主要内容

esfrChart

实践上边缘空间频率响应(eSFR)测试图

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描述

一个esfrChartobject存储了Imatest感兴趣区域(roi)的位置和测量值®边缘空间频率响应(eSFR)测试图[1],[２]．

的esfrChart对象支持eSF万博1manbetxR测试图表的增强版和扩展版。这些测试图表基于ISO 12233:2014标准测试图表，它们具有额外的视觉特征，如彩色roi和额外的倾斜边缘roi。的esfrChart对象还接受带有附加背景楔形的增强版和扩展版eSFR测试图表。

创建

语法

图表= esfrChart(A)
chart = esfrChart(A，'灵敏度'，s)
chart = esfrChart(A，'RegistrationPoints'，p)
图表= esfrChart(___、名称、值)

描述

图表= esfrChart(一个)创建一个esfrChart对象从测试图表的图像中获取，一个．的esfrChart对象执行图表位置和样式的自动检测。

例子

图表= esfrChart(一个“敏感”,年代)创建一个esfrChart使用灵敏度的对象年代在自动检测图表时。

例子

chart = esfrChart(A，'RegistrationPoints'， '注册点'，p)创建一个esfrChart对象通过指定位置，p的注册点。

图表= esfrChart(___,名称,值)使用一个或多个名称-值参数改进自动图表检测。

输入参数

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测试图表图像，指定为米——- - - - - -n-by-3数字数组，表示RGB图像或米——- - - - - -n表示灰度图像的数字矩阵。此参数设置图像财产。

如果指定灰度图像，则esfrChart对象通过跨三个颜色通道复制像素强度值来模拟彩色图像。类返回的颜色测量值measureColor功能是无意义的。

数据类型:单|双|uint8|uint16

图表检测的灵敏度，指定为范围[0,1]的数字标量。如果设置了高灵敏度值，则esfrChart对象检测用于注册测试图表图像的更多兴趣点。

数据类型:单|双

用于定位图像的配准点的位置，指定为4 × 2数值矩阵。这四行分别对应于左上、右上、右下和左下的注册点。中的两列表示像素坐标(x, y)格式。此参数设置RegistrationPoints财产。

名称-值对参数

的可选逗号分隔对名称,值参数。的名字参数名称和价值对应的值。的名字必须出现在引号内。您可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:“风格”、“扩展”

测试图表的样式，指定为“增强”,“扩展”,“WedgeEnhanced”,或“WedgeExtended”．如果未指定图表样式，则默认情况下esfrChart对象根据感兴趣的点的数量和位置估计图表样式。此参数设置风格财产。

数据类型:字符|字符串

用于补偿失真的相机参数，指定为cameraParameters(计算机视觉工具箱)对象。使用此参数需要计算机视觉工具箱™。

细化倾斜边缘roi的位置，指定为数字的或逻辑的1（真正的)或0（假)．

的esfrChart对象首先执行ROI位置相对于配准点的初始估计，RegistrationPoints．当你指定'RefinePoints”真正的，对象然后使用图像内容的本地化信息细化倾斜边缘ROI位置。当假时，对象不会细化倾斜边缘的ROI位置。

属性

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测试图表图像，指定为米——- - - - - -n-by-3数值数组。

数据类型:单|双|uint8|uint16

倾斜边缘的位置和强度值，指定为结构的60 × 1矢量。向量中的每个元素对应一个ROI，并包含以下字段:

场 描述
ROI 一个1乘4的向量，指定ROI的空间范围。向量有这样的形式[X Y宽度及高度]．X而且Y为ROI左上角的坐标。宽度而且高度为ROI的宽度和高度，以像素为单位。ROI为数据类型双．
ROIIntensity ROI内的强度值数组，RGB格式。数组有维度高度——- - - - - -宽度3。的数据类型ROIIntensity属性的数据类型图像财产。

的esfrChart对象中排除了一些倾斜边缘roi“增强”而且“WedgeEnhanced”样式测试图表。

  • 当图表样式为时“增强”,esfrChart对象中不包括4个索引为1、19、41和59的roi。

  • 当图表样式为时“增强”,esfrChart对象中不包含12个roi，索引为1、2、4、18、19、20、41、42、44、58、59、60。

对于排除的roi，的值ROI字段是[NaN NaN NaN NaN]的值ROIIntensity字段为空数组，［］．

灰色斑块的位置和强度值，指定为结构的20 × 1矢量。向量中的每个元素对应一个ROI，并包含以下字段:

场 描述
ROI 一个1乘4的向量，指定ROI的空间范围。向量有这样的形式[X Y宽度及高度]．X而且Y为ROI左上角的坐标。宽度而且高度为ROI的宽度和高度，以像素为单位。ROI为数据类型双．
ROIIntensity ROI内的强度值数组，RGB格式。数组有维度高度——- - - - - -宽度3。的数据类型ROIIntensity属性的数据类型图像财产。

颜色斑块的位置和强度值，指定为结构的16 × 1矢量。向量中的每个元素对应一个ROI，并包含以下字段:

场 描述
ROI 一个1乘4的向量，指定ROI的空间范围。向量有这样的形式[X Y宽度及高度]．X而且Y为ROI左上角的坐标。宽度而且高度为ROI的宽度和高度，以像素为单位。ROI为数据类型双．
ROIIntensity ROI内的强度值数组，RGB格式。数组有维度高度——- - - - - -宽度3。的数据类型ROIIntensity属性的数据类型图像财产。

用于定位图像的配准点的位置，指定为4 × 2数值矩阵。这四行分别对应于左上、右上、右下和左下的注册点。两列表示[中的像素坐标x,y)的格式。

数据类型:双

CIE 1976 L*a*b*颜色空间中的灰度roi参考值，指定为20 × 3数值矩阵。这三列分别包含了灰色斑块的L*、a*和b*值。行包含20个灰色roi的参考强度，顺序相同。

请注意

的esfrChart对象包含灰色roi的默认CIE 1976 L*a*b*值。然而，实际的参考值可能会根据几个因素而变化，如打印质量。

数据类型:双

CIE 1976 L*a*b*颜色空间中的颜色roi参考值，指定为16 × 3数值矩阵。这三列分别包含色块的L*、a*和b*值。这些行以相同的顺序包含16种颜色roi的参考强度。

请注意

的esfrChart对象包含用于颜色roi的默认CIE 1976 L*a*b*值。然而，实际的参考值可能会根据几个因素而变化，如打印质量。准确的参考色值可以产生更忠实的颜色复制测量。

数据类型:双

测试图表的样式，指定为“增强”,“扩展”,“WedgeEnhanced”,或“WedgeExtended”．

对象的功能

measureSharpness 测量空间频率响应实践上eSFR图表
measureChromaticAberration 用斜边测量色差实践上eSFR图表
measureNoise 测量噪音实践上eSFR图表
measureColor 使用测试图表测量颜色复制
measureIlluminant 使用测试图表测量场景光源
displayChart 显示覆盖感兴趣区域的测试图表

例子

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打开实时脚本

将eSFR图表的图像读入工作区。显示图像。

I = imread(“eSFRTestImage.jpg”）;图imshow(I)标题(“eSFR图表的捕捉图像”)文本(大小(我,2),大小(我,1)+ 15,.．.［图表由Imatest提供char (174)),“字形大小”10“HorizontalAlignment”,“对”）;

图中包含一个轴对象。轴对象的标题捕获图像的eSFR图表包含2个对象类型的图像，文本。

线性化图像。显示的图表将显得更暗，因为图像不再有伽马校正。

I = rgb2lin(I);

创建一个esfrChart对象使用线性化的图表图像。属性的灵敏度esfrChart模型用于检测用于注册图表图像的点。

图表= esfrChart(I_lin，“敏感”, 0.6)
chart = esfrChart with properties:图片:[1836x3084x3 uint8] SlantedEdgeROIs: [60x1 struct] GrayROIs: [20x1 struct] ColorROIs: [16x1 struct] RegistrationPoints: [4x2 double]样式:'Extended' ReferenceGrayLab: [20x3 double] ReferenceColorLab: [16x3 double]

显示导入的eSFR图表。感兴趣的区域(ROI)被突出显示并标记。

displayChart(图)

图eSFR测试图包含一个轴对象。axis对象包含97个图像、文本类型的对象。

图表导入正确。所有60个倾斜边缘roi(用绿色数字标记)都是可见的，并位于适当的边缘中心。可见20个灰色斑块roi(红色标记)和16个彩色斑块roi(白色标记)，并包含在每个斑块的边界内。

创建一个esfrChart通过指定四个配准点的坐标来初始化。注册点位于黑白方格圈的中心。

将eSFR图表的图像读入工作区。

I = imread(“eSFRTestImage.jpg”）;

显示映像并将其配置为收集四个配准点。

figure imshow(I) [X, Y] = ginput(4);

按此顺序单击注册点:左上、右上、右下、左下。

创建一个esfrChart对象，指定四个注册点。显示导入的eSFR图表。感兴趣的区域被突出显示并标记。注册点显示为红色。

图表= esfrChart(I，“RegistrationPoints”, (X, Y));displayChart(图);

提示

  • 为了获得准确可靠的结果，请根据ISO标准中概述的标准规范和制造商获取测试图的图像[２],[3]．作为一个简单的指导原则，将图表水平对齐在浅色背景上。用图表覆盖90%以上的视场，但确保图表的顶部和底部边缘仍然可见。为了可靠的测量，将最小图像宽度设置为至少500像素。

  • 您可以在完整的16:9宽高比下捕获扩展eSFR测试图表的图像，或者在图表中指定的3:2或4:3的宽高比下捕获图像。

  • 方法可视化地验证测试图表图像，以确保图表已正确导入displayChart函数。

兼容性的考虑

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R2021a的行为发生了变化

参考文献

[1]实践上。“Esfr”。https://www.imatest.com/mathworks/esfr/．

[２]使用eSFR ISO第一部分．URL:https://www.imatest.com/docs/esfriso_instructions．

[3]ISO 12233:2014。摄影术。电子静止图像成像。分辨率和空间频率响应国际标准化组织;ISO/TC 42摄影．URL:https://www.iso.org/standard/59419.html．

另请参阅

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主题

在R2017b中引入

图像处理工具箱文档

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用MATLAB介绍深度学习

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