measureChromaticAberration
傾斜したエッジでの色収差の測定
構文
説明
esfrChart オブジェクト
Imatest® eSFR テスト チャートの強調版または拡張版の傾斜したエッジ関心領域 (ROI) を自動的に検出する場合は、esfrChart オブジェクトを使用します[1]。
aberrationValues = measureChromaticAberration(chart)
aberrationValues = measureChromaticAberration(chart,Name=Value)
テスト チャート イメージ (R2024a 以降)
esfrChart オブジェクトでサポートされていないその他のタイプのテスト チャートの場合、テスト チャート イメージを使用します。傾斜したエッジ ROI の位置を特定しなければなりません。
aberrationValues = measureChromaticAberration(im,roiPositions)im の位置 roiPositions におけるすべての傾斜したエッジ ROI における色収差を測定します。
例
eSFR チャートのイメージをワークスペースに読み取ります。
I = imread("eSFRTestImage.jpg");esfrChart オブジェクトを作成し、ROI 注釈を含むチャートを表示します。60 個の傾斜したエッジ ROI には緑色の数字でラベル付けされています。
chart = esfrChart(I);
displayChart(chart,displayColorROIs=false,...
displayGrayROIs=false,displayRegistrationPoints=false)
すべての傾斜したエッジの ROI で色収差を測定します。単一の ROI について、返されたテーブル chTable の内容を調べます。
chTable = measureChromaticAberration(chart); ROIIndex = 3; chTable(3,:)
ans=1×5 table
ROI aberration percentAberration edgeProfile normalizedEdgeProfile
___ __________ _________________ _____________ _____________________
3 1.7983 0.13956 {332×4 table} {332×4 table}
わかりやすくするために、正規化されたエッジ プロファイルを別の変数 edgeProfile に格納します。edgeProfile の最初と最後のピクセルの正規化された色強度を調べます。
edgeProfile = chTable.normalizedEdgeProfile{ROIIndex};
edgeProfile([1 end],:)ans=2×4 table
normalizedEdgeProfile_R normalizedEdgeProfile_G normalizedEdgeProfile_B normalizedEdgeProfile_Y
_______________________ _______________________ _______________________ _______________________
0.003784 0.0026729 0.011565 0.0041317
0.98932 0.98978 1.0076 0.99009
ROI の正規化された強度値をプロットします。
npix = length(edgeProfile.normalizedEdgeProfile_R); plot(1:npix,edgeProfile.normalizedEdgeProfile_R,"r", ... 1:npix,edgeProfile.normalizedEdgeProfile_G,"g", ... 1:npix,edgeProfile.normalizedEdgeProfile_B,"b") xlabel("Pixel") ylabel("Normalized Intensity") title("ROI "+ROIIndex+" with Aberration "+chTable.aberration(ROIIndex))
青のチャネルは、エッジ直前で赤および緑のチャネルよりも強度が大きく、エッジ直後で赤および緑のチャネルよりも強度が小さくなります。この強度の差が色収差の測定値に寄与します。
このエッジの aberration と percentAberration の測定値は比較的小さくなっています。イメージを目視検査すると、エッジの両側には強い色調がないことが確認されます。
傾斜したエッジ ROI を含むカスタム テスト チャートのイメージを読み取って表示します。
I = imread("slantedSquare.jpg");
imshow(I)
上部を起点として時計回りにエッジの ROI を描画します。
numROIs = 4; roiPos = zeros(numROIs,4); for cnt = 1:numROIs hrect = drawrectangle; roiPos(cnt,:) = hrect.Position; end
選択した ROI の色収差を計算します。
aberrationValues = measureChromaticAberration(I,roiPos)
aberrationValues=4×6 table
ROI aberration percentAberration edgeProfile normalizedEdgeProfile ROIPosition
___ __________ _________________ _____________ _____________________ ________________________
1 0.16281 0.080547 {316×4 table} {316×4 table} 218 83 247 78
2 0.30988 0.15219 {376×4 table} {376×4 table} 512 171 93 240
3 0.16296 0.082423 {316×4 table} {316×4 table} 262 479 262 78
4 0.19353 0.098824 {388×4 table} {388×4 table} 114 207 96 256
いずれかの ROI について、赤、緑、および青のカラー チャネルの正規化された強度をプロットします。
ROIIndex = 3;
edgeProfile = aberrationValues.normalizedEdgeProfile{ROIIndex};
p = plot(edgeProfile, ...
["normalizedEdgeProfile_R" "normalizedEdgeProfile_G" "normalizedEdgeProfile_B"]);
p(1).Color = "r";
p(2).Color = "g";
p(3).Color = "b";
xlabel("Pixel")
ylabel("Normalized Intensity")
title("ROI "+ROIIndex+" with Aberration "+aberrationValues.aberration(ROIIndex))
入力引数
名前と値の引数
出力引数
詳細
ヒント
色収差は、以下のような傾斜したエッジで最もうまく測定されます。
イメージの中心と ROI の中心とを結ぶ線におおよそ直交します
イメージの中心から最も遠くなります
色収差はイメージの中心から放射状に増加するため、イメージの中心付近の傾斜したエッジでの測定値は無視できます。
変数
aberrationで報告される絶対色収差は、水平方向または垂直方向に測定されます。しかし、色収差は放射状の現象であり、放射状の測定の方がより正確です。
参照
[1] Imatest. "Esfr". https://www.imatest.com/mathworks/esfr/.
