表 1）。
表 1. 空间频率单位汇总，以及在选定频率单位中引用 MTF 的方程。
| 机动特遣队单位 | 应用 | 方程 |
|
周期/像素 (C/P) |
显示像素的使用情况。奈奎斯特频率f Nyq始终为 0.5 C/P。 | |
|
循环/距离 （循环/毫米或循环/英寸） |
传感器上每距离的循环次数。必须输入像素间距或间距。用于比较过去标准胶片格式的分辨率（例如，24x36mm 用于 35mm 胶片）很流行。 | 米吨F( C/ P)像素间距 |
|
线宽/图片高度 (LW/PH) 注意：对于裁剪的图像，在更多设置尺寸输入中输入原始图片高度 |
测量整体图像清晰度。这是比较具有不同传感器尺寸和像素数的相机性能的最佳单位。线宽是电视测量的传统方法。推荐用于比较不同相机的锐度中以图像为中心的应用。 请注意，1 个周期 = 1 个线对 (LP) = 2 个线宽 (LW)。 |
2 ×米吨F(LP _磷H) ; 2 ×米吨F(C磷) ×PH |
|
线对/图片高度 (LP/PH) 注意：对于裁剪的图像，在更多设置尺寸输入中输入原始图片高度 |
测量整体图像清晰度。与 LW/PH 相差 2 倍。由 dpreview.com 使用。 | 米吨F(长宽_磷H) /2 ; 米吨F(C磷) ×PH |
|
角频率 周期/毫弧度 |
角频率。必须输入像素间距或间距。以毫米为单位的焦距 ( FL ) 通常包含在商业图像文件的 EXIF 数据中。如果它不可用，则必须手动输入，通常在设置窗口底部的 EXIF 参数区域中。如果缺少像素间距或焦距，单位将默认为 Cycles/Pixel。 FL可以从简单的镜头方程*计算，其中s 1是镜头到图表的距离（易于测量），s 2是镜头到传感器的距离, 放大倍率。1 /楼L = 1 /s1+ 1 /s2米=s2/s1 F大号=s1/ (1+1 / |米| )= s2/ (1+ |米| ) *除非s 1 >> s 2（乘以 100 倍或更多），否则镜头几何形状（s 1、s 2和FL）对于计算M是不可靠的， 因为镜头可能会 明显偏离简单的镜头方程。 |
0.001 × M吨F(循环毫米) ×F长（毫米） |
|
周期/度 |
π180×米吨F(循环毫米) ×F长（毫米） |
|
|
循环/对象 mm |
被拍摄物体上每距离的循环次数（有些人认为是“主题”）。必须输入像素间距和放大倍数，但有一个重要例外*。应在系统规范引用被摄对象时使用（例如，如果需要检测一定宽度的特征）。推荐用于比较不同相机的锐度中的以对象为中心的应用。 *对于输入条间距的SFRplus 、输入配准标记垂直间距时的eSFR ISO或输入正方形长度时的棋盘格，不使用像素间距或输入放大倍数直接计算每对象距离的周期数，即从几何计算。在 Imatest 2021.2 之前，您必须在像素间距字段中输入一个数字，但该数字不用于实际计算。对于造成的混乱，我们深表歉意。 |
米吨F(循环距离) ×| 放大倍率| Cycles/distance在图像传感器上是 Cycles/mm 或 Cycles/in 。 |
|
线宽/裁剪高度 |
主要用于在活动图表高度（而不是总图像高度）显着时进行测试。不再推荐，因为它取决于未标准化的作物大*。 | |
|
线宽/特征 Ht(Px) （以前的线宽或线对/N 像素 (PH)） |
When either of these is selected, a Feature Ht pixels box appears to the right of the MTF plot units (sometimes used for Magnification) that lets you enter a feature height in pixels, which could be the height of a monitor under test, a test图表或具有非活动区域的图像中的活动视野。此单位选择对于比较具有不同图像或像素大*的相机的特定对象的分辨率很有用。推荐用于比较不同相机的锐度中的以对象为中心的应用。 |
2 ×米吨F(C磷) ×特征高度 米吨F(C磷) ×特征高度 |
|
PH = 图片高度（以像素为单位）。FL (mm) = 镜头焦距，单位为 mm。 像素间距= 每像素距离 = 1/（每距离像素数）。 |
||
比较不同相机的清晰度，建议基于两种广泛应用类型之一的空间频率单位：
-
- 以图像为中心（例如风景摄影，其中图像传感器的细节很重要）：建议使用每图片高度的线宽（或线对）。
- 以对象为中心（用于医疗、机器视觉等，其中对象的细节很重要）：推荐每个特征高度的周期/对象距离或 LW（或 LP）。
摘要指标
从 MTF 曲线中得出几个汇总指标来表征整体性能。这些指标用于许多显示，包括 SFR/SFRplus/eSFR ISO 边缘/MTF 图（请参阅Imatest 倾斜边缘结果）和 SFRplus 3D 地图中的二次读数。
| 摘要指标 | 描述 | 评论 |
| MTF50 MTF nn |
MTF 为低 (0) 频率 MTF的 50% ( nn %) 的空间频率。MTF50 ( nn = 50) 被广泛使用，因为它对应于电气工程中的带宽（半功率频率）。 | 最常见的汇总指标；与感知锐度密切相关。随着软件锐化的增加而增加；可能会产生误导，因为它“奖励”过度锐化，这会导致边缘可见且可能令人讨厌的“光晕”。 |
| MTF50P MTF nn P |
MTF 为峰值 MTF的 50% ( nn %) 的空间频率。 | 对于中低软件锐化，与 MTF50 相同，但在存在软件锐化峰值（最大 MTF > 1）时低于 MTF50。与 MTF50 相比，对软件锐化的敏感度要低得多（如我们在 Electronic Imaging 2020 上发表的一篇论文所示）。总而言之，一个更好的指标。 |
| MTF面积 归一化 |
MTF 曲线下的面积（低于奈奎斯特频率），归一化为其峰值（ 当锐化很少或没有锐化时， f = 0 时为 1，但对于强锐化，峰值可能为 » 1）。 | 一个特别有趣的新指标，因为它密切跟踪 MTF50 很少或没有锐化，但不会增加强烈的过度锐化；即，它不会奖励过度锐化。还是比较陌生的。在倾斜边缘 MTF 测量一致性中进行了描述。 |
| MTF10、MTF10P、 MTF20、MTF20P |
MTF 是零频率或峰值 MTF 的 10% 或 20% 的空间频率 | 这些数字很有趣，因为它们与“消失的分辨率”（瑞利极限）相当。噪音会严重影响 10% 或更低水*的结果。MTF20（或 MTF20P）在 Line Widths per Picture Height (LW/PH) 中最接*模拟TV Lines。有关测量监视器电视线路的详细信息，请参见此处。 |
MTF 测量矩阵——比较不同的图表和测量技术
Imatest有许多测量 MTF 的模式——斜边、对数频率、对数 f 对比度、西门子星、死叶（溢出硬币）、随机 1/f 和双曲线楔形——每种模式在消费类相机中往往给出不同的结果，其中大多数具有不均匀的图像处理——通常是双边滤波——这取决于局部场景内容。锐化（高频提升）趋向于在对比度特征附*最大（在较高对比度边缘附*较大），而降噪（高频削减，可能会掩盖精细纹理）在没有它们的情况下往往最大。出于这个原因，MTF 测量值在不同的测试图上可能会有很大的不同。
原则上，当没有应用非均匀或非线性图像处理（双边滤波）时，MTF 测量值应该是相同的，例如，当使用dcraw 或 LibRaw对图像进行去马赛克且没有锐化和降噪时。但这并不完全发生，因为在所有使用滤色器阵列 (CFA) 的相机中都存在去马赛克，它涉及一些非线性处理。下图总结了不同图案对图像处理的敏感性。
图像处理（双边滤波）对 MTF 测量的影响比较：
倾斜边缘和楔形最容易被锐化。
随机 1/f 模式具有最少的锐化和最多的降噪。
下面的 MTF 矩阵表列出了 Imatest 测量 MTF 方法的属性、优点和缺点。
空间频率响应的斜边测量
几个 Imatest 模块使用斜边技术测量 MTF，包括：
- 可以从 Imatest 购买 或使用 Imatest 测试图创建的斜边测试图。推荐使用自动检测的图表（SFRplus、 eSFR ISO、 SFRreg或 Checkerboard）。
- 简而言之，ISO 12233 倾斜边缘方法通过找到*均边缘（使用巧妙的binning 算法进行 4X 过采样）、对其进行微分（以获得线扩展函数 (LSF)）并取傅里叶变换的绝对值来计算 MTF LSF。该算法在此处详细描述。
斜边分析的主要输出是Edge/MTF 图，可以通过点击下面的按钮查看。许多其他结果可用，包括摘要和 3D 图，显示横向色差和其他结果以及 MTF。
为什么边缘是倾斜的？
纯垂直或水*边缘的 MTF 结果高度依赖于采样相位（边缘和像素位置之间的关系），因此根据精确的（子像素）边缘位置，每次运行可能会有所不同。边缘是倾斜的，因此 MTF 是根据许多采样阶段的*均值计算的，这使得结果更加稳定和稳健（图 9 ）。
什么边角效果最好？
在可能的情况下，边缘角度应与最*的垂直 (V)、水* (H) 或 45 度方向相差大于 ±2 度。原因是垂直、水*和45°边缘的结果对边缘和像素之间的关系非常敏感（即它们是相位敏感的）。将边缘倾斜 2 或 3 度以上可避免此问题。
ISO 12233 标准建议角度为 5 或 5.71 度 (arctan(0.1))。这个角度不是神圣的——MTF 并不强烈依赖于边缘角度。3 到 7 度的角度可以正常工作。对于相对于最*的 V 或 H 方向的非零边角θ，应用余弦校正，如右图所示。当θ大于约 8 度 (cos(8º) = 0.99) 时，校正是显着的。根据区域选择，初始 MTF 和相应的频率f是从垂直或水*线（以蓝色显示）计算的。真正的 MTF 被定义为垂直于边缘——沿着红色 线。由于 沿 红线（垂直于边缘）的实际过渡长度比 沿蓝色（V 或 H）线的测量过渡短，并且由于用于测量 MTF 的频率f与实际过渡长度成反比,
F=F我是我_ _ _ _/ cos(θ)
具有频率单位的相应摘要度量MTFnn（MTF50、MTF50P等）在初始值之上增加。
米吨Fn n = M吨Fn n (初始) / c o s ( θ )
大边角的主要缺点是可用区域面积可能会减少，特别是对于SFRreg图案。
图 9. 裁剪的高对比度垂直边缘（结果无效）
边缘对比度和剪裁
边缘对比度最多应限制在 10:1，一般建议使用 4:1 的边缘对比度。原因是高对比度边缘（>10:1，例如在旧的 ISO 12233:2000 图表中发现的）可能会导致饱和或削波，从而导致边缘带有尖角，夸大 MTF 测量值。有关更多详细信息，请参阅使用 Rescharts 斜边模块，第 2 部分：警告 - 剪辑。
斜边的优缺点
好处
- 最有效地利用空间，这使得创建 MTF 响应的详细地图成为可能
- SFRplus、eSFR ISO、SFRreg和Checkerboard中的快速、自动化区域检测
- 快速计算
- 对噪音相对不敏感（如果应用降噪，则高度免疫）
- 符合 ISO 12233 标准，其“分箱”（超分辨率）算法允许在奈奎斯特频率 (0.5 C/P) 以上测量 MTF
- 制造测试的最佳模式
缺点
- 在具有强图像相关锐化的系统（即，锐化量随边缘对比度增加）的系统中可能会产生乐观的结果。这种类型的图像处理（双边过滤）在消费类相机中几乎是普遍的。
- 在具有极端混叠（高于奈奎斯特频率的强能量）的系统中给出不一致的结果，尤其是在*区域中。
- 不适合测量精细纹理，推荐使用对数频率对比度或溢出硬币（枯叶）图案。
注意：Imatest Master 可以计算几乎任何角度的边缘的 MTF，但由于采样相位敏感，应避免精确的垂直、水*和 45°。
斜边模块
Imatest Slanted-Edge 模块包括 SFR、SFRplus、eSFR ISO、Checkerboard 和 SFRreg（详见表 2 和清晰度模块）。
注意：请参阅“如何使用 Imatest 测试镜头”，了解如何使用SFRplus 或 eSFR ISO 测量 MTF。
表 2. Imatest斜边模块的简要总结。
| 模块 | 描述 | 例子 |
|---|---|---|
| SFR |
|
 |
| SFR+ |  |
|
| eSFR ISO |
|
 |
| 棋盘 |
|
 |
| SFRreg | 几个单独的图表通常放置在图像字段周围；适用于：
|
 |
斜边算法
MTF 计算源自 ISO 标准 12233 。Imatest计算 包含许多增强功能，如下所列。当检查SFR输入对话框中 的ISO标准SFR复选框时，执行原始ISO计算 （我们建议未经检查，除非它专门需要）。
- 裁剪后的图像被线性化；即，调整像素级别以消除相机应用的 伽马编码。（Gamma 可调整，默认值为 0.5）。
- 红色、绿色、蓝色和亮度 ( Y ) 通道的边缘位置：
Y = 0.2125R + 0.7154G + 0.0721B（默认）或0.3R + 0.59G + 0.11B或 （可在选项 III 中选择）
确定每条扫描线（上图中的水*线）。 - 使用多项式回归为每个通道计算边缘的二阶拟合。二阶拟合消除了镜头畸变的影响。在上图中，方程的形式为：
x =一种0+一种1是的+一种2是的2 - 根据扫描线i的*数部分的值，
fp = x i – int(x i )
在每条扫描线处的二阶拟合，移位的边缘被添加到四个 bin 之一：
bin 1 if 0 ≤ fp < 0.25
bin 2 如果0.25 ≤ fp < 0.5
bin 3 如果0.5 ≤ fp < 0.75
bin 4 如果0.75 ≤ fp < 1
注意：前面等式中提到的 bin 不依赖于检测到的边缘位置。
-
- 将四个 bin 组合起来计算*均 4x 过采样边缘。这允许分析超出正常奈奎斯特频率的空间频率。
- 计算*均 4x 过采样边缘的导数 (d/dx)。应用居中的汉明窗以强制导数在其极限处为零。
- MTF 是加窗导数的傅里叶变换 (FFT) 的绝对值。
- 将四个 bin 组合起来计算*均 4x 过采样边缘。这允许分析超出正常奈奎斯特频率的空间频率。
注意：Imatest 斜边 SFR 计算的起源改编自 Matlab 程序 sfrmat，该程序由Peter Burns编写，用于实施 ISO 12233:2000 标准。Imatest 的 SFR 计算包含许多改进，包括改进的边缘检测、更好的镜头失真处理和更好的抗噪性。原始 Matlab 代码可在此处获得。在将 sfrmat 结果与 Imatest 进行比较时，假定音调响应是线性的；即，如果没有 OECF（色调响应曲线）文件输入到 sfrmat ，则gamma = 1。由于 Imatest 中 gamma 的默认值为 0.5，这是 sRGB 等标准色彩空间中数码相机的典型值，因此您必须将 gamma 设置为 1 以获得与 sfrmat 的良好一致性。
Imatest 和 ISO 12233 计算之间的差异
位于斜边设置窗口左下方的Imatest/ISO 标准 SFR下拉菜单（以前是一个复选框）允许您在 Imatest 和 ISO 兼容计算之间进行选择。不推荐设置 #2（ISO 12233 2017 及更早版本），因为Imatest和更新的 ISO 计算更准确 - 在存在噪声和光学失真的情况下绝对优越。
-
-
- 每条扫描线的中心是根据Imatest 计算中低通滤波边缘导数的峰值计算的。ISO 计算使用质心，这在没有噪声的情况下是最佳的。但是噪声 总是在某种程度上存在，并且质心对噪声非常敏感，因为距离边缘很远的噪声与边缘本身具有相同的权重。低通滤波器更接*于匹配滤波器，它可以最佳地检测边缘导数峰值。
- Gamma （用于线性化数据）作为输入值输入或从已知的图表对比度中导出。在 ISO 标准实现中，除非输入 OECF 文件，否则假定为 1。
- Imatest假设边缘可能由于光学失真而具有一些（二阶）曲率。到 2017 年的 ISO 标准计算假定为直线，这可能导致在存在光学失真的情况下降低 MTF 测量值。弯曲边缘（五阶拟合）包含在 ISO 12233:2022+ 计算中。与旧 Imatest 计算的二阶拟合几乎没有区别。
- Imatest 的 “改进的变迹”降噪 （默认开启）导致更一致的测量（无系统差异）。检查 ISO 标准计算时关闭
- ISO 12233:2014 中引入的线扩展函数 ( LSF ) 校正因子自 2015年以来已在Imatest 中实施。校正因子D(j)（或D(k)），用于补偿数值微分时的高频损失从边缘扩展函数 ( ESF )计算LSF在 ISO 12233:2014 和 2017 标准中都是不正确的。Imatest和更新的 ISO 实施基于第一原则（我们拥有全套方程式），符合两个版本标准的意图。
- Tukey 窗口用于较新的 Imatest 和 ISO 计算。它似乎没有什么不同。
-
请注意，可以在 Peter Burns 链接中找到其他计算详细信息 （如下）
斜边降噪
Imatest 改进的变迹技术降低了噪声，使 MTF 结果更加一致，同时对 MTF 测量的影响最*。它通过在距边缘中心一定距离但不在中心附**滑线扩散函数（LSF；边缘的导数）来工作。因为它对*均 MTF 几乎没有影响，所以除非结果需要严格符合 ISO 标准，否则它应该保持不变。单击下面的按钮以获取完整说明。
相关锐度技术
一些相关的技术会影响清晰度结果，包括：
关键要点
-
- 频域图和空间域图传达了相似的信息，但形式不同。空间域中的窄边缘对应于频域中的宽频谱（扩展频率响应），反之亦然。
- Imatest 测量系统响应，其中包括图像处理：不仅仅是镜头响应。
- 高于奈奎斯特频率的传感器响应会导致混叠，表现为低空间频率的莫尔图案。在拜耳传感器（除 Foveon 之外的所有传感器）中，莫尔图案显示为彩色条纹。Foveon 传感器中的莫尔条纹远不那么麻烦，因为它是单色的，并且红色和蓝色通道的有效奈奎斯特频率低于拜耳传感器。
- 奈奎斯特频率及以上的 MTF 并不是混叠问题的明确指标。MTF 是镜头和传感器响应、去马赛克算法和锐化的产物，它经常提高奈奎斯特频率的 MTF。MTF 应被解释为可能存在问题的警告。
- 计算 R、G、B 和亮度 (Y) 通道的结果（默认情况下，Y = 0.2125R + 0.7154G + 0.0721B，但可以设置为较旧的 (NTSC) 值， 0.3 R +0.59 G +0.11 B，在选项 III窗口中）。Y 通道通常显示在前景中，但可以选择任何其他通道。所有内容都包含在 .CSV 输出文件中。
- CCD 传感器的水*和垂直分辨率可能不同，应单独测量。对于 CMOS 传感器，它们几乎相同。回想一下，水*分辨率是用垂直边缘测量的，垂直分辨率是用水*边缘测量的。分辨率只是影响图像质量的众多标准之一。
- MTF 可以在整个图像中变化，并且它并不总是遵循中心附*最清晰和角落附*不太清晰的预期模式。原因有很多：镜头未对准、场曲、散焦等。这就是为什么测量很重要。
-
其他资源
-
-
- Bob Atkins对MTF 和 SQF 有很好的介绍 。SQF（主观品质因数）是一种包含人眼对比敏感度函数 (CSF) 的感知打印清晰度的量度。它将在 2006 年 10 月下旬添加到 Imatest Master。
- 校准目标（谷歌地球博客）校准目标——主要用于 MTF——从卫星上可见。Part 5. 环游世界，特别有趣。一位客户在 法国 13300 Salon-de-Provence使用了一个目标。
-
-
