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清晰度 它是怎样测量的?
调制传递函数(MTF)
通常与空间频率响应(SFR)相同的调制传递函数(MTF)可以通过下面的图解来解释。
正弦和条形图,幅度图和对比度(MTF)图
上面的曲线显示
- 原始正弦图案
- 镜头模糊的正弦图案
- 原始条形图案
- 镜头模糊的酒吧模式
镜头模糊导致对比度在高空间频率下降。
中间图显示具有透镜模糊(红色曲线)的条形图案的亮度(下面的等式中的V)。高空间频率下的对比度降低。正弦图(由纯频率组成)的调制用于计算MTF。
下图显示对应的正弦图案对比度,即MTF(SFR)(蓝色曲线),其定义如下。
根据定义,低频MTF限制始终为1(100%)。对于该透镜,MTF在61lp / mm时为50%,在183lp / mm时为10%。
频率和MTF都以对数标度显示,指数符号(10 0 = 1; 10 1 = 10; 10 2 = 100等)。幅度以线性刻度显示。
使用MTF(空间频率响应)的优点是,完整成像系统的MTF是其各个组件的MTF的乘积。
MTF的方程式从空间频率f处的正弦图形对比度C(f)导出,其中
Ç(˚F)=(V *大 - V 分钟)/(V *大 + V 分钟)亮度(“调节”)V。
MTF(f)= 100%C(f)/ C(0)在低空间频率下,将MTF归一化为100%
为了在低空间频率下归一化MTF,测试图必须具有低频参考。这是由大光,在倾斜的边和也是在大多数所使用的其它模式的特点暗区满足Imatest的,但它不是 由线路和电网满足,这就是为什么不用于有Imatest的 MTF分析。
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主要的Imatest MTF计算是倾斜边缘,它使用称为傅里叶变换的数**算。MTF是脉冲响应的傅立叶变换 - 对窄线的响应,其是边缘响应的导数(d / dx或d / dy)。幸运的是,您不需要理解傅里叶变换或微积分来了解MTF。
美国空军1951图
传统的“分辨率”测量涉及观察条形图(通常是美国空军1951图)的图像,并寻找*高的空间频率(以lp / mm),其中条可见地不同。该测量也称为“消失分辨率”,对应于大约 10-20%的MTF 。因为这是图像信息消失的空间频率,在那里它不可见,并且因为它强烈依赖于观察者的偏差,所以它是图像清晰度的不佳指标。(这是Woozle不在小熊维尼的世界。)美国空军的图表也不太适合用于计算机分析,因为它使用空间低效,并且条形三联体缺少低频率参考。
经验表明,图像清晰度的*佳指标是MTF为其低频值(MTF50)的50%或其峰值(MTF50P)的50%的空间频率。
MTF50或MTF50P是比较不同相机和镜头的清晰度的好参数,原因有两个:(1)图像对比度是其低频或峰值的一半,因此细节仍然很明显。在MTF低的空间频率下,眼睛对细节相对不敏感:10%以下。(2)大多数摄像机的响应在MTF50和MTF50P附近迅速下降。MTF50P是用于强锐化相机的更好的度量标准,它们的MTF响应中边缘附近具有“光晕”和相应的峰值。
虽然MTF可以直接从正弦图像的图像(使用Rescharts Log Frequency,Log F对比度和星形图)估算出来,但是基于ISO 12233标准的 “摄影 - 电子静态照相机 - 分辨率测量” 的复杂技术,提供更准确和可重复的结果,并更有效地使用空间。(有关详细信息,请参阅“ 倾斜与西门子之星 ”)。可以拍摄如下所述的倾斜图像,然后通过Imatest SFR,SFRplus或eSFR ISO进行分析。
Imatest倾斜SFR计算的起源:这些算法是由Peter Burns()编写的Matlab程序sfrmat进行了改进,以实施ISO 12233:2000标准。Imatest的 SFR计算包含了许多改进,包括改进的边缘检测,更好的处理镜头失真以及更好的抗噪声能力。原始的Matlab代码可以在http://losburns.com/imaging/software/SFRedge/index.htm上找到。在将sfrmat结果与Imatest进行比较时,请注意,如果没有OECF(音调响应曲线)文件输入到sfrmat中,则音调响应被假定为线性的,即gamma = 1。由于Imatest中的默认值为0.5,因此典型的数码相机, |
空间频率响应的倾斜测量
三个Imatest模块使用倾斜技术测量MTF:SFR,SFRplus和eSFR ISO。
旧的ISO 12233:2000图表(左)和典型的SFR区域选择(右图)
该图表不再是ISO 12233:2014标准的一部分。
Imatest SFR在各种图表中从倾斜角度测量MTF,包括SFRplus图表,2014年前的ISO 12233:2000测试图表,如右图所示,ISO 12233:2014测试图表,或其他像Danes-Picta DCR3和DCR4图表。
旧的ISO-12233:2000图表中的两个有用区域由红色和蓝色箭头指示。ISO 12233图表中使用imaging-resource.com和dpreview.com相机评论。典型的区域显示在右侧:用于计算水平MTF响应的垂直边缘(倾斜约5.7度)的裁剪。
倾斜测试图可以从Imatest购买或使用Imatest测试图创建。强烈推荐使用SFRplus图表。
简单来说,ISO 12233倾斜方法通过找到平均边缘(使用巧妙的分级算法过滤4XX)来计算MTF ,区分它(这是线扩展函数(LSF)),然后获取傅里叶变换的优良值LSF。边缘倾斜,因此平均值来源于采样阶段的分布(边缘和像素位置之间的关系)。该算法的详细说明这里。
倾斜方法有几个优点。
- 摄像头到目标距离并不重要; 它不输入将图像转换为MTF响应的方程式(它是尺度不变的)。
- 倾斜边缘占据比正弦图案少得多的空间,并且对噪声较不敏感。
- 由于采用分级/过采样算法,可以在奈奎斯特频率(0.5周期/像素)之上测量MTF 。
SFRplus图与5×9格方格
Imatest Master可以计算几乎任何角度的边缘的MTF,尽管**的垂直,水平和45°应避免采用相位灵敏度。
Imatest SFRplus可以从特别设计的SFRplus图表中测量MTF(以及许多其他图像质量参数),可以从Imatest(推荐)购买或使用Imatest 测试图(宽体打印机,良好的打印技能和颜色管理知识)创建需要)。
SFRplus提供了许多优点 2000测试图:在旧的ISO 12233较低的对比度提高了结果的准确性,多个边缘(较少浪费的空间)使得可以在图像表面映射MTF,和区域检测是高度自动化的。测量仍符合ISO标准。
eSFR ISO还使用新的ISO 12233:2014 Edge SFR(E-SFR)测试图来测量MTF和其他图像质量参数。它具有SFRplus的大部分优点,尽管其在图像表面上的MTF映射不太详细。旧版ISO 12233:2000测试图(如上所示)在2014年标准中引用,但不再是该标准的官方部分。
如何用Imatest测试镜头有一个很好的总结如何使用 SFRplus或 eSFR ISO测量MTF
MTF测量矩阵
Imatest有许多测量MTF的方法,每一种都倾向于在消费者相机中给出不同的结果,因为图像处理取决于局部场景内容,这在整个图像中很少是恒定的。锐化(高频增强)在对比特征附近趋向于*大,而在不存在的情况下,降噪(可能模糊细纹理的高频切割)倾向于*大。由于这个原因,MTF测量可能会与不同的测试图非常不同。
原则上,当不应用不均匀或非线性图像处理时,MTF测量应该是相同的,例如当图像用没有锐化和降噪的dcraw进行去马赛克化时。但是在实践中这不会发生,因为使用彩色滤镜阵列(CFA)的所有相机中存在的去马赛克涉及一些非线性处理。例如,噪点与边缘的处理方式不同。
测量 模式 |
优点/ 缺点 / 灵敏度 | 主要用途和评论 |
斜边 (SFR SFRplus eSFRISO SFRreg Checkerboard) |
*有效地利用空间:可以创建详细的MTF响应地图。SFRplus,eSFR ISO,SFRreg和Checkerboard中 快速,自动化的区域检测。 快速计算 相对不敏感的噪声(高**如果降噪被施加)。 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)之上测量MTF。制造测试的*佳模式。可以在具有强锐化和降噪功能的系统中给予乐观的结果(即可以通过信号处理,特别是对比度高(≥10:1)边。在极度混叠的系统(奈奎斯特频率以上的强大能量),特别是小区域的系统中产生不一致的结果。对锐化*敏感,特别是高对比度(≥10:1)的边缘; 对于低对比度边缘(≤2:1)较不敏感。对软件降噪敏感度*低。 |
这是Imatest的主要MTF测量。 镜头和相机测试*有效的模式,特别是需要MTF响应图的地方。 旧ISO 12233:2000标准推荐的高对比度(≥40:1)产生不可靠的结果(裁剪,伽马问题)。新的ISO 12233:2014标准建议4:1的对比度。这是我们对所有新工作的建议(使用SFRplus或eSFR ISO)。 与西门子之星西门子之星相比,西门子之星相当有利。 |
日志频率 |
从**原则计算。显示彩色莫尔条纹。 对噪音敏感 空间效率低下。 |
主要用作对其他方法的检查,这些方法不是根据**原则计算的。 |
对数f对比度 |
对噪音敏感 对图像((高对比度)顶部附近的锐化敏感度高; 对(低对比度)底部附近的噪音降低敏感度,其间有逐渐的过渡。 |
>说明信号处理如何随图像内容(特征对比)而变化。由于软件降噪而导致精细细节损失。 |
西门子明星 |
包含在ISO 12233:2014标准中。对噪音比较不敏感 提供定向MTF信息。 缓慢,效率低下的空间使用。外半径有限的低频信息使MTF归一化困难。 对锐化和降噪的中等灵敏度。 |
推广用于Image Engineering的一般测试,但空间细节限于3×3或4×3网格。与倾斜边缘相比,西门子之星相比。 |
死叶 (溢出的硬币) |
测量纹理模糊/锐度/锐度。图案统计与典型图像相似。 空间效率低下。需要一个棘手的噪声功率减法算法*来减少对噪声的非常高的灵敏度。 对锐化的敏感度和对噪声降低的强烈敏感性使其可用于与主观观察结果良好相关的整体纹理锐度度量。 |
由堆叠的随机大小的圈子组成。强大的行业兴趣,特别是相机手机图像质量(CPIQ)组。
随机(死叶)模块分析死叶(溢出硬币)和随机图表。 |
随机(尺度不变) |
显示了细节(纹理)的细节:系统对软件降噪的响应。 对磨削 敏感,对软件降噪*敏感 |
测量相机渲染细节(纹理)的能力,即低对比度,高空间频率图像内容。* 使用与图案相邻的灰色贴片,可以从Imatest中的测量中消除噪音功率。 |
楔 |
在ISO 12233图表上使用楔形图案。 MTF在奈奎斯特和奈奎斯特频率周围不准确(对采样相位变化非常敏感)。不适合作为主要的MTF测量。 对锐化敏感。 对噪音敏感 空间效率低下。 |
措施来自CIPA DC-003的 “消失的分辨率” :线条开始以楔形图案消失,*常见于ISO 12233图表,其中需要三个区域(包括低频参考的方形区域)以获得合理的MTF测量(由于采样相位敏感度,其比其他方法不太准确)。 |
空间频率单位和汇总指标
大多数读者会熟悉时间频率。以循环/秒或赫兹测量的声音的频率与其感知音高密切相关。无线电传输的频率(以千赫,兆赫,千兆赫为单位测量)也很熟悉。空间频率相似:它以每个距离而不是时间的周期(或线对)进行测量。空间频率响应与时间(如音频)频率响应非常相似。响应越多,可以传达的细节越多。
应根据应用选择空间频率单位,例如,测量旨在确定相机可以再现多少细节,以及像素的利用程度?
在SFR和Rescharts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。
胶片相机镜头测试使用线对每毫米(lp / mm)。这对于比较镜头效果很好,因为大多数35mm胶片相机具有相同的24 x 36 mm图像尺寸。但数字传感器的尺寸变化很大,相机手机的对角线不到5毫米,全画幅数码单反相机的对角线为43毫米。因此,建议每张图片高度(LW / PH)的线条宽度用于测量相机可以再现的总细节。LW / PH等于2 * lp / mm *(图片高度(mm))。
另一个有用的空间频率单位是每像素周期(C / P),它给出了单个像素的利用程度。尽管在Imatest SFR,SFRplus,eSFR ISO和所有Rescharts模块中都有这样的测量,但是不需要使用数码相机的实际距离(毫米或英寸)。
MTF单位 | 应用 | 方程 |
周期/像素(C / P) |
显示像素的利用情况。奈奎斯特频率f Nyq始终为0.5 C / P。 |
|
周期/距离 (周期/毫米或周期/英寸) |
传感器上每个距离的循环数。必须输入像素间距或间距。受欢迎用于比较标准电影格式的旧版分辨率(例如,35mm胶片的24x36mm)。 |
MTF(C / P)/(像素间距) |
线宽/图片高度(LW / PH) |
衡量整体图像清晰度。线宽是电视的传统。 请注意,1周期= 1线对(LP)= 2线宽(LW)。 |
2 * MTF(LP / PH) 2 * MTF(C / P)* PH |
线对/图片高度(LP / PH) |
衡量整体图像清晰度。由dpreview.com使用。 |
MTF(LW / PH)/ 2 MTF(C / P)* PH |
循环/毫弧度 |
角度频率 必须输入像素间距或间距。焦距(mm)通常包含在商业图像文件的EXIF数据中。如果不是在EXIF数据(来自开发系统的二进制原始文件的情况下),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,则单位默认为循环/像素。 |
0.001 * MTF(周期/ mm)*(透镜焦距(mm)) |
周/度 | 角度频率 。必须输入像素间距或间距,并从EXIF数据获取镜头焦距或手动输入,如上所述。用于将照相机系统与人眼进行比较,其具有大约20个循环/度的MTF50(取决于个人的视力和照明)。 | π/ 180 * MTF(周期/ mm)*(透镜焦距(mm)) |
循环/物体mm 循环/物体in |
拍摄对象上的每个距离的周期数(许多人认为是主题)。必须输入像素间距和放大倍数。当系统规范引用被拍摄对象时(例如,如果需要检测到某个宽度的裂纹),重要。 |
MTF(周期/ 距离) * |放大率| |
线宽/作物高度 线对/作物高度 |
当主动图表高度(而不是总图像高度)显着时,主要用于测试。 | |
PH =图像高度(以像素为单位)像素间距 =每像素的距离= 1 /(每个距离的像素)。 |
摘要指标
MTF曲线得出几个汇总指标,以表征整体表现。这些指标用于许多显示器,包括SFR / SFRplus / eSFR ISO Edge / MTF图(如下所示)和SFRplus 3D地图中的辅助读数。
汇总指标 | 描述 | 注释 |
MTF50 | MTF为低(0)频率MTF的50%的空间频率 | *常见的摘要指标 与感知的锐度相关度很好。增加软件锐化增加; 可能会导致误导,因为它会“过度磨炼”,导致边缘可见而且可能令人讨厌的“光环”。 |
MTF50P | MTF为峰值MTF的50%的空间频率 |
与MTF50相同,用于低到中等软件锐化,但是当软件锐化峰值(*大MTF> 1)时,MTF50低于MTF50。总而言之,MTF50更好。 |
MTF面积归一化 |
MTF曲线下的面积归一化为其峰值(仅影响MTF> 1的强锐化峰的面积) |
一个特别有趣的新指标,因为它很少跟踪磨削MTF50,但是对于强烈的过度锐化而言并不增加,也就是说,它不会奖励过度锐化。新的在Imatest 3.8。还是比较陌生 |
MTF10,MTF10P,MTF20,MTF20P |
MTF为零频率或峰值MTF的10或20%的空间频率 |
有时使用这些数字,因为它们与“消失的分辨率”相当。噪音可能会在10%以下的水平影响结果。每幅图像高度(LW / PH)的线宽度中的MTF20*接近模拟电视线。 |
Imatest SFR,SFRplus,eSFR ISO,SFRreg和Checkerboard结果
Imatest SFR的Edge / MTF图如下所示。SFRplus,ESFR ISO,SFRreg和棋盘产生类似的结果和多更多。
佳能EOS-40D的SFRplus图像的Edge / SFR结果。
(左上)一幅狭窄的图像,说明平均边缘的色调。它与下面的平均边缘轮廓(空间域)图对齐。
(中左) 平均边缘(空间域):此处显示的平均边缘轮廓线性化,即与光能成比例。一个关键的结果是边缘上升距离(10-90%),以像素表示,每个图片高度的上升距离数量。其他参数包括过冲和下冲(如适用)。该图可以可选地显示线扩展函数(LSF:边缘的导数)。
(左下)MTF(频域):空间频率响应(MTF),显示为奈奎斯特频率的两倍。一个关键的摘要结果是MTF50,其对比度下降到其低频值的50%的频率,这与感知到的图像清晰度很好地对应。以每像素的周期数(C / P)和每幅图像高度的线宽度(LW / PH)给出。其他结果包括Nyquist的MTF(0.5周期/像素;采样率/ 2),这表明混叠和用户选择的次要读数的可能严重性。奈奎斯特频率显示为垂直蓝线。
对于中等锐化的相机,MTF50P(仅当未选中标准化锐化显示时才显示)与MTF50相同。
点击下面的缩略图或图像,看看可见锐度与Edge和MTF测量之间的关系,佳能EF 17-85mm变焦在26mm,f / 5.6,这不是一个很好的镜头,锐度在角落里不好掉下,但是成为一个很好的例子。**幅图像显示了图像表面上的MTF50的3D地图。剩余的图像显示了几个区域的放大边缘和边缘轮廓和MTF测量。为了获得该地块,运行一个SFRplus或ESFR ISO图像Rescharts(可以点击),然后选择8.图像和几何与裁剪以ROI选项(或您检查在一个盒子边缘和MTF曲线)。点击区域后(1。
请注意,在典型的屏幕分辨率下,上图所示的边缘将包含在大约1米高的图像中。
SFR结果:MTF(清晰度)图详细描述了该图。
MTF曲线和图像外观包含几个示例,说明MTF曲线和感知锐度之间的相关性。
降噪技术(改型变迹技术)
称为修改变迹的强大的降噪技术可用于倾斜测量(SFR,SFRplus,eSFR ISO,SFRreg和Checkerboard)。这种技术在低噪声图像上几乎没有差别,但是它可以显着提高噪声图像的测量精度,特别是在高空间频率(f > Nyquist / 2)时。当在SFR输入对话框或Rescharts(SFRplus等)中选中了更多的设置窗口时,应用MTF降噪(修改后的变迹)复选框。必须取消选中ISO标准SFR(窗口左下角)。
请注意,我们建议保持启用,即使它不是 ISO 12233标准的一部分。如果选中了ISO标准复选框(对话框左下角),则不会降噪。
奇怪的词变迹 *来自于Santa D. LaVeigne,Stephen D. Burks和Brian Nehring的“ 用于计算MTF的傅立叶变换方法的比较 ”,可用于Santa Barbara Infrared网站。基本假设是,所有重要的细节(至少对于高空间频率)都接近边缘。原始技术涉及将线扩展功能(LSF)设置为零超过与边缘指定距离。修改后的技术可以强力平滑(低通滤波器)LSF。这对原始技术的低频响应影响要小得多,并且允许设置更严格的边界以实现更好的降噪。
* 修脚将是新技术的一个更好的名称,但它可能会混淆无名氏。
修改的变迹:原始嘈杂的平均线扩展函数(底部;绿色),
平滑(中间;蓝色),用于MTF的LSF(顶部;红色)
算法
- LSF(平均边缘响应的导数,上图底部的绿色曲线)被平滑(低通滤波),以在中间创建蓝色曲线。平滑是通过取9点移动平均值(9个相邻点的平均值)来完成的。注意,这些样本作为合并算法的结果是4倍过采样,因此它们对应于原始图像中的大约2个样本。平滑消除了奈奎斯特频率以上的响应(0.5个周期/像素)。
- 平滑曲线的值大于峰值{ B L,B U }的20%的边界。PW20 = B U - B L是这些边界之间的差异。
- 变迹边界位于A L = B L -PW20-4和A U = B U + PW20 + 4(像素)。这允许足够的“呼吸室”,因此边缘附近的重要细节不受影响。
- 用于计算MTF的LSF设置为变迹边界{ A L,A U } 内的原始(未平滑)LSF和外部平滑的LSF。
以下显示了具有强烈(模拟)白噪声的图像的修改变迹噪声降低的好处。
在噪声图像上修改的变迹噪声降低:无(L)和(R)
衍射和*佳光圈
镜头清晰度受到两个基本因素的限制。
-
镜头像差由许多原因引起的光学系统中的缺陷 - 不同波长的光的不同弯曲,球面不能在大视野范围内提供清晰的图像,不会通过不透光的光线的焦点变化中心的镜头,还有更多。畸变校正是复杂镜头设计和制造的主要目的; 这是与平庸的光学设计相得益彰。
在大孔径(小f值)下,透镜像差往往是*差的。不同透镜(甚至同一透镜的不同样品之间)的像差差异很大; 质量控制大量生产的镜头通常是相当草率的。
-
衍射模糊图像的基本物理属性。衍射由边界附近的光波的弯曲引起。光圈越小(f数越大),衍射模糊越差。由于它是一个基本的物理效果,所有镜头都是一样的。镜头性能在小孔径(大f值)上不会很大变化。
如果您不熟悉这个术语,镜头的f-stop数字等于其焦距除以其孔径直径。在经典的f-stop序列{1 1.4 2 2.8 4 5.6 8 11 16 22 32 45 64 ...}中,每个停止允许先前停止的一半光,而f停止数乘以2的平方根(1.414 )。当摄影师说:“我增加了一个停止的曝光”,他意味着他顺序下降了一步,例如,将光圈从f / 8改为f / 5.6。
批量结果
由于这两种现象,透镜倾向于具有*佳的光圈,它们*锐利,通常在透镜的*大光圈以下大约2-3f-stop。*佳值是相当宽泛的:通常可以通过多达两个f-停止距离,而没有严重的锐度损失。
您可以通过运行不同孔径的一批图像(Imatest SFRplus或eSFR ISO推荐),然后将组合输出(CSV文件)输入到Batchview中,找到*佳光圈。右边显示一组以f / 4.5-f / 22拍摄的图像:条形显示加权平均值(黑色),中心区域(红色),部分图像的单位高度(LW / PH)方式区域(绿色)和角落(蓝色)。该过程详细描述在这里。对于该镜头,*佳光圈距离*大为2-3个。边缘锐度不显眼。这不是佳能更好的努力之一。
令s = f / f 截止。衍射受限的MTF是
MTF 衍射-LTD(小号)= 2 / π(反余弦(小号) - 小号 SQRT(1- 小号2)),用于小号 <1
= 0 小号 > = 1
该图用数据光标数据表显示,可以让您检查图形或图像像素值。在Imatest 3.6+的所有图形和交互式GUI中都可以看到。
透镜MTF响应永远不会超过衍射受限响应,但是由于在大多数数字成像系统中(并且应该存在)的锐化,系统MTF响应通常在中等空间频率下超过它。
除了镜头响应之外,系统MTF响应受传感器(其在1个周期/像素处为零),抗混叠滤波器(旨在抑制高于0.5个周期/像素的能量)和信号处理(其可以是非常复杂 - 在图像的不同区域可能会有所不同)。
口译MTF50
本节是在 向“Imatest”(2006年11月)添加SQF(主观质量因子)之前撰写的
。SQF允许对感知的打印清晰度进行更**的估计。
你需要什么MTF50?这取决于打印尺寸。如果你打算打印超大的海报(20×30英寸或以上),那么越多越好。任何高品质的4百万像素数码相机(产生良好测试结果的MTF50(corr)> 0.3周期/像素)都能生产出优异的8.5×11英寸(letter-size; A4)打印。在这种尺寸下,精细的单反相机在MTF中不会提供很大的优势。我的630万像素佳能EOS-10D(修正的MTF50 = 1340 LW / PH)具有精细的镜头和精心的技术(与佳能的RAW转换器不同,还有一点额外的锐化),非常好的12×18英寸打印(非常好,仔细观察他们)。打印从正常的观看距离很清晰,但像素在放大镜或放大镜下可见; 打印机不像爱普生2200打印机能够生产的那样清晰。16×24英寸放大镜可以看到柔和度或像素。EOS-20D在12> x18英寸处有轻微的边缘; 这是我可以要求的那么尖锐。除了打算打印较大的外,还有一点理由去去EOS 5D的12万像素摄像头。清晰度比较包含从两个知名网站下载的图像派生的表格,它们比较了许多数码相机。几个优于10D。比较了一些数码相机。几个优于10D。比较了一些数码相机。几个优于10D。
下表是质量要求的近似指南。左列的方程式是
MTF50(打印线宽/英寸)= |
MTF50(LW / PH) |
MTF50的 行宽/英寸 打印 |
质量水平 -后处理后,可能包括一些额外的锐化 |
150 | 优良 -在任何观看距离都非常锋利。与大多数喷墨打印机一样可以打印。 |
110 | 非常好 -大幅面打印(A3或13×19英寸)看起来非常出色,尽管它们在放大镜下看起来并不上乘。小版画仍然看起来很不错。 |
80 | 从正常距离观察时,大图打印看起来确实,但仔细检查时稍微柔软。小版画看起来很柔软-也许对于“平均”消费者来说是足够的,但优良不是“清脆”。 |
使用表格的示例:我的佳能EOS-10D具有MTF50 = 1335 LW / PH(校正;标准化锐化)。当我在13×19英寸纸上制作12.3英寸高的打印时,MTF50是1335 / 12.3 = 108 LW / in:“非常好”的质量; 适用于大小的打印。正常观看距离下的打印效果非常优良,可以打印此尺寸。
这种方法比基于像素计数(PPI)的表更**(尽管比下面的SQF更精细)。像素数量不同; 数字大约是MTF50数量的两倍。EOS-10D在这个放大倍率下具有2048 / 12.3 = 167像素/英寸(PPI)。这张表不应该被视为福音书:它是2004年10月首次出版的,今后可能会调整土匪。
急性和主观质量因子(SQF)
SQF作为图片高度的函数
MTF是设备或系统清晰度的度量,并且仅在查看显示器或打印件时与感知到的锐度间接相关。感知锐度的更**的估计必须包括关于显示尺寸,观看距离(通常与显示器或打印高度的平方根成比例)和人类视觉系统(人眼的对比度灵敏度函数(CSF))的假设。伊斯曼柯达科学家于1972年发明的这样一种称为主观质量因子(SQF)的公式被纳入了Imatest。它已经在柯达和宝丽来进行了验证和使用,但由于难以计算,至今仍不清楚。其唯壹的重大公众曝光已经在“ Popular Photography”镜头测试中。Imatest还可以计算出由相机电话图像质量(CPIQ)计划开发的紧密相关的称为Acutance的测量,并在CPIQ 2.0规范文档中定义。在imatest dot com上支持更多信息。
EOS-10D 的Imatest SFR SQF图的一部分显示在右侧。作为显示尺寸的函数绘制SQF。假设观察距离(浅蓝色短划线,右侧刻度)与图像高度的平方根成正比。SQF显示有和没有标准化的锐化。(它们非常接近,这有点不寻常。)SQF对于锐化非常敏感,正如您所期望的那样,由于应用锐化来提高感知锐度。
下表将EOS-10D的SQF与上表的MTF50进行了比较。
MTF50的 行宽/英寸 打印 |
EOS-10D的相应打印高度(MTF50 = 1335 LW / PH) | SQF在此打印高度 | 质量水平 -后处理后,可能包括一些额外的锐化。在正常距离和关闭时观看图像的整体印象。 |
150 | 8.9英寸= 22.6厘米 | 93 | 优良 -非常锋利 |
110 | 12.1英寸= 30.8厘米 | 90 | 非常好。 |
80 | 16.7英寸= 42.4厘米 | 86 | 睦邻非常好,在这个尺寸的打印正常观看距离,但仔细观察可见软。 |
在这里给出SQF的解释。一般来说,90-100被认为是优良的,80-90是非常好的,70-80是好的,60-70是公平的。这些数字(随着更多数据可用而变化)是“正常”观察者以正常距离观看打印的结果(例如,对于10厘米(4英寸)高打印幅度,为30-34厘米(12-13英寸) 。上表中的判断更严格 - 严重摄影师的严格审查结果。当观察距离与印刷高度的立方根成正比(分别为SQF = 90,86和80)时,它们更接近于SQF的“正常”解释,即印刷品比标准平方根假设。
大约105度的SQF峰可能表示过度锐化(靠近边缘的强光晕),这可能降低图像质量。当去除过度锐化时,SQF测量更有效,这是通过标准化的磨削来实现的。
一些关于锐度的观察
- 频率和空间域图传达类似的信息,但以不同的形式。空间域中的窄边对应于频域中的广谱(扩展频率响应),反之亦然。
- 传感器响应高于奈奎斯特频率是垃圾。它可以引起混叠,可视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,波纹图案显示为彩色条纹。Foveon传感器中的波纹远远不太麻烦,因为它是单色的,因为红色和蓝色通道的有效奈奎斯特频率低于拜耳传感器。
- 由于MTF是透镜和传感器响应,去马赛克算法和锐化的产物,并且由于锐化通常会提高奈奎斯特频率下的MTF,所以奈奎斯特频率以上的MTF不是混叠问题的明确指标。然而,它可能被解释为警告可能会有问题。
- 对于R,G,B和亮度(Y)通道计算结果(默认情况下,Y = 0.3 * R + 0.59 * G + 0.11 * B,但Y可以设置为更现代的值(0.2125 * R + 0.7154 * G + 0.0721在* B)选项I窗口)。Y通道通常显示在前台,但可以选择任何其他通道。全部都包含在.CSV输出文件中。
- CCD传感器的水平和垂直分辨率可能不同,应分开测量。CMOS传感器几乎相同。回想一下,水平分辨率用垂直边测量,垂直分辨率用水平边测量。
- 分辨率只是有助于图像质量的许多标准之一。
理想的响应将具有低于奈奎斯特频率的高MTF和低于其的MTF。
斜边算法(计算细节)
MTF计算来自ISO标准12233。有些细节包含在Peter Burns的“SFRMAT 2.0或3.0用户指南”中。所述的Imatest计算包含许多增强功能,列出以下。当选中SFR输入对话框中的ISO标准SFR复选框时,执行原始的ISO计算。通常是不加选择的。
- 裁剪的图像是线性化的,即调整像素级别以去除由相机应用的伽马编码。(Gamma可调,默认值为0.5)。
- 对于每个扫描线(水平线)确定红色,绿色,蓝色和亮度通道的边缘位置(Y = 0.3 * R + 0.59 * G + 0.11 * B或0.2125 * R + 0.7154 * G + 0.0721 * B)在上图中)。
- 使用多项式回归针对每个通道计算适合边缘的二阶。二次拟合消除了透镜失真的影响。在上述图像中,等式将具有x = a 0 + a 1 y + a 2 y 2的形式。
- 根据每个扫描线的二次拟合的小数部分fp = x i -int (x i)的值,移位边缘被加到四个仓之一(如果0≤fp <0.25; bin 2,则为bin 1)如果0.25≤ FP <0.5;仓3如果0.5≤ FP <0.75;纸槽4如果0.75≤ FP <1.(修正05年11月22日:仓并没有。依赖于所检测的边缘的位置)
- 组合四个箱以计算平均4 ×过采样边。这允许分析超过正常奈奎斯特频率的空间频率。
- 计算平均4 x过采样边缘的导数(d / dx)。应用加窗函数以迫使导数在其极限处为零。
- MTF是窗口导数的傅里叶变换(FFT)的优良值。
- 每个扫描线的中心由低通滤波边缘导数的峰值计算。ISO计算使用质心,在没有噪声的情况下是*佳的。但噪音总是存在于某种程度上,而质心对噪声非常敏感,因为与边缘距离较远的噪声与边缘本身的重量相同。
- 输入Gamma(用于线性化数据)作为输入值或从已知的图表对比中导出。在ISO标准实现中,除非输入OECF文件,否则假定为1。
- Imatest的假定边缘可能有一些(二阶)曲率由于光学畸变。ISO标准计算假设为直线,这可能导致在存在光学失真的情况下降低的MTF测量。我们正在努力将此增强功能添加到ISO 12233的未来版本
- Imatest的 “修改变迹”降噪(默认情况下)导致更一致的测量(无系统差异)。检查ISO标准计算时关闭。
计算的其他细节可以在Peter Burns链接(下文)和附录C,“ 公共安全SoR(要求声明)卷II第1.0版(6 )中的视频采集测量方法(特别是第102-103页)”中找到 MB下载)由SAFECOM发布,由ITS(美国商务部NTIA的一个部门)编写。
链接
Peter D. Burns(2000)(备用来源)的数码相机和扫描仪分析的倾斜MTF。对ISO 12233倾斜测量的优良介绍。紧密相关:Don Williams和Peter D. Burns(2001)使用MTF进行数字采集的诊断, Don Williams和Peter D. Burns(2007)将移动成像产品应用和扩展ISO / TC42数码相机分辨率标准(2007)(包含图像为修订的ISO 12233标准提出的低对比度倾斜测试图表。)
如何读取卡尔·蔡司 HH Nasse的MTF曲线。优良,彻底的介绍。33页长; 需要耐心 在MTF曲线上有很多细节,类似于SFRplus和eSFRISO中的Lens-style MTF曲线。第二部分更详细。他们的(光学)MTF测试仪K8是有兴趣的。
从Luminous Landscape.com 了解MTF的简要介绍。
了解图像清晰度和MTF Imatest的作者多部分系列,大部分是在Imatest创始之前撰写的。中等技术
Bob Atkins对MTF和SQF有很好的介绍。SQF(主观品质因子)是包含人眼对比敏感度函数(CSF)的感知打印清晰度的量度。将于2006年10月底将其添加到Imatest Master。
彩**像传感器的空间频率响应:Paul M.Habel的Bayer Color Filters和Foveon X3,John Liu和Rudolph J.Guttosch,Foveon,Inc.,Santa Clara,California。使用斜边测试。