이미지 품질이란 무엇인가요? IQ 매개변수란 무엇이며 어떻게 검증되나요?

이미지 품질(IQ)은 카메라가 실제 세계를 얼마나 정확하게 촬영하는지를 결정합니다. 산업 자동화부터 의료 진단에 이르기까지 임베디드 비전 애플리케이션에서는 이미지의 선명도와 정확도가 전체 시스템의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

따라서 모든 애플리케이션의 카메라를 선택할 때 이미지 품질은 중요한 고려 사항이 됩니다. 렌즈, 센서, 펌웨어와 같은 카메라의 다양한 구성 요소가 이미지 품질에 영향을 미칩니다. 많은 이미지 매개변수가 이미지 품질에 영향을 미치기 때문에 정확하게 측정하는 것은 복잡하고 어려운 작업입니다. 카메라의 이미지 품질을 제대로 평가하려면 이러한 요인에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

이러한 매개변수를 이해하는 것은 현실을 진정으로 표현하는 고품질 이미지를 만드는 데 매우 중요합니다. 이 블로그에서는 신호 대 잡음비, 동적 범위, 양자 효율성 등 이미지 품질을 정의하는 주요 매개변수에 대해 알아봅니다. 또한 이러한 매개변수가 애플리케이션 전반에 걸쳐 우수한 이미징 성능을 위해 객관적으로 평가되는 방법도 배울 수 있습니다.

이미지 품질 이해하기

이미지 품질은 원본 장면에 대한 이미지의 충실도를 평가하는 것입니다. 색상 재현, 왜곡, 선명도, 노이즈 수준 등 여러 요인이 이미지에 영향을 미칩니다. 다양한 조명 조건이 이미지가 나타나는 방식에 영향을 미치므로 다양한 조건에서의 검증이 매우 중요합니다.

다양한 매개변수가 이미지의 전체 품질에 어떻게 기여하는지 살펴보겠습니다.

주요 이미지 품질 매개변수는 무엇입니까?

색상 정확도

색 정확도는 카메라가 색을 재현하는 방식을 설명합니다. 예를 들어 붉은 사과와 같이 물체에 빛이 떨어지면 붉은 파장만 반사하고 나머지 빛 스펙트럼은 흡수합니다. 반사된 붉은 빛은 인간의 뇌에서 처리되어 물체를 사과로 인식할 수 있습니다. 마찬가지로 모든 색은 특정 빛의 파장을 반사하여 인식됩니다. 흰색은 모든 가시광선을 반사하는 반면 검은색은 반사하지 않고 완전히 흡수하기 때문에 검은색은 종종 색이 없는 것으로 간주됩니다.

색상 정확도는 색상 검사기 차트를 사용하여 검증됩니다.

그림 1: 색상 검사기 차트

색상 검사기 차트는 24개의 색상 패치로 구성된 표준 색상 검사기로, 6가지 중립 색상(회색 척도)과 기본 및 보조 색상을 포함하여 종합적인 평가를 제공합니다.

마지막 줄에 있는 회색 패치는 감마 및 화이트 밸런스 평가에 특히 유용합니다.

ColorChecker Digital SG 차트는 다음을 포함하여 140가지 색상을 제공합니다:

• 오리지널 컬러 체커의 24개 패치
• 17단계 그레이스케일
• 14가지 독특한 피부색

그림 2: 컬러 체커 디지털 SG 차트

색상 재현과 색상 측정 방법에 대한 더 깊은 이해를 원하신다면 자세한 블로그를 확인해 보세요: 색상 정확성이란 무엇인가요? 색상 정확성을 측정하는 방법은 무엇인가요?

화이트 밸런스 (WB)

화이트 밸런스는 다양한 조명 조건에서 흰색이 얼마나 정확하게 유지되는지를 결정합니다. 태양과 같은 광원은 아침에 주황색 톤을, 시간대에 따라 파란색 톤을 생성합니다. 그러나 효과적인 화이트 밸런스는 이러한 색조를 제거하여 흰색이 일관되게 흰색으로 유지되도록 합니다.

자동 화이트 밸런스(AWB) 기능을 통해 카메라는 튜닝을 통해 다양한 조명 조건에 자동으로 적응할 수 있습니다.

그림 3: 이미지 출력 비교 – 자동 화이트 밸런스 조정 전후(오른쪽)

📘 관련 읽기: 임베디드 카메라 렌즈를 위한 자동 화이트 밸런스 보정 – 임베디드 시스템에서 AWB 튜닝이 어떻게 작동하는지, 그리고 이미지 품질에 적절한 보정이 필요한 이유를 알아보세요.

렌즈 왜곡

왜곡은 이미지에서 직선이 휘어지는 현상으로, 다음과 같이 나타납니다:

• 배럴 왜곡(음의 값) – 선이 바깥쪽으로 구부러집니다
• 핀쿠션 왜곡(양의 값) – 선이 안쪽으로 구부러짐
• 콧수염 왜곡(웨이브폼 왜곡) – 바깥쪽과 안쪽으로 구부러지는 선의 조합으로, 단순히 배럴과 핀쿠션 왜곡을 결합한 것입니다.
• 키스톤 왜곡: 이 왜곡은 카메라의 센서 평면이 캡처 대상의 평면과 평행하지 않을 때 발생하며, 이미지에 사다리꼴 효과를 일으킵니다.

그림 4: 렌즈 왜곡

이 매개변수는 점 패턴 차트를 사용하여 평가되며 보정을 통해 수정할 수 있습니다.

그림 5: 왜곡 끄기(왼쪽) 및 왜곡 켜기(오른쪽)

색수차

색수차는 렌즈를 통과할 때 빛의 색이 약간 다른 각도로 구부러지기 때문에 발생합니다. 이로 인해 센서의 다른 지점에 색이 집중되어 색의 프린지가 생깁니다.

두 가지 유형의 색수차는 다음과 같습니다:

• 측면 색수차: 이미지 평면의 서로 다른 지점에 다른 파장이 떨어집니다
• 세로 색수차: 이미지 평면에 따라 다른 파장이 발생합니다

그림 6: 색수차

횡방향 수차는 이미지에서 더 쉽게 볼 수 있는 반면, 종방향 수차는 다양한 거리에서 캡처된 이미지 시퀀스를 분석해야 합니다. 이 매개변수는 점 패턴 차트를 사용하여 평가됩니다.

색수차는 이미지 품질에 영향을 미칠 수 있는 여러 유형의 렌즈 수차 중 하나입니다. 모든 유형을 살펴보고 렌즈 설계 및 이미지 신호 처리를 통해 렌즈 수차를 줄이는 방법을 알아보려면 다음 블로그를 참조하세요: 렌즈 수차의 원인은 무엇인가요? 렌즈 수차의 유형과 이를 최소화하는 방법에 대한 인사이트

렌즈 음영/비네팅

렌즈 음영은 이미지의 중심에서 가장자리로 갈수록 이미지 밝기가 감소하는 것을 말합니다. 밝기 변화는 전체 이미지 품질에 영향을 미칩니다. 이는 렌즈 보정 및 튜닝을 통해 수정할 수 있습니다.

그림 7: 렌즈 음영이 있는 샘플 이미지 출력(왼쪽)과 보정된 이미지(오른쪽)

원인, 유형 및 이를 수정하기 위한 실질적인 접근 방식을 더 자세히 이해하려면 자세한 블로그를 읽어보세요: 임베디드 카메라의 렌즈 비네팅이란 무엇인가요?

다이내믹 레인지(DR)

다이내믹 레인지는 장면에서 하이라이트와 그림자를 모두 캡처하는 카메라의 능력을 나타냅니다. 데시벨(dB) 단위로 측정됩니다.

DR은 전문 차트를 사용하여 평가됩니다:

• ITU-HDR 투과 시험 차트(0.10에서22까지 36단계 밀도 단계)
• 대비 해상도 차트(0.15에서9까지 20단계 밀도)

저조도 성능

이 매개변수는 제한된 조명 조건에서 카메라의 성능을 평가합니다. 이 매개변수는 다음을 포함하는 eSFR ISO 차트를 사용하여 평가됩니다:

• MTF50 계산을 위한 쐐기 및 경사 모서리
• 소음, SNR 및 DR 측정을 위한 20패치 OECF
• 색상 재현을 확인하기 위한 색상 패치

신호 대 잡음비(SNR)

SNR은 최대 신호와 전체 노이즈의 비율을 의미합니다. SNR 값이 높을수록 가시적 노이즈가 적으면서도 이미지 품질이 더 우수하다는 것을 나타냅니다. eSFR ISO 차트를 사용하여 평가합니다.

SNR의 기초, 중요한 이유, 임베디드 카메라 성능에 미치는 영향을 탐구하려면 자세한 블로그를 읽어보세요: 신호 대 잡음비(SNR)란 무엇인가요? 임베디드 카메라에서 SNR이 중요한 이유는 무엇인가요?.

선명도

선명도는 이미지에서 엣지가 얼마나 명확하게 정의되는지를 결정합니다. 어두운 영역에서 밝은 영역으로 전환하는 데 필요한 픽셀 수를 측정합니다. 다양한 레벨(10, 20, 50)의 MTF(변조 전송 함수)와 같은 지표를 사용하여 선명도를 검증합니다.

플레어

플레어는 카메라 내부의 빛 산란으로 인해 발생하여 전체 대비가 감소하고 동적 범위에 영향을 미칩니다. 또한 ISO 18844 및 P2020 Flare 차트를 사용하여 평가됩니다.

그림 8: 렌즈 플레어가 대비를 줄이고 밝은 점을 유발합니다(빨간색으로 강조 표시)

임베디드 비전 솔루션을 위한 e-con Systems의 고화질 카메라

2003년부터 e-con Systems는 임베디드 비전 애플리케이션을 위한 고성능 카메라의 설계, 개발 및 제조를 전문으로 하고 있습니다. 저희 카메라는 HDR, 저조도 최적화, 최대 20MP 해상도, NIR, 글로벌 셔터 기술 등의 고급 기능을 제공합니다.

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