色彩均匀性分析需要使用相机在均匀的透射光源表面拍摄后分析。每一个摄像头装置的几何结构、镜头涂层、感光性能等不同，亮度均匀性/色彩均匀性分析都会不同。通常这部分测试在生产线上进行的话，需要将校正数据写入相机。
以下为Imatest软件分析ColorShading的步骤：
1. 要正确分析ColorShading，需要拍摄一张均匀照面的图像(或多张在不同色温下)。当光照条件和取景位置都调整好之后就可以拍摄图像了，在同一场景拍摄多张图片看均值是比较好的选择。如下图：
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2. Imatest软件中使用Uniformity模块打开图像。参考以下设置：
3. 选择需要分析的图片，点击打开，如下。
4. 选择ROI区域。通常我们会选择整张图片，所以直接点Yes。
5.分析完成后会跳出分析结果，在Display选项中我们可以切换不同的计算结果和示图。点击save data可以保存数据结果，默认的存储路径在图像所在文件夹的子文件夹中。
6.保存设置。可以选择csv, JSON, html, 以及PDF格式的数据结果。
7. 亮度均匀性的分析结果如下。其中的线条为等亮度线，最亮处归一化为1，所以很容易在图像平面上用百分比来表示可视化的均匀性。图下方文字，显示了归一化的最大亮度，最差值和平均值。
8. 色彩均匀性的分析结果如下：
色彩均匀性分析结果
以B/G方式分析色彩均匀性，这只是色彩均匀性关于蓝基色和绿基色的均匀性分析，并不能得到整个图像所有色彩的均匀性的结果，至少两种方式才能得到结论。我们先看此图，主要结果分析：
– B/G max和min,这两个值表示蓝基色和绿基色的比例最大值为0.988和0.965，意思是颜色均匀性归一化之后，图像均匀性最大的位置能达到0.988，均匀性最小的位置也能达到0.965。
– UL LL UR LR |L R T B|C 分别是途中9个红框的色彩均匀性值。
– Corners的值有两个，一个是最低均匀性值，一个是平均值，类似亮度均匀性。
– Minimum corner/center值，分别计算了图像色彩均匀性最低值位置和均匀性最高值位置（中心处）三基色的RGB级数比。
色彩均匀性可以用（R，G，B）三个通道中的两个之间的商或差来表示，或Lab色差来表示 (ΔE = sqrt(ΔL2 + Δa2 + Δb2 ), ΔC = sqrt(Δa2 + Δb2 ), ΔE94, ΔC94, ΔE00, ΔC00 )，在图像的中心为参照，中心区域可以在Corner and side regions选项中设置。ColorShading与入射光照在传感器的角度有关，通常感光像素点越小，现象越明显。有几种方式来表示。(在分析结果图示中，图像的中心区域做为参考值来计算ΔC and ΔE，另外一种网格图符合CPIQ 第2阶段的规范，使用图像的平均值为参考来计算ΔC and ΔE)。
9. 也可以用线条图表示在对角线及上下左右的均匀性。
我们推荐三种不同的色温 (~2800K ,~4100K, and ~6500K)，照度条件需要根据具体的应用来调节，比如120-150cd/m2，均匀性接近100%，好的透射光源都可以达到98%-99%以上，有时为了得到更好的均匀性，也会额外增加Diffuser(漫射片)。 以下为正印科技自主研发的多色温透射光源，可以用于测试Shading, color shading，以及适用于多种透射测试卡。
ISO17957:2015要求 “当曝光调整可用时，应调整中央测量块的平均输出值，在sRGB编码值的110和130之间”。从技术上讲，只有在测试每通道8位的sRGB图像时才能满足这一要求，但Imatest软件也会为其他数据格式产生平均值。如果选择了指定的11×11网格，为方便起见，在 “RGB_center_mean “json字段中会提供RGB平均值。否则，这个字段会用NaN来填充。
标准附录B.2中说明的完整结果在JSON输出数据中。我们在此展示一部分：
| “iso_17957”: { “comment1”: “The following results are displayed when ISO 17957 is selected.”, “comment2”: “They follow Annex B of the ISO 17957 Standard.”, “comment3”: “RGB values are in sRGB color space (sRGB is specified in ISO 17957).”, “grid”: { “Red_mean”: [ [188.2,197.1,204.7,209.7,212.7,213.3,211,205.7,198.1,188.9,176.2], : [165.9,177,185.6,191.5,194.2,195.1,193.5,189.1,181.7,170.7,157.8] ], “Green_mean”: [ [198.8,208.7,216.5,221.6,224.4,224.9,222.7,217.6,209.7,199.6,187.9], : [173.2,184.1,192.3,197.9,200.9,201.9,200,195.6,188.5,177.5,164.1] ], “Blue_mean”: [ [196,205.2,212.9,217.8,220.6,221.2,218.9,213.9,206.1,196.5,184.5], : [167.9,178.3,186.7,192.5,195.2,196.3,194.6,190.4,183.2,172.3,159.6] ], “CIE_X”: [ [0.5112,0.5682,0.6178,0.6513,0.6713,0.6751,0.6596,0.6245,0.5744,0.5154,0.4462], : [0.3776,0.4337,0.48,0.5134,0.5304,0.5363,0.5258,0.4999,0.4587,0.4003,0.3365] ], “CIE_Y”: [ [0.5112,0.5682,0.6178,0.6513,0.6713,0.6751,0.6596,0.6245,0.5744,0.5154,0.4462], : [0.3776,0.4337,0.48,0.5134,0.5304,0.5363,0.5258,0.4999,0.4587,0.4003,0.3365] ], “CIE_Z”: [ [0.5112,0.5682,0.6178,0.6513,0.6713,0.6751,0.6596,0.6245,0.5744,0.5154,0.4462], : [0.3776,0.4337,0.48,0.5134,0.5304,0.5363,0.5258,0.4999,0.4587,0.4003,0.3365] ], “CIE_L”: [ [79.3,82.78,85.55,87.36,88.37,88.56,87.77,85.93,83.15,79.57,75.24], : [70.1,74.13,77.15,79.22,80.28,80.64,79.97,78.37,75.76,71.72,66.78] ], “CIE_a”: [ [79.3,82.78,85.55,87.36,88.37,88.56,87.77,85.93,83.15,79.57,75.24], : [70.1,74.13,77.15,79.22,80.28,80.64,79.97,78.37,75.76,71.72,66.78] ], “CIE_b”: [ [79.3,82.78,85.55,87.36,88.37,88.56,87.77,85.93,83.15,79.57,75.24], : [70.1,74.13,77.15,79.22,80.28,80.64,79.97,78.37,75.76,71.72,66.78] ], “D_ci_chrominance_deviation”: [ [0.6826,0.2253,0.1792,0.0568,0.167,0.1954,0.1524,0.1124,0.1408,0.5855,0.2179], : [1.79,2.011,2.08,2.114,2.097,2.067,2.115,2.066,1.977,1.944,1.973] ] }, “RGB_grid_mean”: [199.2,211.2,207.4], “RGB_center_mean”: [220.9,234,230.7], “Lab_grid_mean”: [83.6,-4.762,0.4732], “Lab_grid_max”: [91.75,-3.094,2.076], “Lab_grid_min”: [66.78,-5.563,-0.3475], “D_L_Lightness_nonuniformity”: [27.21], “D_Y_Luminance_nonuniformity”: [33.92], “D_c_Chrominance_nonuniformity”: [2.115], “D_Total_Colour_nonuniformity”: [25.2] }, |
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