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Imatest软件检测图像的稳定性和比拟明晰度

Imatest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IS或OIS）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。

标准 SFRplus 测试卡

特殊的 SFRplus 测试卡

标准 SFRplus 测试卡

特殊的 SFRplus 测试卡，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SFR、SFRplus、eSFR 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)或(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和 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10到20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。

在 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 区域选择图

SFRplus 区域选择

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

在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。
从 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 或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时). (LMTF = 1/MTF50 当 MTF 的单位为 LW/PH.时) ，在下图中， LMTF = 1/(2*0.0399) = 12.5 pixels, 与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

从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。

边缘的比拟结果图

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，(由 L_MTF, R1090, 和 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 (Japan’s 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20：1，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4：1的反差，这也是ISO12233：2014规范的标准。

DC-X011 规范没有提及MTF。MTF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张(§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。

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