IPC信噪比测试SNR

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1、信噪比测试SNR背景介绍除却解像力和色彩还原力之外,信噪比(S/N)、动态范围(Dynamic Range)以及白平衡(WB)也是常被拿来衡量一部摄像机的比较标准。其中信噪比(S/N)或称噪音抑制能力(Noise Reduction)占影响画质表现相当大的比重,尤其是长时间曝光拍照时,例如:夜景或是黎明黄昏时分,数字影像常常因为噪点这一项败给了传统底片。我们可以将摄像机盖上镜头盖来简单地观察噪点情况,也可以借助一些手段来定量的检测出来。下面就介绍一下用Imatest 这套软件检测和评估噪点的方法。IMATEST软件简介Imatest是一款专门对数码相机图像进行数据测试的软件包,能测试Resol

2、ution、Color Accuracy、Lens Shading And Color Shading、AWB、Gray Scale、Dynamic Range、TV-Distortion、SNR. 等。是目前最权威的成像分析软件。其主界面如下图所示Imatest提供了多组 Noise 噪音测试方式,包括由 ISO12233、Q-13 与 ColorChecker 所构成,方便使用者检查各个阶段相机噪音表现。ColorChecker 色表简介ColorChecker 色表由上而下、由左而右,它总共有四排、24 个格子,如图所示我们通常会给予编号 #1 - #24,他们在摄影上其实有重要的涵义,

3、例如:#1 可以代表 dark skin,#2 可以代表 light skin,跟肤色相关。第三排的 #13 - #18 ,是几个相当主要的颜色,从左而右:B、G、R 这是色彩三原色,然后是 Y、M、C ,这又是重要的三补色。第四排的六个格子,左边是白色、右边是黑色,可以想象这一排代表从影像的亮部、中间调,一直到暗部,都涵盖其中。在测试不同的参数的时候所选择的区块也是不同的。如#1 - #18 用来测试色彩倾向,最后一排( 第四排 )的 #19 - #24 ,我们则可以来看噪声的情况。测试步骤:1) 将摄像机的拍照分辩率设为最大,将增益调到零,分别调mtcf=0和mtcf=16;2) 2) 调

4、节光源到指定的标准,一般用D65;3) 3) 将24色色卡置于灯源箱正面中心,调节摄像机的位置,使其正对该Chart,保证该Chart的整个画面占预览界面的70%; 4) 4) 待画面稳定后,拍摄照片;5) 5) 使用Imatest软件分析拍出的照片,分别得出mtcf=0和mtcf=16下的Noise和SNR值;照片噪声分析1) 采用Imatest的“colorcheck”来导入对应的图片,选择合适的测试范围,如下红色矩形区域:2) 在“Results”中找到对应的x_gray.png文件进行分析Mtcf=0Mtcf=16左下的部份是我们取GretagMacbeth ColorChecker色

5、表上最后一排的灰阶区块来测试( 共有 6 个区块 ), 分别代表从相片的亮部、中间调及暗部, 在 R、G、B、Y 的噪声表现。有一个 Middle Gray 的数值,它就是第四排的第四个(这里也称为 Zone 4),也就是 #22 ,我们用它来代表中灰阶的色调,或是影像的中间调。Middle Gray 后面的 4 个数值就是在 RGB 色频及 Y 明度的噪声值,数值越高,噪声就越严重。左上是色表最后一排的灰阶区块明度位置校正, 蓝色圈圈是理想值, 绿色叉叉是我们拍摄的实际值;右上角则是浓度的校正。一般都取灰阶区来分析,也可以取GretagMacbeth ColorChecker色表第三排的 B

6、GRYMC 六个主要颜色, 分别观察, RGB 色频及 Y 明度的噪声细节表现,作为参照。照片信噪比分析分析了噪声之后,我们来分析一下SNR。信噪比SNR的计算方法如下:SNR=20log10(S19-S24)/N22);S19,S24分别为第19,24色块的信号亮度值,耍N22为第22色块的噪声值,Imatest软件可以直接计算出该值;Mtcf=0Mtcf=16左下图中的SNR_BW后面的四个值分别记录了RGB 色频及 Y 明度的SNR值。总结 测试结果如下表所示,MTCF=0时降噪未开启,噪声比较大,信噪比较小。Middle pixel noiseAverage noiseSNRMTCF=00.470.4646.5MTCF=160.300.3351.0SNR的典型值在4555db,50db时noise较少,图像质量良好;60db时没有noise,图像质量优秀。用imatest测试的结果都会记录在x.csv测试文件中,从中可以得到很多比较详细的值。附:所有测试项目并不一定只有一种测试chart图。比如我们这里用“colorchecker”来测试noise,gamma等,采用“gray scale chart”也一样可以测出上面的数据,也许还能拥有更好的精度。

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