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※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
序章
ノイズは電子静止画イメージングの重要な特性です。カメラで撮影した画像に顕著なレベルのノイズが存在すると、再現時に物体の詳細なテクスチャが失われ、画像の視認性が低下します。したがって、ノイズの測定方法は非常に重要であり、画像の忠実性とキャプチャされた画像のノイズの可視性の評価に関連する重要な情報を提供するために必要です。これらの画質要素に関連したカメラの性能を評価するには、測定方法も重要です。
取り込まれた画像の主なノイズ源は、光子ショット ノイズ、暗電流ショット ノイズ、イメージ センサーからのアナログ処理読み出しノイズ、および A/D コンバータからの量子化ノイズです。このタイプのノイズ源は、キャプチャされた静止画像に空間的にランダムなノイズを追加します。その空間パターンはフレームごとに異なります。もう 1 つのタイプのノイズ源には、暗電流パターン ノイズ、行/列パターン ノイズ、およびイメージ センサーの光応答の不均一性が含まれます。このタイプのノイズ源は、キャプチャされた画像に空間的にランダムなノイズも導入します。ただし、同じ撮影条件下では空間パターンは変わりません。
これらの発生源によって出力画像に生じるノイズ レベルは、カメラの露出時間、絞り値、ISO 感度などの撮影条件に大きく依存します。カメラの動作温度も影響する要素です。コントラスト増幅やノイズ低減などの一部のカメラ処理は、ノイズ レベルそのものに加えて、ノイズ スペクトルにも大きな影響を与えます。
この文書で説明されている画質メトリクスは、観察者が見る出力静止画像内の空間的に分布したノイズの測定から決定されます。メトリクスには、ノイズのスペクトルとレベルに対する内部カメラ処理の影響が含まれます。
観察者が出力画像を表示する場合、ノイズ レベル自体に加えて、いくつかの要因が画像内のノイズの知覚に影響を与えます。観察者は、見ている領域の見かけの色調、ノイズが存在where 輝度とカラー チャネル、ノイズ スペクトル、および観察条件に応じて、ノイズの見方が異なります。
この文書では、これらの影響要因を考慮したデジタル スチル カメラのノイズと関連指標を測定する方法を指定します。測定条件は、外乱要因の影響を最小限に抑え、時間的および空間的な統計的特性の変化が無視できる程度であることを確認し、ノイズ レベルの適切な推定値が得られるように指定されます。
この文書の本文では、入力換算ノイズ、信号対ノイズ比、および DSC ダイナミック レンジの測定方法を指定します。ノイズは、カメラ出力信号から線形化された画像信号で測定された二乗平均平方根値を使用して計算された知覚ノイズの推定値として決定されます。 2 種類の空間ランダム ノイズ (時間パターンと固定パターン) は、複数のキャプチャ画像に適用されるノイズ成分分析を使用して決定されます。詳細は付録 A に記載されています。
付録 B では、画像の知覚品質を予測することを目的とした人間の視覚モデルを使用して視覚ノイズ (出力換算ノイズ メトリック) を測定する手順について説明します。モデルはノイズのスペクトル成分を重み付けし、ノイズ スペクトル、観察条件、および輝度とカラー チャネル間の知覚差を考慮します。この指標は、画像内のノイズに対する人間の知覚と高いレベルの相関関係を提供することが示されています。
レンズのシェーディングやテスト チャートの不均一な照明により、取得した画像に低周波の変動が生じる場合があります。これらの変動はノイズ測定に影響を与える可能性があるため、画像から低周波変動を除去する方法が付録 C に記載されています。
付録 D には、信号対雑音比を決定するための推奨される段階的な手順が記載されています。
付録 E には、さまざまな出力メディアの実際の表示条件に関する推奨事項が記載されています。
付録 F では、視覚的なノイズとノイズ性 JND の知覚的に均一なマッピングを紹介しています。
Introduction
Noise is an important attribute of electronic still-picture imaging. If noticeable levels of noise exist in the images captured by a camera, then detail textures of objects are lost in reproduction and the visibility of the images is degraded. Therefore, measurement methods for noise are very important and are needed to provide important information relevant to evaluating image fidelity and the visibility of noise in captured images. Measurement methods are also important for assessing camera performance relative to these image quality factors.
The primary sources of noise in captured images are photon shot noise, dark current shot noise, analogue processing readout noise of image sensors, and quantization noise of A/D converters. This type of noise source adds spatially random noise to captured still images, whose spatial pattern differs from frame to frame. The other type of noise source includes dark current pattern noise, row/column pattern noise, and photo response non-uniformity of image sensors. This type of noise source also introduces spatially random noise in captured images; however, its spatial pattern does not change under the same shooting conditions.
The noise level introduced by these sources in output images is highly dependent on shooting conditions, such as the camera exposure time, aperture value, and ISO sensitivity. Camera operating temperature is also an influential factor. Some camera processing, such as contrast amplification and noise reduction, heavily influence the noise spectrum, in addition to the noise level itself.
The image quality metrics described in this document are determined from the measurement of spatially distributed noise in the output still image that is viewed by an observer. The metrics include the effect of the internal camera processing on the spectrum and level of the noise.
When observers view output images, several factors affect how they perceive noise in images, in addition to the noise level itself. Observers view noise differently depending on the apparent tone of the area being viewed, the luminance and colour channels where noise exists, the noise spectrum, and the viewing conditions.
This document specifies methods for measuring noise and related metrics of digital still cameras accounting for these influential factors. Measurement conditions are specified to minimize the influence of disturbance factors, to ensure that temporal and spatial statistical property changes are negligible, and to provide a good estimate of the noise level.
The main body of this document specifies methods for measuring input-referred noise, signal-to-noise ratios, and DSC dynamic range. Noise is determined as an estimate of the perceived noise computed using root mean square values measured in image signals linearized from the camera output signals. The two types of spatially random noise, temporal and fixed pattern, are determined using a noise component analysis applied to multiple captured images, the details of which are provided in Annex A.
Annex B describes a procedure for measuring the visual noise (an output-referred noise metric) using a human visual model that aims to predict the perceived quality of the image. The model weights spectral components of the noise and takes into account the noise spectrum, viewing conditions, and the perceived difference between luminance and colour channels. The metric has been shown to provide a high level of correlation with human perception of noise in images.
Low frequency variations may be introduced in the captured image due to lens shading and non-uniform test chart illumination. Since these variations can influence the noise measurement a method for removing low frequency variations from the image is provided in Annex C.
Annex D provides a recommended step-by-step procedure for determining the signal-to-noise ratio.
Annex E describes recommendations for practical viewing conditions for various output media.
Annex F introduces perceptually uniform mapping of visual noise to noisiness JND.