この規格 プレビューページの目次
※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。
3 用語と定義
この文書の目的上、次の用語と定義が適用されます。
ISO と IEC は、標準化に使用する用語データベースを次のアドレスで維持しています。
3.1
カメラ光電変換機能
カメラOECF
光電子デジタルキャプチャシステムの入力シーンログ輝度と出力ピクセル値の関係
注記 1:輝度 ( L ) の単位は cd/m 2である。対数輝度は無次元であり、log 10 ( L / L 0 )ここで, L 0 = 1 cd/m 2として表されます。
3.2
クリッピング値
露出がさらに増加しても (ハイライト クリッピング値)、または露出がさらに減少しても (ダーク クリッピング値)、一定のままのピクセル値
3.3
デジタルスチルカメラ
DSC
ソリッドステートフォトセンサーのデジタル化された出力からデジタル静止画像を生成し、取り外し可能なメモリカードなどのデジタルメモリを使用してデジタル静止画像を記録するカメラ
3.4
DSCダイナミックレンジ
少なくとも 1 の信号対時間ノイズ比でキャプチャできる最小入力信号レベルに対する入力信号 (輝度または露出) 飽和レベルの比。
3.5
曝露時間
光センサーがシーンからの光を統合して画像を形成できる合計時間
3.6
フォーカルプレーン光電変換機能
焦点面 OECF
光電子デジタル画像キャプチャ システムの入力焦点面ログ露光量と出力ピクセル値の関係
注記 1:露光量の単位 ( H ) は lx・s です。対数曝露は無次元であり、log 10 ( H / H 0 )ここで, H 0 = 1 lx⋅s として表されます。
3.7
イメージセンサー
入射電磁放射線を電子信号に変換する電子装置
注記 1:相補型金属酸化膜半導体 (CMOS) イメージセンサーおよび電荷結合素子 (CCD) イメージセンサーは、イメージセンサーの例です。
3.8
ノイズ
画像システムの応答における望ましくない変動
3.8.1
総ノイズ
固定パターン ノイズ (3.8.2) と時間的 ノイズ (3.8.3) で構成される、1 回の露光でキャプチャされた画像信号の値の不要な変動すべて
注記 1:この文書の総ノイズを計算する手順には、複数のフレームが必要です。
3.8.2
固定パターンノイズ
FPN
同じ照明、絞り値、積分時間、ISO 感度設定が与えられた場合に、フレーム間で一定に保たれる画像信号内の値の不要な空間ピクセルの変動
注記 1:ほとんどの固定パターン ノイズ (FPN) は、センサーのゲインと ISO 感度の設定に応じてデジタル数値が変化するため、露出に対して静的であると見なすことはできません。固定パターン ノイズには 3 つのクラスがあります。(1) 積分時間とともに静的。たとえば、ピクセル FPN, 列 FPN, 行 FPN, (2) 積分時間とともに変化します。たとえば、暗電流 FPN, ただしフレームごとに静的、 (3) 光応答不均一性 (PRNU) などの信号に依存する FPN ですが、フレーム間では依然として静的です。
注記 2: PRNU は、ピクセル間のゲインの不一致です。これはゲイン誤差であるため、通常は信号のパーセンテージとして表されます。これはフレームごとに静的であるため、固定パターン ノイズの原因となりますが、その大きさは信号レベルの関数です。したがって、信号に依存する FPN と見なされます。
3.8.3
時間的に変化するノイズ
一時的なノイズ
センサーの暗電流ショットノイズ、フォトンショットノイズ、アナログ処理、量子化によってフレームごとに変化する画像信号の値の不要な変動
3.9
ノイズスペクトル
画像ノイズを二次元画像空間周波数の関数として表す曲線または方程式
3.10
飽和
カメラ出力信号が最大有効値(クリップまたはブルームされていない)に達するwhere
3.10.1
露出飽和
最大の有効な(クリップまたはブルームされていない)カメラ出力信号を生成する最小焦点面露出
注記 1:露出飽和はルクス秒 (lx・s) で表されます。
3.10.2
輝度飽和
最大の有効な(クリップまたはブルームされていない)カメラ出力信号を生成する最小シーン輝度
注記 1:輝度飽和は、カンデラ/平方メートル (cd/m 2 ) で表されます。
注記 2:輝度飽和は、テスト対象のカメラの固定露出設定に対して決定されます。
3.11
信号対雑音比
特定の信号レベルにおける入力信号 (輝度または露出) レベルと二乗平均平方根 (rms) ノイズ レベルの比
注記 1:この文書では、出力ピクセル値は、逆 OECF を適用することによって入力信号レベルに変換されます。入力信号レベルの平均は、画像をキャプチャするときのシーンの輝度 (焦点面露出) 値に対応します。変換された入力信号レベルには、その平均を中心とした望ましくない変動が存在します。この入力信号レベルの変動はノイズであり、rms 値として測定されます。
注記 2:これは通常、入力信号レベルの全範囲について、信号対雑音比と入力信号レベルを示すグラフまたは表として表されます。
3.12
テスト密度
入力輝度をフィルタリングされていない輝度の事前定義された比率まで低減するために使用されるスペクトル非選択性透過率フィルタ
参考文献
| 1 | ISO 3664, グラフィック技術と写真 — 観察条件 |
| 2 | ISO 12231, 写真 - 電子静止画画像処理 - 語彙 |
| 3 | ISO 12233, 写真 — 電子静止画イメージング — 解像度と空間周波数応答 |
| 4 | ISO 15076-1, 画像技術のカラー管理 — アーキテクチャ、プロファイル形式、およびデータ構造 — Part 1: ICC.1:2010 に基づく |
| 5 | ISO 20462-2, 写真 — 画質を推定するための心理物理学的実験法 — Part 2: トリプレット比較法 |
| 6 | ISO 20462-3, 写真 — 画質を推定するための心理物理学的実験法 — Part 3: 品質定規法 |
| 7 | CIE 15:2004, 比色分析、第 3 版 |
| 8 | IEEE Std 1858-2016, カメラ付き携帯電話の画質に関する IEEE 標準 |
| 9 | Kelly SC, Keelan BW, ISO 12232 改訂版: ノイズベース ISO 計算のためのクロミナンス ノイズ重みの決定、2005 年 1 月、SPIE 画質とシステム パフォーマンス II |
| 10 | Loeve M.、確率理論、数学の大学院テキスト、45, 第 4 版、Springer-Verlag, (1977)、p. 12 |
| 11 | 青山 K, 榎本 H, Hung PC, 人間の視覚モデルに基づくスキャナ ノイズの評価、IS&T の第 49 回年次会議、(1996 年)、322-324 ページ |
| 12 | 青山和也、榎本博司、Hung PC, 各種出力機器の画像ノイズの評価方法、日本写真学会誌、2003, 57 (6) pp. 392-398 |
| 13 | Johnson GM, Fairchild MD, S-CIELAB および CIEDE2000 のトップダウン説明、Color Res. Appl.、2003, 28 (6) pp. 425-435 |
| 14 | Keelan BW, Jin EW, Prokushkin S.、知覚的に校正されたノイズの客観的測定基準の開発、Proc. SPIE 7867, 画質とシステムパフォーマンス VIII, 786707 (2011) |
| 15 | Baxter DJ, Murray A, I3A のカメラフォン画像品質イニシアチブのための ISO 視覚ノイズの校正と適応、Proc. SPIE 8293, 画質とシステムパフォーマンス IX, 829303 (2012) |
| 16 | Baxter D, Phillips J, Denman H ノイズスペクトル内容の主観的重要性、Proc. SPIE 9016, 画質とシステムパフォーマンス XI, 901603 (2014) |
| 17 | Wueller D, 松井 A, 加藤 N, ISO 15739 の視覚ノイズ改訂、電子イメージングに関する IS&T 国際シンポジウム、2019 年、画質とシステム パフォーマンス XVI, pp. 315-1-315-7 |
| 18 | 松井 A.、加藤 N.、Wueller D.、ISO 15739 の視覚ノイズ測定を改訂するための実験的研究、電子イメージングに関する IS&T 国際シンポジウム、2021 年、画質とシステム パフォーマンス XVIII, pp. 219-1-219-7 |
| 19 | Bourbon T.、Hilairet CS, Pochon B.、Guichard F.、スマートフォン カメラ テスト用の HDR 条件での多用途実験室セットアップでの新しい視覚ノイズ測定、電子イメージングに関する IS&T 国際シンポジウム、2022 年、画質とシステム パフォーマンス XIX, pp. 313-1-313-8 |
| 20 | Kuang J, Jiang X, Quan S, Chiu A 知覚色ノイズの定式化 Proc. SPIE 5668, 画質とシステムパフォーマンス II (2005) |
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the following terms and definitions apply.
ISO and IEC maintain terminological databases for use in standardization at the following addresses:
3.1
camera opto-electronic conversion function
camera OECF
relationship between the input scene log luminances and the output pixel values for an opto-electronic digital capture system
Note 1 to entry: The unit of luminance (L) is cd/m2. Log luminance is dimensionless, expressed as log10 (L/L0) ここで, L0 = 1 cd/m2.
3.2
clipping value
pixel value that remains constant for further increases in exposure (highlight clipping value) or for further decreases in exposure (dark clipping value)
3.3
digital still camera
DSC
camera that produces a digital still image from the digitized output of a solid-state photo sensor and records the digital still image using a digital memory, such as a removable memory card
3.4
DSC dynamic range
ratio of the input signal (luminance or exposure) saturation level to the minimum input signal level that can be captured with a signal-to-temporal noise ratio of at least 1
3.5
exposure time
total time period during which the photo sensor is able to integrate the light from the scene to form an image
3.6
focal plane opto-electronic conversion function
focal plane OECF
relationship between the input focal plane log exposures and the output pixel values for an opto-electronic digital image capture system
Note 1 to entry: The unit of exposure (H) is lx⋅s. Log exposure is dimensionless, expressed as log10 (H/H0) ここで, H0 = 1 lx⋅s.
3.7
image sensor
electronic device which converts incident electromagnetic radiation into an electronic signal
Note 1 to entry: A complementary metal oxide semiconductor (CMOS) image sensor and a charge coupled device (CCD) image sensor are examples of image sensors.
3.8
noise
unwanted variations in the response of an imaging system
3.8.1
total noise
all the unwanted variations, consisting of fixed pattern noise (3.8.2) and temporal noise (3.8.3) , of the values in the image signals captured by a single exposure
Note 1 to entry: The procedure in this document for calculating the total noise requires multiple frames.
3.8.2
fixed pattern noise
FPN
unwanted spatial pixel variations of the values in the image signals which remain constant from frame to frame given the same illumination, aperture value, integration time, and ISO sensitivity setting
Note 1 to entry: Most fixed pattern noise (FPN) varies in digital number with sensor gain and ISO sensitivity setting and cannot, therefore, be considered static relative to exposure. There are three classes of fixed pattern noise, (1) static with integration time, for example, pixel FPN, column FPN and row FPN, (2) varies with integration time, for example dark current FPN, but static from frame to frame, and (3) signal dependent FPN such as photo response non-uniformity (PRNU), but still static from frame to frame.
Note 2 to entry: PRNU is a pixel to pixel gain mismatch. It is normally expressed as a percentage of signal because it is a gain error. It is static from frame to frame and, thus, contributes to fixed pattern noise but its magnitude is a function of signal level. It is, therefore, considered as a signal dependent FPN.
3.8.3
temporally varying noise
temporal noise
unwanted variation in the values of the image signals that changes from frame to frame due to sensor dark current shot noise, photon shot noise, analogue processing, and quantization
3.9
noise spectrum
curve or equation which expresses the image noise as a function of two-dimensional image spatial frequencies
3.10
saturation
condition where the camera output signal reaches the maximum valid (not clipped or bloomed) value
3.10.1
exposure saturation
minimum focal plane exposure that produces the maximum valid (not clipped or bloomed) camera output signal
Note 1 to entry: The exposure saturation is expressed in lux-seconds (lx⋅s).
3.10.2
luminance saturation
minimum scene luminance that produces the maximum valid (not clipped or bloomed) camera output signal
Note 1 to entry: The luminance saturation is expressed in candelas per square meter (cd/m2).
Note 2 to entry: The luminance saturation is determined for a fixed exposure setting of the camera under test.
3.11
signal-to-noise ratio
ratio of the input signal (luminance or exposure) level to the root mean square (rms) noise level, at a particular signal level
Note 1 to entry: In this document, the output pixel value is converted to an input signal level by applying the inverse OECF. The average of the input signal levels corresponds to the scene luminance (focal plane exposure) value when capturing an image. Unwanted variations exist in the converted input signal level that are centred about its average. This variation in input signal level is noise and is measured as the rms value.
Note 2 to entry: This is typically expressed as a graph or table showing the signal-to-noise ratio versus input signal level for the full range of input signal levels.
3.12
test density
spectrally non-selective transmittance filter used to reduce an input luminance to a predefined ratio of the unfiltered luminance
Bibliography
| 1 | ISO 3664, Graphic technology and photography — Viewing conditions |
| 2 | ISO 12231, Photography — Electronic still picture imaging — Vocabulary |
| 3 | ISO 12233, Photography — Electronic still picture imaging — Resolution and spatial frequency responses |
| 4 | ISO 15076-1, Image technology colour management — Architecture, profile format and data structure — Part 1: Based on ICC.1:2010 |
| 5 | ISO 20462-2, Photography — Psychophysical experimental methods for estimating image quality — Part 2: Triplet comparison method |
| 6 | ISO 20462-3, Photography — Psychophysical experimental methods for estimating image quality — Part 3: Quality ruler method |
| 7 | CIE 15:2004, Colourimetry, 3rd edition |
| 8 | IEEE Std 1858-2016, IEEE Standard for Camera Phone Image Quality |
| 9 | Kelly S. C., Keelan B.W., ISO 12232 Revision: Determination of Chrominance Noise Weights for Noise-Based ISO Calculation, January 2005, SPIE Image Quality and System Performance II |
| 10 | Loeve M., Probability Theory, Graduate Texts in Mathematics, 45, 4th edition, Springer-Verlag, (1977), p. 12 |
| 11 | Aoyama K., Enomoto H., Hung P.C., An evaluation of scanner noise based upon a human visual model, IS&T’s 49th Annual Conference, (1996), pp. 322-324 |
| 12 | Aoyama K., Enomoto H., Hung P.C., An evaluation method for image noise of various output devices, Journal of the Society of Photographic Science and Technology of Japan, 2003, 57 (6) pp. 392–398 |
| 13 | Johnson G.M., Fairchild M.D., A top down description of S-CIELAB and CIEDE2000, Color Res. Appl., 2003, 28 (6) pp. 425–435 |
| 14 | Keelan B.W., Jin E.W., Prokushkin S., Development of a perceptually calibrated objective metric of noise, Proc. SPIE 7867, Image Quality and System Performance VIII, 786707 (2011) |
| 15 | Baxter D.J., Murray A., Calibration and adaptation of ISO visual noise for I3A's Camera Phone Image Quality initiative, Proc. SPIE 8293, Image Quality and System Performance IX, 829303 (2012) |
| 16 | Baxter D., Phillips J., Denman H., The subjective importance of noise spectral content, Proc. SPIE 9016, Image Quality and System Performance XI, 901603 (2014) |
| 17 | Wueller D., Matsui A., Katoh N., Visual noise revision for ISO 15739, IS&T International Symposium on Electronic Imaging, 2019, Image Quality and System Performance XVI, pp. 315-1-315-7 |
| 18 | Matsui A., Katoh N., Wueller D., Experimental study for revising visual noise measurement of ISO 15739, IS&T International Symposium on Electronic Imaging, 2021, Image Quality and System Performance XVIII, pp. 219-1-219-7 |
| 19 | Bourbon T., Hillairet C.S., Pochon B., Guichard F., New visual noise measurement on a versatile laboratory setup in HDR conditions for smartphone camera testing, IS&T International Symposium on Electronic Imaging, 2022, Image Quality and System Performance XIX, pp. 313-1-313-8 |
| 20 | Kuang J., Jiang X., Quan S., Chiu A., Perceptual color noise formulation, Proc. SPIE 5668, Image Quality and System Performance II (2005) |