光学镜头分辨率检测报告

图像质量评估——理论与实践
6.10 色边（Color Fringing)
色差(Chromatic aberrations)在第 4 章中进行了讨论。这种像差有两种类型，纵向和横向。纵向色差基本上是锐度随波长的变化，因此原则上可以在不同的颜色通道上使用 E-SFR 或 S-SFR 方法进行测量（Cao等人，2008 年）。
横向色差 (Lateral chromatic aberrations: LCA)会导致放大率随波长和场位置的变化而变化。因此这与光学畸变非常相似，因此可以使用相同的测试图卡。事实上，也可以使用用于查找点图中心或网格图交点的相同算法。 然而，LCA指标不是计算到图像中心的理想距离的偏差，而是测量不同颜色通道中的点或网格交叉点之间的相对径向距离，作为图像高度的函数。
该方法在 CPIQ 文档（I3A，2009b；IEEE，2017）中有详细描述，在版本中它被称为横向色位移，在 ISO 19084标准（ISO，2015c）中也有描述。结果可以以多种方式呈现，例如以红-绿和蓝-绿距离作为图像高度的函数的绘图，甚至是二维映射。
图像缺陷
如其他章节所述，图像缺陷通常涉及光学元件中的污染物或缺陷，或有缺陷的像素。缺陷通常不作为相机基准测试的一部分进行测量，因为它们的出现在各个实例之间可能会有很大差异，因此一台相机中存在的缺陷可能并不代表该参数的一般性能。对于可更换镜头的数码单反相机，情况更加复杂，因为卸下镜头后，图像传感器将暴露在外部环境的灰尘中。
对于像素缺陷，可能很难根据特征将坏像素或热像素从图像中分离。从某种意义上说，固定在高信号电平的像素将有助于特征直方图提取。足够亮的像素可能会偏离特征直方图分布足够多，从而从更正常的噪声像素中脱颖而出。因此，缺陷像素通常被定义为在完全黑暗或明亮的图像中分别具有高于某个阈值的值的像素。然后，像素缺陷的估计归结为计算值高于或低于定义的亮和暗阈值的像素有缺陷的像素。