画質(IQ)は、産業オートメーションから医療診断に至るまで、あらゆる組込みビジョン用途で現実をどれだけ忠実に捉えられるかを示す指標です。そのため、アプリケーションに最適なカメラを選定する際には、画質が極めて重要な検討項目となります。
その結果、画像品質は、あらゆる用途でカメラを選定する際の重要な検討要素となります。レンズ、センサー、ファームウェアなど、カメラの様々なコンポーネントが画質に影響を与えます。画質には多くの画像パラメータが影響するため、正確な測定は複雑で困難な作業となります。カメラの画質を適切に評価するには、これらの要因を深く理解する必要があります。
これらのパラメータを理解することは、現実を真に再現する高品質な画像を生成するために不可欠です。このブログでは、S/N比、ダイナミックレンジ、量子効率など、画質を決定づける主要なパラメータについて解説します。また、これらのパラメータが客観的に評価され、様々なアプリケーションにおいて優れた画像性能を実現する方法についても解説します。
画質の理解
画質とは、取得された画像が実際のシーンをどれだけ忠実に再現しているかを評価する指標です。色再現性、歪み、シャープネス、ノイズレベルなど、複数の要因が画質に影響を及ぼします。また、照明条件の違いによって画像の見え方が大きく変化するため、様々な環境下での評価と検証が不可欠です。
それでは、これらの様々なパラメータが画像全体の品質にどのような影響を与えるのかを見ていきましょう。
主要な画質パラメータは何ですか?
色精度
色の精度とは、カメラが実際の色をどれほど正確に再現できるかを示す指標です。たとえば、赤いリンゴのような物体に光が当たると、その表面は赤い波長の光を主に反射し、その他の波長の光を吸収します。反射された赤い光が目に入り、脳で処理されることによって、私たちはその物体を「赤いリンゴ」として認識します。このように、あらゆる色は特定の波長の光が反射されることで知覚されます。白は可視光のすべての波長を反射しますが、黒は可視光をほとんど、あるいはまったく反射せず、すべてを吸収します。そのため、黒はしばしば「無彩色」として扱われます。
カメラの色精度は、一般的にカラーチェッカーチャートを用いて検証されます。
図1: カラーチェッカーチャート
カラー チェッカー チャートは、6 つの中間色 (グレースケール) と、総合的な評価のための原色および二次色を含む 24 のカラー パッチで構成された標準的なカラー チェッカーです。
最後の行のグレーのカラーパッチは、ガンマとホワイトバランスの評価に特に役立ちます。
また、ColorChecker Digital SG チャートでは、次の 140 色が提供されており、検証することもできます。
- オリジナルのColorCheckerから24個のパッチ
- 17段階グレースケール
- 14種類のユニークな肌色
| 色再現とその測定方法について詳しく知りたい方は、以下の詳細なブログをご覧ください。: What is Color Accuracy? How to Measure Color Accuracy? |
ホワイトバランス（WB）
ホワイトバランスは、様々な照明条件において、白さをどれだけ正確に維持できるかを決定します。太陽などの光源は、朝にはオレンジ色、時間帯によっては青みがかった色調を作り出します。しかし、効果的なホワイトバランスはこれらの色合いを除去し、白が常に白く保たれるようにします。
自動ホワイトバランス (AWB) 機能により、カメラは調整を通じてさまざまな照明条件に自動的に適応できます。
図3: 画像出力の比較 – 自動ホワイトバランス調整前（右）と調整後（左）
| 📘 関連記事: 組込みシステムでの AWB チューニングの仕組みと、適切なキャリブレーションが画質にとって不可欠である理由を学びます。 |
レンズの歪み
歪み（ディストーション）とは、本来直線であるはずの被写体の線が、画像上で曲がって写る現象を指します。主な種類として、以下のようなものがあります。
- 樽型歪み（負の歪み）： 画像の中心から外側に向かって線が膨らむように曲がる歪み。広角レンズで発生しやすい傾向があります。
- 糸巻き型歪み（正の歪み）： 画像の中心方向に線がすぼむように曲がる歪み。望遠レンズで生じやすい特性があります。
- 口ひげ型歪み（波形歪み）：樽型歪みと糸巻き型歪みが混在したもので、線が一部で外側に、別の部分で内側に曲がる複雑な形状を示します。
- キーストーン歪み（台形歪み）： カメラのセンサー面が被写体の面と平行でない場合に発生し、画像が台形状に変形して写る現象です。
このパラメータはドットパターンチャートを使用して評価され、キャリブレーションによって修正できます。
色収差
色収差（クロマティックアベレーション）は、異なる波長の光がレンズを通過する際に屈折率の違いによってわずかに異なる角度で屈折することで発生します。その結果、各色の光が撮像センサー上の異なる位置に結像し、画像の輪郭部分などに色のにじみや縁取り（色付きのフリンジ）が現れます。
色収差には、主に次の2種類があります。
- 縦色収差（軸上色収差）：異なる波長の光がレンズ光軸上で異なる位置に焦点を結ぶ現象です。これにより、ピント位置が色ごとにずれ、画像の中心付近で色のにじみが発生します。
- 倍率色収差（軸外色収差）：異なる波長の光が像面上でわずかに異なる倍率（拡大率）をもって結像する現象です。これにより、画像の周辺部で色ずれやフリンジが生じます。
横方向の収差は画像で容易に確認できますが、縦方向の収差は様々な距離で撮影された画像シーケンスを分析する必要があります。このパラメータはドットパターンチャートを用いて評価されます。
| 色収差は、画質に影響を及ぼすレンズ収差の一種です。すべての種類の収差について詳しく知り、それらをレンズ設計や画像信号処理によってどのように低減できるかを学びたい場合は、当社の以下のブログをご覧ください。What Causes Lens Aberrations? An Insight on Types of Lens Aberrations and How to Minimize Them |
レンズシェーディング/ヴィネット
レンズシェーディング（ヴィネット）とは、画像の中心から周辺にかけて輝度が低下する現象を指します。この輝度のムラは、画像全体の品質に影響を与えます。レンズのキャリブレーションおよびチューニングによって、この現象を補正することが可能です。
| 原因、種類、および修正するための実践的なアプローチをさらに理解するには、当社の詳細なブログをお読みください。What is Lens Vignetting in Embedded Cameras? |
ダイナミックレンジ（DR）
ダイナミックレンジとは、カメラが1つのシーン内でハイライト（明るい部分）からシャドウ（暗い部分）までをどの程度広く捉えられるかを示す指標です。単位はデシベル（dB）で表されます。
DR（ダイナミックレンジ）は、以下のような専用チャートを用いて評価されます：
- ITU-HDR透過型テストチャート（濃度 0.10 ～ 8.22 の36段階ステップ）
- コントラスト解像度チャート（濃度 0.15 ～ 4.9 の20段階ステップ）
低照度性能
低照度性能とは、光量が限られた環境下でカメラがどの程度良好に撮影できるかを評価する指標です。この評価には eSFR ISOチャート が用いられ、以下の要素が含まれます：
- ウェッジおよび傾斜エッジ：MTF50（空間解像度特性）の算出に使用
- 20パッチOECF：ノイズ、SNR、およびDRの測定に使用
- カラーパッチ：色再現性の確認に使用
信号対雑音比（SNR）
SNRは、最大信号と全体ノイズの比を指します。SNR値が高いほど、目に見えるノイズが少なく、画質が向上します。SNRはeSFR ISOチャートを用いて評価されます。
| SNRの基礎、それがなぜ重要なのか、そしてそれが組込みカメラの性能にどう影響するのかについて詳しくは、当社の詳細なブログをご覧ください。What is Signal-to-Noise Ratio (SNR)? Why is SNR Important in Embedded Cameras?. |
シャープネス
シャープネスとは、画像内のエッジ（輪郭）の明瞭さや鮮鋭度を示す指標です。暗い領域から明るい領域へと変化する際の輝度遷移が、何ピクセル分の幅で生じるかを測定することで評価します。シャープネスの評価には、MTF（Modulation Transfer Function：変調伝達関数） などの指標が用いられ、一般に MTF10、MTF20、MTF50 など異なるレベルで分析されます。
フレア
フレアとは、レンズ内部で光が反射・散乱することによって生じる現象で、画像全体のコントラストを低下させ、ダイナミックレンジにも影響を及ぼします。フレアの評価には、ISO 18844 および P2020フレアチャート が使用されます。
図8: レンズフレアによりコントラストが低下し、明るいスポットが発生する（赤で強調表示）
e-con Systemsの組込みビジョン向け高画質カメラソリューション
S2003年の創業以来、e-con Systemsは組込みビジョンアプリケーション向けの高性能 カメラの設計・開発・製造を専門としています。. 当社のカメラは、HDR（ハイダイナミックレンジ）、低照度最適化、最大20メガピクセルの高解像度、NIR（近赤外）対応、およびグローバルシャッター技術などの高度な機能を備えています。
お客様のニーズに最適なソリューションをお探しの際は、カメラセレクターページをご覧ください。
また、カメラソリューションの選定に関する専門的なアドバイスをご希望の方は、camerasolutions@e-consystems.comまでお気軽にお問い合わせください。
Prabu Kumarは、e-con Systemsの最高技術責任者兼カメラ製品責任者であり、組み込みビジョン分野で15年以上の豊富な経験があります。彼は、USBカメラ、組み込みビジョンカメラ、ビジョンアルゴリズム、FPGAに関する深い知識をも有しています。医療、工業、農業、小売、生体認証などのさまざまなドメインにまたがる50以上のカメラソリューションを構築してきました。また、デバイスドライバー開発とBSP開発の専門家でもあります。現在は、新時代のAIベースのアプリケーションを強化するスマートカメラソリューションの構築に全力を注いでいます。