eSFR图表的解剖- MATLAB和Simulink万博1manbetx - 万博1manbetx,s manbetx 845,万博尤文图斯

eSFR图表的解剖

的实践上^®边缘空间频率响应(eSFR)测试图表包含可视特征，可根据ISO 12233:2014标准进行锐度测量[1]．您可以使用单个测试图表来测量色差、噪声和场景照明。图表上的注册标记可以自动选择感兴趣的区域(roi)进行测量。

图像处理工具箱™支持eSFR图表的扩展版本，它具有额万博1manbetx外的功能来测量颜色精度。的esfrChart对象不分析图表中的其他可视特征，例如聚焦目标和楔子。

扩展eSFR测试图有15个灰色方框，与垂直方向倾斜5°。每个盒子的左、上、右、下边缘用于测量:

当地的SFR，表示图像清晰度。锐利的边缘比模糊的边缘有更好的对比度，它们更清楚地显示边缘的实际位置。
- 在锐利的边缘，像素强度值快速跨越场景的边界。大多数像素清楚地属于边界的一侧或另一侧，少数像素具有中间值。对比度很高，因为实际边缘两侧的相邻像素在强度上有很大差异。
- 在模糊的边缘中，过渡在许多像素上逐渐发生，这使得边界实际上发生在哪里变得不清楚。由于相邻像素具有相似的强度值，因此对比度较低。
成像区域的中心锐度较高，而向外围锐度降低。水平锐度通常高于垂直锐度。测量SFR，使用measureSharpness函数。
当地的色差，或彩色条纹，这表明如何均匀相机光学系统聚焦光在红色，绿色和蓝色的颜色通道。在捕获的图像中，色差表现为沿边缘的人工颜色条。色差也降低了亮度通道中的对比度，因此降低了图像的清晰度。
色差从图像中心开始呈放射状增加。要测量色差，请使用measureChromaticAberration函数。该函数还返回每个颜色通道的边缘配置文件，这是沿边缘的像素强度值的平均投影。

如果您以完整的16:9纵横比捕获测试图表的图像，那么esfrChart自动识别和标记所有60个可用的倾斜边缘roi。您还可以以4:3和3:2的纵横比对测试图表进行成像，如图所示。在这些比例下，可用的边更少，并且esfrChart根据16:9纵横比使用的约定索引边。

在正确捕获测试图表时，将图表定向而不旋转，使倾斜边缘的角度接近5°。边缘的对比度必须大于20%。如果对比度小于20%，调整场景照明和相机曝光。

扩展eSFR测试图表有20个亮度不断增加的灰色斑块，围绕图像中心排列成一个环。灰色斑块用于测量:

现场照明，它估计照亮场景的光的颜色。您可以使用测量的照度来白平衡在类似照明条件下获得的图像。要测量场景照明，请使用measureIlluminant函数。要对图像进行白平衡，请使用chromadapt．
噪音，它量化了相机电子器件在像素值上产生的误差。要估计每个颜色通道中的噪声，请使用measureNoise函数。

在测试图的正确捕捉中，设置场景照明和相机曝光，以便每个灰色补丁看起来与其他补丁不同，并且没有像素被剪辑。如果最暗的补丁看起来相同，或值为0，增加场景照明或曝光。如果最亮的补丁看起来相同，或者如果最亮的补丁是饱和的，减少场景照明或曝光。