Imatest测试注意事项及相关结果分析

Figure 10: Color Analysis Plot
定义和结果分析
• 右图是由底部灰度色块 得到的图形结果，包括 色调响应和噪点。
• 左上角的图显示了灰度 色块的平均密度（黑色 曲线），和一阶二阶密 度调整（蓝色点划线和 绿色曲线）。
• 右上角的图显示了色卡 （灰度色块）的密度响 应
• 左下角的图显示了每一 个灰度色卡的信噪比 （ SNR ）
定义和结果分析
• 在CIELAB色彩空间中 显示出色彩误差。
• 小方块是理想的 ColorChecker数据，来 自于ColorChecker的参 考文件。圆点是真实的 (a,b)数据，来源于图像。
• 在方块或圆圈附近的数 字是ColorChecker色块 的编码。
• 测试卡的背景在显示色 域中如SRGB中 希望达 到L=0.9左右
Figure 11: Gray scale tonal response and noise
定义和结果分析
• 左上角的图显示了色卡 （灰度色块）的密度响 应
• 右上角的图显示了色卡 第三行的噪点或信噪比 （ SNR ），包含了最 强烈的色块。
• 左下角的图显示了每个 色块对数曝光的R, G, B, 和 Y（亮度）的均方 根噪点。
• 在“Multichart_1 ROI Fine Adjustment”窗口可以微 调选区，选好后确认参数设置是否正确。在V4.0 版 的软件中，可以对ColorChecker进行自动定位。
• 参数设置有如下推荐。
定义和结果分析
• 当饱和度>100%时，视觉上饱和度会增强。饱和度 在图像质量参数中是比较重要的，特别是从RAW 文件在转换时经常关注。在相机图像处理时提高 饱和度使图片更生动，(120%的饱和度在卡片机上 是很常见的) 但提高饱和度可能带来较高饱和区域 的细节损失。超过120%一般认为是过度。
• 白平衡错误在中灰块上的表现十分明显。(最下面 的20-23块) ，当Delta-C<3时，较难用肉眼分辨。当 Delta-C>10时则比较严重了。
• 不同品牌对于色彩和白平衡有不同的策略，有些 倾向于提高饱和度，有些则倾向于较“暖”或较 “冷”的基调，基于不同的AWB调整。
定义和结果分析
• 在分析结果时需要考虑以下因素。相机生产商不需要精 确的色彩复制，因为结果是沉闷的。他们认为精确的色 彩和令人愉快的色彩是有所不同的。大多数的人喜欢深 蓝色，饱和的绿色，暖调的、微微饱和的肤色。因此他 们常常提高饱和度，特别是对于蓝色，绿色和肤色。
• 左下角的图显示了R, G, B, 和 Y（亮度）的噪点 谱。
Figure 12: Noise detail
• △C是不考虑亮度的， 仅考虑彩度的差异。而 △E则包括了亮度的差 异。Imatest显示两种 △C值，带有饱和度校 正的，以及不带饱和度 校正的。
定义和结果分析
• 中间的方块是色块的理 想值，根据测试卡上的 照明修正。此修正是根 据灰色区域的二届调整 得到。区域1和区域2的 亮度应该很接近。区域 2可能在有些色块暗一 些，有些色块亮一些。 区域2和区域3对应于 L*a*b*色彩误差绘图
• 右上图显示了畸变在半 径方向造成的改变 △r(归一化到中心到边 角的距离)，公式为 (input) radius r(distorted)
= rd.来自百度文库
• Δr = r(corrected) –
r(distorted)
= ru – rd 这里ru 表示校 正后的半径。△r是校正 图像的Scaling的函数
定义和结果分析
• 平均饱和度差 Chroma(%)是图像饱和 度与ColorChecker参考 数据的饱和度百分比的 平均值
• △C是不考虑亮度的， 仅考虑彩度的差异。而 △E则包括了亮度的差 异。Imatest显示两种 △C值，带有饱和度校 正的，以及不带饱和度 校正的。
定义和结果分析
• 平均饱和度差 Chroma(%)是图像饱和 度与ColorChecker参考 数据的饱和度百分比的 平均值