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測試卡品牌

多功能測試卡

時間:2017-02-05   熱度:1070
  • 多功能測試卡簡介

    使用新版本的多功能測試卡TE42可以測試數(shù)碼相機和鏡頭OECF、色彩還原、分辨率、銳度、紋理損失、陰影、失真/畸變、動態(tài)范圍、橫向色差和視覺評估,可以根據(jù)ISO標準測量。

    對于分析,請使用圖表附帶的單個參考文件。

    OECF

    圍繞中央西門子星形布置的灰度級用于確定光電轉換函數(shù)(OECF)。它描述了數(shù)碼相機如何將亮度轉換為數(shù)字值。在彩色圖像中分析紅色,綠色和藍色的所有三個顏色通道的斑塊。存在從OECF導出的三個顯著的特性值:SNR(信號和噪聲之間的關系),視覺噪聲(考慮到觀察者的噪聲的視覺感知與單純的SNR方法相比可能不同)和動態(tài)范圍由數(shù)字相機再現(xiàn)的場景)。

    OECF

    ?
    ?Patch?
    Step Measured Reference Deviation
    1 0.07 0.06 0.01
    2 0.11 0.12 -0.01
    3 0.20 0.19 0.01
    4 0.25 0.26 -0.01
    5 0.31 0.33 -0.02
    6 0.40 0.41 -0.01
    7 0.48 0.49 -0.01
    8 0.56 0.58 -0.02
    9 0.70 0.67 0.03
    10 0.75 0.77 -0.02
    11 0.90 0.88 0.02
    12 0.98 1.00 -0.02
    13 1.12 1.13 -0.01
    14 1.25 1.28 -0.03
    15 1.42 1.44 -0.02
    16 1.66 1.63 0.03
    17 1.85 1.86 -0.01
    18 2.13 2.12 0.01
    19 2.44 2.46 -0.02
    20 3.00 3.00 0.00
    Background 0.82 0.80 0.02

    色彩還原

    這些色塊被布置在OECF色塊周圍的四個塊中。它們基于X-Rite ColorChecker SG,用于顏色再現(xiàn)的評估。在CIE L * a * b *顏色空間(表示人類視覺系統(tǒng)的顏色接收)中將斑塊轉換為顏色坐標。從這些值計算描述顏色再現(xiàn)質量的顏色距離Delta E。

    色彩還原

    色彩還原參數(shù)

    西門子之星

    分辨率是使用正弦西門子星在中心和圖像角點測量的。有5顆星,一顆在中心,四顆半星在目標的角落。星被分割成段,并且針對它們中的每一個測量分辨率。中心星有八段,每個角星有三段。最后,對于每個星的段的平均值和另外對于角,所有四個星的平均值被報告。

    西門子之星

    在圖的左側和右側包括兩對西門子星。每對包括一個具有100%調制的西門子星和一個具有20%調制的低對比度星。

    兩對西門子星

    分辨率/斜邊

    兩個子圖,每個具有水平和垂直的傾斜邊緣,包括在四十二。傾斜的邊緣提供20%和50%的對比度。為每個傾斜邊確定分辨率。

    分辨率/斜邊

    ?
    Step 密度 反射率
    20% denisty 1 1.10 0.08
    ? density 2 0.54 0.29
    50% denisty 1 1.49 0.03
    ? density 2 0.28 0.52

    紋理損失

    測量“紋理損失”描述了通過成像系統(tǒng)處理具有低對比度的精細細節(jié)。開發(fā)枯葉結構以評估這種現(xiàn)象。

    它由各種尺寸和顏色的circels制成,對比度有限。用相機拍攝的該結構的圖像的傅立葉變換提供了相機能夠再現(xiàn)的功率譜。 2014年,圖像工程改進了枯葉結構和分析。

    該版本測試卡包含兩個最新的枯葉圖在不同的對比度水平。

    枯葉圖測紋理損失

    枯葉圖的分析提供了MTF。


    陰影

    陰影描述了從圖像中心到角落的光損失,并使用灰色背景進行測量。

    失真/畸變

    失真是由透鏡引起的幾何像差,導致比例在圖像高度上的變化。原始直線看起來彎曲。通過使用標記來測量失真。該結構也用于確定橫向色差。取決于導致在圖像角落中的高對比度結構周圍的顏色條紋的光的波長的比例因子。

    失真/畸變

    視覺評估

    為了對數(shù)字化過程中的細節(jié),結構和膚色的再現(xiàn)的視覺評價。

    視覺評估
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