SFR算法详解(一)——基础理论
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SFR是空间频率响应(Spatial frequency response)的英文缩写,是指一个系统相对于输入的空间频率所输出的振幅响应,对于摄像系统,SFR类似于传统光学系统的MTF(modulation transfer function,调制传递函数),可以很直观地判定系统的解像能力。
由国际标准化组织ISO(International Standardization Organization)拟定并规范了SFR相关定义及测试方法,其官方网址为:https://www.iso.org/home.html
SFR的定义及测量方法遵循国际标准ISO12233号文件和图纸,由于2017版文件仍在复核中(网页上述,每5年复核一次标准),这里小编购买的是2014版文件。以下部分内容基于该文件,读者可自行购买该文档。
根据该标准文件,摄像头的解析力和它的SFR由一系列因素决定,其中包含但不限于,镜头的性能,感光器件的可寻址像素数,电路设计(含图像压缩和Gamma校正功能等)。
该文件提出了两种测量SFR的方法:
- 基于初版修正后产生的斜棱法。
- 基于正弦波方法的SFR新测试方法(星爆图)。
①、测试环境:
测试Chart图的亮度应足以产生一个可接受的摄像头输出信号电平,亮度应均匀分布,且满足任何位置的照度均在Chart图中心照度的±10%以内。光源应被阻挡直射镜头,Chart图周边场景应具有较低反射比,以减小炫光flare.【下图为反射测试环境,也可为透射测试环境,模组厂一般采用背部扩散光源的透射测试模型】
从摄像头获取的图像信号可能是非线性的场景亮度值函数。因为SFR是基于线性化的输出信号上定义的测量方法,而这样的非线性信号会影响SFR值,因此,在进行数据分析之前,应先做线性化处理。线性化是通过光电转换函数(OECF)的逆函数来实现的,即通过查找表或应用适当的方程。
②、评判依据
观测者在评判解析力值时应遵守以下规则,建立这些规则的目的是协助我们,在不可避免出现混叠的系统中,获取正确的测量结果。
- 从低频侧开始,仅当所有相对该空间频率更低的空间频段皆可分辨时,才将该空间频率视为“可分辨”,分辨率的极限定于首次出现混叠,并导致区域产生不可辨的地方。
- 评判某个区域不可分辨的依据是,该处黑白线对极性交换产生混叠,线数模糊,且该处可视线对数少于chart图中该处实际线对数,则我们评判该处“不可辨”。
如下图所示:虚线所指位置处即判定为不可辩识的极限空间频率。