Imates枯叶硬币图理论及分析使用方法(翻译中文版)

散落的硬币、枯叶和随机图表分析
——随机尺度不变模式的分析，包括溢出的硬币(枯叶)模式，用于测量纹理的锐度。

运行在交互式Rescharts界面下或作为固定（非交互式，具有批处理功能）模块运行的“随机/死叶”，从随机尺度不变（或近似尺度）测量SFR（空间频率响应）或MTF（调制传递函数）-不变）测试图表，包括“死叶”和“溢钱硬币”图表。

它主要用于测量信号处理对图像纹理的影响。

枯叶/溢钱硬币图表越来越受关注，因为它们的统计数据类似于自然场景的统计数据。

与其他模式（尤其是SFR倾斜边缘）相比，它们受边缘锐化的影响较小，因此可以提供纹理细节的估计值，该估计值与感知观察的相关性更好。

它们是拟议的用于纹理模糊测量的ISO 标准的基础（来自技术委员会ISO TC 42 / WG 18）。

与现有的“枯叶”图表相比，“Imatest溢钱硬币”图表（2013年1月发布）具有多个优势。

最重要的是，它几乎完全是尺度不变的，因此产生了更可靠和一致的结果。

比例不变是指图案统计信息（尤其是频谱和对比度）与放大率无关，即，不会随相机到目标的距离，裁剪或像素尺寸而变化。

这大大简化了设置和分析-此处介绍了优点。

具有1 / f频谱（1 / f 2功率谱密度（PSD））的随机（或几乎随机）模式可以满足此要求。

尺度不变的测试图
随机/死叶支持两种类型的比例不变图：枯叶或溢出硬币图，它由堆积的随机大小的圆组成（类似于溢出的硬币，远多于枯叶），以及纯随机图。

Imatest的《抛洒硬币图》是《枯叶图》的一个变种，具有近乎完美的比例不变性与其他落叶图相比有几个优点。

硬币溢出图表的主要特点:
➢中心区域的溢出硬币（死叶）模式几乎
完全是尺度不变的（与传统的死叶图表
不同），使其可用于可靠的MTF测量，
该测量与其他RAW图像方法（没有不均
匀性）很好地相关或非线性处理）。

➢根据CPIQ第3阶段草稿“纹理模糊度
量”草稿规范的要求，最大对比度范围
为3：1。

➢提供彩色版本（右侧显示中部区域）。

➢它比其他“死叶”图表更统一，即平移
不变。

➢它包含倾斜的边缘（对比度为2：1和4：1），以便与Spilled Coins模式进行比较。

➢噪声补偿：“溢出的硬币”图案左右两边的灰色区域具有与图案本身相同的平均密度。

从这些区域计算出的噪声功率谱密度（PSD）可以从溢出的中央硬币区域中的信号噪声PSD中
减去，从而获得去除噪声后的图案本身的PSD。

Jon McElvain，Scott P.Campbell，Jonathan Miller和Elaine W.在方程式（6）“使用枯叶目标进行基于纹理的空间频率响应测量：扩展及其在真实相机系统中的应用”中描述了该技术。

Jin在2010年电子影像展上发表。

➢包括注册标记和16个灰度补丁。

用于创建灰度色块的线性级别为0到255，步长为17（与即将推出的ISO 12233标准草案中的西门子星图相同）。

黑色轮廓使调整图表变得容易。

随机比例不变图
可以从Imatest测试图模块打印的随机
比例尺不变图，其结构与溢价硬币图相
同。

中心的随机尺度不变模式占据了
大部分面积。

算法：图表以值为0到1之间的均匀分
布的随机模式开始。

然后将其进行傅立
叶变换为2D频域，将FFT的幅度强制
为1 / f频谱，然后进行傅立叶变换回
到空间领域。

左侧的两个平滑区域用于测量噪声功
率谱密度（PSD），可以使用
McElvain-Campbell-Miller-Jin消除中心随机模式的噪声功率。

技术，如上所述。

图表之间的差异
尽管两个图表都具有相似的频域特征（1 / f傅立叶变换= 1 / f 2功率谱密度），但它们在空间域上却明显不同。

随机图案没有任何边缘或鲜明特征，而溢钱硬币（死叶）图案具有中等数量的边缘，大多数具有相对较低的对比度（低于最大对比度3：1）。

随机模式是降低噪音的一种极端模式：将其最大化，同时将锐化程度降至最低。

溢钱硬币（死叶）模式更能代表真实图像：它具有一些边缘和相当数量的精细纹理。

如果成像行业，特别是在“照相手机图像质量”（CPIQ）组中，它已经获得了吸引力。

获取图
在图表中交互运行，打开Imatest，然后单击“图表”。

“Rescharts”页面中描述了“Rescharts”窗口。

单击图表配置下拉菜单，然后为要分析的图表选择适当的设置。

枯叶(散落的硬币)
交叉
Imatest的颜色溢出了带有8个注册标记的硬币图。

随机1 / f:模式只无灰度或灰色斑块。

把硬币/随机/
TE265 w /注册。

标志着Imatest溢出硬币或随机图表与灰度补丁的侧面和注册标记附近的角落(也是图像工程TE265枯叶图)。

自动区域检测是可用的。

散落的硬币/为孤
立的随机
Imatest溢出的硬币或随机图表与更紧密定位的注
册标记(和较少的灰度补丁)一起使用。

TE276 CPIQ版V2的图像工程TE276图，与大噪声psd补丁在一边
TE276 v3v3的图像工程TE276图
DxO Dead Leaves DxO的原始枯叶图表设计
作为一个固定的(有批处理能力的)模块运行
Random/Dead Leaves也可以作为一个固定的模块运行，能够分析成批的文件。

点击随机(在Imatest主窗口)或固定模块，随机。

选择一个或一组文件。

如果映像的大小与最近运行的映像相同(保存了几个大小)，您将被询问是否要重复相同的感兴趣区域。

➢如果按是，继续（未选择快速模式），则出现如下所示的设置窗口。

可以随时按“更多设置”按钮来显示此窗口。

设定值
➢标题默认为文件名。

如果需要，您可以输入系统的描述。

设定区域
图表配置（显示为死叶（溢价硬币或TE265））复制了“图表”窗口中的“区域选择”
下拉菜单。

它指示如何处理围绕主图案的图形。

影响下一次运行。

（为Random的固定版本添加。

）
➢下次运行的区域选择（手动或自动）使您可以选择手动或自动区域选择（带或不带ROI 确认）。

在Imatest 4.0中添加。

通道为R，G，B或Y（亮度；默认值）。

计算段是2D频域中要分析的段数。

支持8、12和24。

默认值为8，但通常1就足够了。

源自星图，其中在空间域中计算分段，这可能更有意义。

将来可能会丢弃。

计算半径是用于MTF计算的圆上的半径数。

在大多数情况下，64就足够了。

32更快；128稍微准确一些，但速度较慢。

输入或计算灰度系数在“计算灰度系数和根据图表补丁线性化”之间进行选择，或者输入用于线性化的灰度系数。

如果选择了计算伽玛…，则随机模式右侧的16个色块步长图表将用于确定用于线性化图表的伽玛值，禁用伽玛（下），并且伽玛的显示值包括指示符（图表））。

当选择Enter gamma…（上方）时，Gamma用于线性化测试图。

可以通过Stepchart，Colorcheck 或Multicharts进行测量。

0.5是打算以gamma = 2 2显示的色彩空间的典型值（sRGB，Adobe RGB等）。

如果输入（而不是计算）伽玛，则伽玛的显示值包括指示符（输入）。

保存ROI设置…使您可以使用如何存储和检索区域选择中介绍的方法保存ROI
设置展示区
-MTF图选择x轴缩放比例。

如果选择了“周期/英寸”，“周期/毫米”或任何“周期/角度”设置，则应输入像素间距（um /像素，像素/英寸或像素/ mm）。

-线性图的X轴缩放比例选择要在线性图中显示的最大空间频率。

-次级读数允许在MTF图上显示最多两个次级重现（指定空间频率下的MTFnn，MTFnnP或
MTF）。

详细信息在这里。

-不必担心所有设置正确无误：您随时可以通过点击“图表”窗口中的更多设置来打开此对话框。

-按OK后，将执行计算并显示最近选择的显示。

随机交叉法：
screen-shot-2016-09-08-at-6-29-50-pm随机或死叶交叉相关方法是另一种纹理分析方法。

与基于功率谱密度的方法（文献中通常称为“直接”纹理方法）的主要区别在于，“交叉”方法使用参考图像文件在真实纹理图案和观察到的纹理图案之间执行互相关。

这使方法从依赖于模式的统计信息到依赖模式本身（从半参考度量到全参考度量）逐步升级，这有助于对结果进行更强的假设。

有关更多信息，请参见随机交叉纹理分析页面。

Plot(不用于重绘)本节中的五个图作为输出图提供。

下表中固定模块中的Plot n引用它们。

EXIF数据出现在图1和图4的右侧。

输出
如下所示，Rescharts窗口中的显示框允许您选择几个显示中的任意一个。

显示选项设置在显示下面的框中。

除Exif数据外的所有显示都有一个通道选择选项(红、绿、蓝或亮度(Y) (0.3R + 0.59G + 0.11B))。

在假设对数频率随距离线性增加的前提下，自动从图像中计算出空间频率。

图表周期的数量也是自动确定的。

MTF
下面显示的结果是采用14-45mm f / 3.5-f / 5.6变焦镜头，设置为ISO 800，f / 8、28mm的Panasonic Lumix DMC-G3（微型四镜头）相机的结果。

原始图像和JPEG图像均已保存。

原始结果将首先显示；相同图像的JPEG结果将稍后显示以进行比较。

用于获得这些结果的图像的裁剪在纹理示例中。

MTF（空间频率响应，在低空间频率下标准化为1.0 *）可以线性或对数频率标度显示。

8个（定向）线段的平均响应显示为深的品红色-灰色曲线。

* MTF被标准化为第二个或第三个MTF数组元素的最大值。

不使用第一个值，因为原始图表MTF 在该频率下不能可靠地保持比例不变，并且它对不均匀。

8段溢出硬币图形的MTF(线性频率标度)(固定模块中的图1)(原始图像;默认demosaicing)。

点击这里查看原始图像的剪辑。

Gamma = 0.526(图表)在图的左下角，说明Gamma是由硬币图案边角附近的16个灰度块计算出来的。

Gamma也可以直接作为输入值输入。

前8个角线段的MTF50、MTF50P、MTF20、MTF20P、MTF10
和MTF10P显示在图下方的表格中。

如果MTF不低于指定的
水平，则省略度量值。

浅色虚线在0.35到0.5 (Nyquist)
周期/像素之间徘徊，它是没有降噪的MTF。

高于0.4 C/P
的平均MTF受影响很大。

由于原始图像(直接从传感器输出)已经使用dcraw进行转换，dcraw不应用空间图像处理(锐化或降噪)，因此我们期望MTF接近于从倾斜边缘导出的MTF。

我们可以通过选择1来比较它们。

斜边SFR从下拉菜单下面的新分析(相同的图像)。

应检查降噪箱;如果不加以控制，曲线会更加不稳定。

MTF从一个4:1的对比度斜边相同的原始图像。

溢出的硬币和倾斜边缘的MTFs紧密跟踪0.4个周期/像素。

高于0.4 C/P的MTF高于溢出的硬币。

我们发现，溢出硬币与倾斜边缘MTF测量值之间的差异主要是由去马赛克引起的，去马赛克是一种非线性处理，处理边缘和随机噪声的方式大不相同。

详细信息显示在“纹理示例”页面上。

结果，功率谱密度（PSD）减去算法无法正常工作。

结果与ISO 160和ISO 800一致。

功率谱密度（PSD）
6.在Display下拉菜单中，Signal＆Noise PSD（对数f）以对数频率标度显示PSD（比线性标度更有用，因为PSD响应是指数的）。

这是用于创建“溢钱硬币”图表的原始图像的PSD。

红色虚线–––是指数= -2的PSD，对应于图表MTF指数= -1，这是比例不变图表的值。

与实际测量的PSD一致（蓝色实线—）非常突出。

该显示可以用于估计未知死叶图的指数，如果
您拥有用于打印图表的原始文件（可能性很小），或者
您有一张高质量的图表图像充满了整个框架（使用具有最佳
光圈的高质量镜头获得，请格外小心以确保图像处于焦点状
态，这一点很重要，因为自动聚焦系统并不总是能很好地聚
焦于“枯叶”或“随机”模式）。

红色虚线的斜率是在“设置”窗口中输入的图表MTF指数，如上所述。

您可以使用该指数的不同值重复运行，直到获得合适频率范围的良好匹配为止。

接下来我们显示原始图像的PSD。

右边的图显示了
原始信号+噪声PSD的硬币洒区域(大胆的红线),噪声
PSD从灰色地带到左和右(大胆的棕色线),和硬币洒
的PSD信号区域噪声PSD后减去(大胆的蓝色线)使用
McElvain等人的技术。

空间频率以对数刻度显示。

这
个图主要是为了检验是否从S+N信号中减去了适当数
量的噪声，以便计算和显示正确的MTF值(即MTF)。

,
所以那
MTFnn，原始图像的MTFnnP
右边的极坐标图显示了MTF70到MTF10 (MTF = 70、50、30、20和低频值的10%的空间频率)。

以圈/像素为单位的空间频率呈放射状显示。

每个图片高度的线宽(LW/PH)、圈数/英寸、圈数/毫米等可以通过更多的设置来选择。

星图中也可以显示类似的图形。

角度变化的意义在这里不太清楚因为它是从傅里叶空间推导出来的。

Raw-JPEG比较
与原始图像不同，JPEG相机的输出已经过处理。

锐化几乎总是被应用(理由很充分:它总是能提高感知图像的质量，除非做得过火)。

降噪是经常应用的(虽然不如锐化一致)，特别是在高ISO速度下，噪音可能是令人讨厌的。

MTF -溢出的硬币图案(JPEG)
MTF与原始图像的MTF非常相似。

在0.1-0.3
周期/像素附近有一个轻微的凸起，这可以归因
于锐化(对于溢出的硬币区域相对较弱)。

MTF
继续下降到0.4 C/P以上，尽管它仍然比斜边
MTF高一些
大于0.4 C/P的MTF对于JPEG测量值(溢出的
硬币和倾斜的边缘)比原始测量值稍微低一些，
显然是因为JPEG图像具有少量的降噪。

功率谱密度和噪声(JPEG)
溢出硬币区域的PSD +噪声是粗体红线。

噪声(从灰色区域到左边和右边)是粗体棕色线。

减去噪声的PSD
是粗体蓝线，对应于上面溢出的硬币MTF。

图MTF指数-1的理想响应显示为粗体虚线，以供参考。

在0.12周期/像素以上可以看到一些有趣的噪声光谱整形。

现在还很难说清到底发生了什么，但是很明显，噪声PSD相减使得d值更小。