我们使用分辨率测试卡、SFR测试卡、白平衡测试卡、灰阶卡、动态范围测试卡等等检测相机镜头的性能，主要目的为了实现各项数据参数的确定以及一致性的确定。其实很多参数对于不是专业摄影的用来说都不是很多，只有清晰度时最直观也是客户最关注的信息点之一。

一致性是考验图像质量测试是否成功的一个基本方面，相机系统中的每个组件可能都会影响这个测试结果的变化。对于通过或失败测试等任务，主要目标是识别由于组件引起的变化，并忽略由于噪声引起的变化。这里和小编一起讨论一下如何成功准确地复制测试结果的变化限制在1-5％之内。

使用测试卡分析软件可以直接从图像像素进行测量，直接可以看出任何将噪声添加到图像源都可能影响测量。从分辨率测试卡测试结果图像中可以看出主要噪声源是电子传感器噪声。 光子散粒噪声在低光情况下也有显着的干扰。同时也可以测试出其他系统的测量变异性来源，例如自动聚焦滞后，将不在本文中讨论。

为了减少清晰度结果的变化并提高测试的可重复性，应该尽可能的采取措施减少图像中的噪声量。

这里有5中方法可以限制测试结果中的噪音：

最大样品

由于大多数噪声源在曝光中不同曝光和像素位置两者是独立的，因此可通过平均多个样本来有效地消除它们的影响。

为了利用噪声的时间方面，当使用测试卡分析软件的固定模块选择多个图像文件进行分析时，可以使用“合并文件进行信号平均”选项组合同一场景的多个图像。这个技巧适用于Imatest中的所有分析。

类似地，对于基于尺度不变的有效区域（ROI）的分析，例如优选的MTF测量倾斜边缘技术，增加在图像中分析倾斜边缘周围的ROI的面积增加独立随机使用的样品。一般来说，希望在图表中选择尽可能大的窗口围绕倾斜边缘，并保持在图像字段的所需区域内(因为MTF通常在字段周围变化)。这个技巧不适用于在图像中具有固定特征大小的测试，例如西门子星和双曲楔分辨率测试卡。

通过图卡对比确保足够的信号电平(但不要太多)

对于锐度测量，要测量的信号与图像中的对比度的量相关。对比度越高，信噪比(SNR)越高，噪声对结果的影响就越小。但是不要同时选择过多的最优：当您的传感器中的像素达到饱和点，限幅或非线性响应区域时，会出现不切实际的锐度增加。ISO 12233:2014标准规定了以4:1对比度打印的分辨率测试卡边缘最佳，以防止大多数系统的这种饱和。
倾斜边缘信号电平与边缘的明暗侧的对比度密切相关。为了获得可靠的结果，您应该尝试实现倾斜边缘的对比度的最佳范围。这部分涉及选择适合您的测试设置的图表。

增加受阴影影响最大的测试图的外部区域中的对比度是用于增加信号电平的一种技术。当用测试软件排序图表时，可以请求适当的自定义。
注意处理图像的效果
某些测试的设备可能会产生未经软件处理的原始图像。在这种情况下，Imatest可以提供透镜和传感器的组合系统的精确测量。每当相机设备在输入到Imatest之前处理图像时，该处理的效果可以被观察，研究和理解，但是不能被忽略。

当图像从较高位深度传感器转换为8位(24位彩色)JPEG时，可能是由于量化、噪声略有增加。如果需要大量的图像处理（闪避和燃烧），噪声增加可能更糟（可能出现“条带化”）。通常最好转换为16位（48位彩色）文件。处理还经常包括锐化，其可以增加在较高频率处的噪声的相对功率。

处理的图像的最后的提醒是许多消费者相机（特别是移动设备相机）使用非线性噪声减少（诸如双边滤波），这可以消除倾斜边缘目标上的图像噪声，但也减少纹理细节。（侧面注释：如上所述平均多个图像将不会工作，当涉及非线性处理时）。在这种情况下，分辨率测试卡倾斜边缘测量可能不能告诉整个图像的清晰度，枯叶（纹理分析）测试卡可能更合适。

确保更好的暴露

较低的光环境通常需要较高的ISO速度，以便获得良好的曝光，这导致增加的传感器噪声和变化。确保良好的照相曝光可以减少光子散粒噪声和图像中传感器噪声的相对影响。增加曝光值的两种主要方法（尽量如上所述小心将光区域保持在传感器的饱和度以下）：
通过增加光源的亮度增加图表反光量
增加曝光时间以收集更多的光，只要相机和拍照目标都是静止的

选择可重复的测量
在存在噪声的情况下，MTF曲线的形状受到干扰。报告中包括一个曲线或比较两个完整的MTF曲线在通常是不切实际的，因此工程师通常将关于曲线的信息减少到一个或两个汇总度量。这些信息主要是用于在单个数字中传达关于MTF曲线的最重要的信息。

常见的例子有：
MTF10，MTF30和MTF50：MTF曲线分别达到其归一化(DC)值的10％，30％和50％的频率值。
MTF50P：MTF曲线达到其最大值的50倍的频率值（如果存在锐化，则其可以大于在DC中发现的值1）
MTF在1/4和1/2奈奎斯特：MTF值在奈奎斯特采样率的一半和四分之一（分别为0.125和0.25个周期/像素）。
MTF面积：从DC到0.5周期/像素的MTF曲线下的面积，通常具有归一化为峰值的曲线，值为1.（较不常见）

这些在下面的合成的，无噪声的MTF曲线示例中示出。 MTF面积值是曲线下方淡红色区域的积分。

对于噪声的每个不同实现（即，对倾斜边缘拍摄的每张照片），这些度量中的每一个的值将稍微改变，但是一些度量值在有噪声的情况下往往不太稳定（具有更多的方差）。 重要的是确保使用体现关注的MTF特性的度量，但要确保遇到的噪声量，也是可重复的。

下面显示的是从一组模拟倾斜边缘图像计算出的一组10个不同的MTF曲线（使用Imatest的SFR分辨率测试卡模块）。模拟过程包括在5°处产生倾斜边缘（双线性插值），应用高斯模糊核，添加白高斯像素方面的噪声（下面每个曲线不同实例），以及使用钝化掩蔽技术应用锐化。在MTF曲线族上重叠的是对应于不同的概括度量的箱线图（便利图，简明地表示整个群体的重要统计，在这种情况下，使用上述过程的100次模拟）。

这些框的最重要方面是它们中的每一个的长度，其表示每个度量在噪声边缘图像的群体上显示多少方差。（垂直定向度量的长度已经在该图像中针对不同的轴尺度进行补偿，以允许与水平绘制的图像进行视觉比较。）注意，MTF50和MTF50P具有与常见MTF30，MTF10比类似的更小方差量。在½和¼奈奎斯特的MTF以不同的比例变化，因为它们具有与前面提到的度量不同的单位，后者明显更多地受噪声影响。MTF面积具有最小方差，尽管是在不同的尺度上并具有与锐度的不同关系。（在未来研究MTF Area的适用性，一个非常有前途但未被广泛使用的度量。）

下面的曲线图进一步示出了不同的MTF度量如何在不同的锐化和噪声水平上变化。100个随机实例中，水平方向为每个噪声每个度量计算，垂直方向上为标准偏差σmetric。原始模拟分辨率测试卡倾斜边缘测试图像的值在[0,255]和4:1对比度之间。

 

上述数字显示了所有指标可变性增加的预期总趋势，其中的噪声增加和锐化水平增加。有趣的是，通过所有级别的噪声和锐化中基本上对变异性度量的排序是恒定的。另一个值得注意的是，当应用锐化时½奈奎斯特的MTF10和MTF对锐化特别敏感，在这值其变化性跳跃最多。这两个指标通常是整体变化最大的，而MTF面积却是最一致的。

当选择用于报告成像系统的锐度的度量时，重要的是要记住易受影响的报告值如何由随机噪声变化的。通过使用更稳定的汇总指标值，可以确保未来测试中结果的可重复性。