提高清晰度测试的可重复性
一致性是图像质量测试成功的核心要素。在图像质量测试系统中，每一个组件都可能对最终的测试结果产生影响。在进行合格或不合格判定等任务时，关键在于能够区分由组件性能差异引起的变化与由噪声等外部因素引起的变化。能够以1%-5%的可变性精确复制测试结果，将极大地帮助我们更准确地描述产品的性能表现。由于Imatest是基于图像像素进行直接测量，因此任何增加图像噪声的因素，都可能对测量结果产生干扰。在图像噪声中，电子传感器噪声是一个主要来源，特别是在低光照条件下，光子散粒噪声的影响也会变得显著。本文暂不讨论其他系统性的测量可变性来源，如自动对焦滞后等。
为了降低清晰度测试结果的变化性，提高测试的可重复性，我们应当采取措施来减少图像中的噪声。以下是五个关键技巧，用于限制测试结果中的噪声干扰：
1.最大化样本数量
由于大多数噪声源在单次曝光内的像素位置上都是独立的，且在不同曝光之间也呈现出独立性，因此，通过平均多个样本的测量结果，可以有效地抵消噪声的影响。
为了利用噪声的时间特性，在使用Imatest的固定模块对多个图像文件进行分析时，可以启用“合并文件进行信号平均”功能，以组合同一场景的多个图像。这一技巧适用于Imatest中的所有分析类型。
同时，对于基于感兴趣区域（ROI）且大小不变的分析（例如，常用的测量调制传递函数（MTF）的倾斜边缘技术），通过增加图像中分析的倾斜边缘周围的ROI面积，可以增大所使用的独立随机样本数量。通常，在选择测试图卡并确定图像场的期望区域后，应尽可能选择较大的窗口来围绕倾斜边缘（因为MTF通常会随视场而变化）。但请注意，这一技巧对采用固定特征尺寸测试卡的测试不起作用，比如西门子星图测试卡与双曲线楔形图测试卡。
2.通过图卡对比度确保足够的信号水平（但避免过高）
清晰度测量与图像中的对比度密切相关。对比度越高，信噪比（SNR）就越高，噪声对测量结果的影响就越小。然而，过高的对比度也会带来问题：当传感器中的像素达到饱和、裁剪区域或非线性响应区域时，会导致清晰度测量结果出现不切实际的增加。为了避免这种情况，ISO 12233:2014标准规定测试图卡边缘应以4:1的对比度进行打印。
倾斜边缘的信号水平与边缘亮侧和暗侧的对比度密切相关。为了获得可靠的结果，应尝试达到倾斜边缘的最佳对比度范围。这需要根据测试设置选择合适的图卡。例如，增加测试图卡受阴影影响最大的外部区域的对比度，是提高信号水平的一种方法。在订购Imatest图卡时，可以根据需求请求此类定制服务。
3.注意图像处理的影响
使用Imatest进行测试的一些设备能够生成未经处理的raw图像（即捕获后未经过任何处理的图像）。在这种情况下，Imatest能够准确测量镜头和传感器的组合系统性能。然而，当相机设备在将图像输入Imatest之前进行处理时，就需要观察、研究和理解这些处理对图像质量的影响，不能简单地忽略它们。
例如，当将图像从较高位深的传感器转换为8位（24位颜色）JPEG格式时，由于量化噪声的增加，可能会导致图像质量略有下降。如果需要进行大量的图像处理（如局部提亮和压暗），噪声的增加可能更为严重（可能会出现“色带现象”）。通常，转换为16位（48位颜色）文件是一个更好的选择。此外，图像处理还包括锐化操作，这可能会增加高频噪声的相对功率。
关于处理后的图像的另一个注意事项是，许多消费级相机（尤其是移动设备相机）采用了非线性降噪技术（如双边滤波），这种技术可以平滑倾斜边缘目标上的图像噪声，但也会减少纹理细节。需要注意的是，当涉及此类非线性处理时，上述“合并文件进行信号平均”的方法将不再有效。在这种情况下，倾斜边缘测量可能无法完全反映清晰度情况，而黑白落币图可能更为合适。
4.确保更好的曝光
在低光环境中，为了获得良好的曝光效果，通常需要提高ISO感光度，但这会导致传感器噪声增加。因此，确保合适的曝光可以减少图像中光子散粒噪声的影响，并降低传感器噪声的相对显著性。增加曝光值的两种主要方法（同时要注意保持亮区低于传感器的饱和水平）包括：一是通过增加光源亮度来增加图卡反射的光量；二是增加曝光时间来收集更多光线（只要相机和目标都是静止的）。
5.选择可重复的测量方法
在存在噪声的情况下，MTF曲线的形状会受到干扰。因此，比较两条完整的MTF曲线或在报告中包含一条完整的MTF曲线通常是不切实际的。为了简化分析过程，工程师通常会将MTF曲线的信息简化为一两个汇总指标。这些指标旨在用单个数字来传达MTF曲线的最重要信息。常见的汇总指标包括：
- MTF10、MTF30和MTF50：分别表示MTF曲线达到其归一化（直流）值的10%、30%和50%时的频率值。
- MTF50P：表示MTF曲线达到其最大值的50%时的频率值（如果存在锐化操作，该最大值可能大于直流值1）。
- 四分之一和二分之一奈奎斯特频率处的MTF：分别表示在奈奎斯特采样率的一半和四分之一（即0.125和0.25周期/像素）处的MTF值。
- MTF面积：表示从直流到0.5周期/像素的MTF曲线下面积，通常将曲线归一化使其峰值为1（这一指标不太常见）。
下面通过一个合成的、无噪声的MTF（调制传递函数）曲线示例进行说明。MTF面积值是曲线下淡红色区域的积分。
对于噪声的每种不同表现形式（即拍摄的每个倾斜边缘照片），这些汇总指标中的每个值都会略有变化。但在存在噪声的情况下，某些指标值往往不太稳定（具有更大的方差）。因此，在选择用于报告成像系统清晰度的指标时，需要确保所选指标能够反映所关心的MTF特性，同时考虑到可能遇到的噪声量，并确保该指标具有可重复性。
下面展示了一组通过模拟斜边图像（使用 Imatest 的 SFR 模块）计算得出的 10 条不同的 MTF 曲线。我们的模拟过程包括生成一个 5 度的斜边（双线性插值），应用高斯模糊核，添加白高斯像素级噪声（下面每条曲线的噪声实例不同），并使用非锐化遮罩技术进行锐化处理。叠加在这组 MTF 曲线上的是箱线图（一种方便的图表，能简洁地表示整个总体的重要统计数据，在这种情况下，是使用上述过程进行的 100 次模拟），对应于不同的汇总指标。
对于本次讨论，这些箱线图最重要的关注点是每个箱体的长度，它代表了每个指标在有噪声的边缘图像总体上显示出的方差大小。（垂直方向指标的长度已针对此图像中的不同轴刻度进行了补偿，以便与水平绘制的指标进行视觉比较。）请注意，MTF50 和 MTF50P 的方差量比类似的常见指标 MTF30、MTF10 要小。二分之一和四分之一奈奎斯特频率处的 MTF 由于与前面提到的指标单位不同，其变化尺度也不同，后者受噪声的影响明显更大。MTF 面积的方差最小，尽管它也处于不同的尺度，并且与清晰度有不同的关系。（我们将在未来的帖子中研究 MTF 面积的适用性，它是一个非常有前景但不太常用的指标。）
下面的图表进一步展示了不同的 MTF 指标在不同锐化程度和噪声水平下的变化情况。每个指标在每个噪声水平下的标准差 σmetric 是通过 100 个随机实例计算得出的。原始模拟斜边测试图像的值在 [0, 255] 之间，对比度为 4:1。
上述图表展示了所有指标随着噪声增加和锐化程度提高而变异性增加的预期总体趋势。有趣的是，在所有噪声和锐化水平下，指标按变异性的排序基本保持不变。另一个有趣的点是，MTF10 和二分之一奈奎斯特频率处的 MTF 对锐化特别敏感，当应用锐化时，它们的变异性增加最多。这两个指标通常也是总体上变异性最大的，而 MTF 面积是最稳定的。
在选择用于报告成像系统清晰度的指标时，重要的是要牢记所报告的值因随机噪声而产生变化的敏感性。通过使用更稳定的汇总指标值，可以确保在未来测试中结果的可重复性。
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