前言：因為課題涉及鏡頭質(zhì)量檢測，而現(xiàn)在鏡頭檢測最普遍的方法便是MTF曲線作為檢測鏡頭質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。網(wǎng)上相關(guān)的學(xué)習(xí)資料并不多，也有一些大佬做了相關(guān)算法的研究，不過零零散散，難以成系統(tǒng)。為了學(xué)習(xí)并實現(xiàn)相關(guān)算法，參考各大佬的文章，對整個學(xué)習(xí)思路進(jìn)行整理，特開此貼作為學(xué)習(xí)筆記。
1.SFR基礎(chǔ)
光學(xué)性能測試中，SFR（Spatial Frequency Response）是空間頻率響應(yīng)。MTF常用于光學(xué)系統(tǒng)，而SFR指成像系統(tǒng)，成像系統(tǒng)包含一個光學(xué)系統(tǒng)。
SFR是測模組對不同空間頻率的響應(yīng)情況，類似于MTF算法，但測試結(jié)果同時受鏡頭和感光器件以及處理程序的影響，因此稱這種算法叫空間頻率響應(yīng)SFR。
主要是用于測量隨著空間頻率的線條增加對單一影像所造成的影響。簡言之SFR就是MTF的精簡版。
基本上SFR只需一個雙色調(diào)的黑白斜線即可換算出約略相等于MTF的值的解像力評鑒圖。
SFR的測試標(biāo)準(zhǔn)以及算法經(jīng)由國際標(biāo)準(zhǔn)化組織ISO（International Standardization Organization）擬定，文檔ISO12233
根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)文件，攝像頭的解析力和它的SFR由一系列因素決定，其中包含但不限于，鏡頭的性能，感光器件的可尋址像素數(shù)，電路設(shè)計（含圖像壓縮和Gamma校正功能等）。
該文件提出了兩種測量SFR的方法：
- Edge-based spatial frequency response (e-SFR) 基于邊緣的空間頻率響應(yīng)
- Sine-based spatial frequency response (s-SFR) measurement 基于正弦的空間頻率響應(yīng)（s-SFR）測量
目前的開源SFR算法都是基于第一種第一種方法，刃邊法測量SFR
2.刃邊法（e-SFR）
ISO12233對刃邊法的概述：
The edge-based spatial frequency response (e-SFR) of an electronic still-picture camera is measured by analysing the camera data near a slanted low contrast neutral edge. The preferred test chart for measuring e-SFR is shown in Figure 4 and specified in Annex C.
通過分析傾斜的低對比度中性邊緣附近的相機(jī)數(shù)據(jù)，測量了電子靜態(tài)圖像相機(jī)基于邊緣的空間頻率響應(yīng)（e-SFR）。測量e-SFR的首選試驗圖卡如圖4所示，并在附錄C中規(guī)定。
The e-SFR measurement includes the capture of a digital image of the test chart and analysis of the contents of the image file by a software program. This software can be accessed from www.iso.org/12233. The SFR algorithm is defined in Annex D. A diagram depicting the key steps of the SFR algorithm is shown in Figure 5.
e-SFR測量包括捕獲測試圖卡的數(shù)字圖像和通過軟件程序分析圖像內(nèi)容。此軟件可從www.iso.org/12233訪問. SFR算法見附錄D。圖5顯示了SFR算法的關(guān)鍵步驟。
The algorithm can automatically compute the e-SFR, using image data from a user-defined rectangular region of the image which represents a near-vertically or near-horizontally oriented dark to light or light to dark edge. The algorithm will be described assuming a near-vertical edge. To measure nearhorizontally, the selected edge image data are rotated 90° before performing the calculation. Note that a near vertical edge is used to measure a horizontal e-SFR, since the e-SFR is a measure of the image transition across the edge, rather than along it. Likewise, a near horizontal edge is used to measure the vertical e-SFR.
該算法利用來自用戶定義的矩形區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)自動計算e-SFR，該矩形區(qū)域表示近垂直或近水平方向的暗到亮或亮到暗邊緣。該算法將在假設(shè)接近垂直邊緣的情況下進(jìn)行描述。若要在水平方向上進(jìn)行近測量，在執(zhí)行計算之前請將選定的邊緣圖像數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)90° 。注意，近垂直邊緣用于測量水平e-SFR，因為e-SFR是跨邊緣而不是沿邊緣的圖像過渡的測量。同樣，近水平邊緣用于測量垂直e-SFR。
2.1 SFR算法流程
ISO12233文檔中e-SFR的算法流程如下：
CSDN上流傳比較廣泛的漢化的流程：
2.2 PSF、LSF、ESF
點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)PSF(Point SpreadFunction)，線擴(kuò)展函數(shù)LSF(LineSpread
Function)和邊緣擴(kuò)展函數(shù)ESF(EdgeSpreadFunction)是與MTF密切相關(guān)的幾
個重要概念。常用的MTF測試方法正是基于這幾個函數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行計算。
以后會專門詳細(xì)介紹OTF、MTF和PSF、LSF、ESF之間的關(guān)系。這里僅僅記錄SFR算法流程中對LSF、ESF之間的關(guān)系
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點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)PSF是點(diǎn)光源成像后的亮度分布函數(shù)，如下圖所示，用PSF(X, Y)表示。
點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)是中心圓對稱的，通常以沿x軸的亮度分布PSF(X,Y)作為成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)。 -
ESF其實是一條由白變黑（黑變白）的線。
之所以SFR的測試圖是一張斜邊，是希望通過斜邊中的多條線進(jìn)行超采樣，得到一條灰度變換更加平滑的線。
這樣減少在后面進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換之后值上的誤差。 ESF放大后如下圖。
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LSF就是一條線上（ESF） 的變化的過程。
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經(jīng)過LSF傅里葉變換得到SFR
總結(jié)
這篇介紹了ISO12233標(biāo)準(zhǔn)定義的SFR算法的流程和一些光學(xué)上的基本原理，后續(xù)會對算法流程的每一步進(jìn)行具體的解讀和理解，然后再對SFR開源代碼進(jìn)行注釋學(xué)習(xí)。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-572885.html
參考：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-572885.html
- 鏈接: 相機(jī)光學(xué)（十八）——MTF與SFR
- 鏈接: 刃邊法計算MTF（ESF、LSF、PSF、SFR）
- 鏈接: 圖像分辨率測試ISO12233 - 2017中文翻譯
- 鏈接: SFR解析算法 - SFR_Calculation （C語言）
到了這里，關(guān)于從零開始學(xué)習(xí)SFR-- 2.0的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
