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measureNoise

Imatest eSFR チャートを使用したノイズの測定

説明

noiseTable = measureNoise(chart) は、Imatest® 拡張 eSFR チャート [1] のグレーの関心領域 (ROI) を使用してノイズ レベルを測定します。

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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。20 個のグレー パッチ ROI には赤色の数字でラベル付けされています。

chart = esfrChart(I);
displayChart(chart,'displayColorROIs',false, ...
    'displayEdgeROIs',false,'displayRegistrationPoints',false)

すべてのグレー パッチ ROI でノイズを測定します。

noiseTable = measureNoise(chart)
noiseTable=20×22 table
    ROI    MeanIntensity_R    MeanIntensity_G    MeanIntensity_B    RMSNoise_R    RMSNoise_G    RMSNoise_B    PercentNoise_R    PercentNoise_G    PercentNoise_B    SignalToNoiseRatio_R    SignalToNoiseRatio_G    SignalToNoiseRatio_B    SNR_R     SNR_G     SNR_B     PSNR_R    PSNR_G    PSNR_B    RMSNoise_Y    RMSNoise_Cb    RMSNoise_Cr
    ___    _______________    _______________    _______________    __________    __________    __________    ______________    ______________    ______________    ____________________    ____________________    ____________________    ______    ______    ______    ______    ______    ______    __________    ___________    ___________

     1         9.4147             11.349             11.099           2.6335        1.9417        2.3106          1.0328           0.76145           0.90613               3.5749                  5.8448                  4.8036           11.065    15.335    13.631     39.72    42.367    40.856      1.6901         0.5813         1.0865  
     2         9.2873             10.896             10.503            2.405        2.1309        2.0966         0.94312           0.83564           0.82218               3.8617                  5.1132                  5.0099           11.736    14.174    13.996    40.509     41.56    41.701      1.7357         0.2788        0.97788  
     3         13.488              14.95             15.017           2.4966        2.1156        2.5593         0.97907           0.82964            1.0036               5.4027                  7.0668                  5.8676           14.652    16.984    15.369    40.184    41.622    39.968      1.8095        0.77675         1.0903  
     4         20.411             21.689             22.946           2.4395        2.0206        2.5556         0.95668           0.79241            1.0022               8.3666                  10.734                  8.9791           18.451    20.615    19.065    40.385    42.021    39.981      1.8048        0.69788        0.84669  
     5         29.189             34.144             38.442           3.0436        2.8317        4.1125          1.1936            1.1105            1.6127               9.5903                  12.058                  9.3476           19.637    21.625    19.414    38.463     39.09    35.849      2.3507         1.3549         1.2242  
     6         35.009             40.337             47.544           3.2201        2.7705        3.6994          1.2628            1.0865            1.4508               10.872                   14.56                  12.852           20.726    23.263    22.179    37.973     39.28    36.768      2.3973          1.297          1.102  
     7         50.768             58.206             69.539           3.3931        3.2661         3.734          1.3306            1.2808            1.4643               14.962                  17.821                  18.623             23.5    25.019    25.401    37.519     37.85    36.687       2.787        0.98523        0.76701  
     8         61.871              69.98             80.779           3.4734        3.0966        3.1214          1.3621            1.2144            1.2241               17.813                  22.599                  25.879           25.015    27.082    28.259    37.316    38.313    38.244      2.6049        0.53852         1.0205  
     9         77.115             83.999             96.869           3.1467        2.9973        3.5088           1.234            1.1754             1.376               24.507                  28.025                  27.607           27.786    28.951    28.821    38.174    38.596    37.228       2.545        0.91262        0.89469  
    10         88.552             98.426             113.87           3.1846        2.8538        3.1835          1.2488            1.1191            1.2484               27.807                   34.49                  35.767           28.883    30.754     31.07     38.07    39.022    38.073      2.4241        0.68448        0.84718  
    11         107.25             116.97             132.94           3.3128        3.0561        3.2921          1.2991            1.1985             1.291               32.374                  38.275                  40.381           30.204    31.658    32.123    37.727    38.427    37.781      2.6033        0.74341        0.60673  
    12         124.23             131.96             146.27           3.3817        3.0611        3.3879          1.3262            1.2004            1.3286               36.737                  43.109                  43.175           31.302    32.691    32.705    37.548    38.413    37.532      2.5981        0.83262        0.64982  
    13         143.52              149.3             164.52            2.922        2.6763        3.0484          1.1459            1.0495            1.1954               49.116                  55.787                  53.969           33.824    34.931    34.643    38.817     39.58     38.45      2.3615        0.63296        0.42465  
    14         156.87             165.76             178.05           3.2507        2.6489        2.7331          1.2748            1.0388            1.0718               48.258                  62.577                  65.148           33.671    35.928    36.278    37.891    39.669    39.398      2.2917        0.47553         1.0089  
    15         178.25             184.59              193.3           2.8498         2.474        2.6084          1.1176            0.9702            1.0229               62.548                  74.612                  74.106           35.924    37.456    37.397    39.035    40.263    39.803      2.1966        0.31965        0.87419  
    16         193.81             196.97             203.42           2.2181        2.1638        2.6139         0.86985           0.84853            1.0251               87.375                  91.029                   77.82           38.828    39.184    37.822    41.211    41.427    39.785      1.8028        0.88982         0.4254  
      ⋮

20 個のグレー パッチ ROI 全体で、3 つのカラー チャネルの平均信号と S/N 比 (SNR) のグラフを表示します。

figure
subplot(1,2,1) 
plot(noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_R,'r-o', ...
     noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_G,'g-o', ...
     noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_B,'b-o')
title('Signal')
ylabel('Intensity')
xlabel('Gray ROI Number')
grid on
subplot(1,2,2)
plot(noiseTable.ROI,noiseTable.SNR_R,'r-^', ...
     noiseTable.ROI,noiseTable.SNR_G,'g-^', ...
     noiseTable.ROI,noiseTable.SNR_B,'b-^')
title('SNR')
ylabel('dB')
xlabel('Gray ROI Number')
grid on

入力引数

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eSFR チャート。esfrChart オブジェクトとして指定します。

出力引数

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各グレー パッチのノイズの値。20 行 22 列のテーブルとして返されます。20 行は、eSFR チャートの 20 個のグレー パッチに対応しています。22 列は、テーブルに表示された変数を表します。各変数は double 型のスカラーです。

変数説明
ROIサンプリングされた ROI のインデックス。ROI の値は範囲 [1, 20] の整数です。インデックスは、displayChart で表示された ROI 番号と一致します。
MeanIntensity_R

ROI 内の赤のチャネル ピクセルの平均値。

MeanIntensity_G

ROI 内の緑のチャネル ピクセルの平均値。

MeanIntensity_B

ROI 内の青のチャネル ピクセルの平均値。

RMSNoise_R

ROI 内の赤のチャネル ピクセルの平方根平均二乗 (RMS) ノイズ。

RMSNoise_G

ROI 内の緑のチャネル ピクセルの RMS ノイズ。

RMSNoise_B

ROI 内の青のチャネル ピクセルの RMS ノイズ。

PercentNoise_R赤のピクセルの RMS ノイズ。元のチャート イメージのデータ型の最大値に対するパーセントで表します。
PercentNoise_G緑のピクセルの RMS ノイズ。元のチャート イメージのデータ型の最大値に対するパーセントで表します。
PercentNoise_B青のピクセルの RMS ノイズ。元のチャート イメージのデータ型の最大値に対するパーセントで表します。
SignalToNoiseRatio_R赤のチャネルにおける信号 (MeanIntensity_R) とノイズ (RMSNoise_R) の比。
SignalToNoiseRatio_G緑のチャネルにおける信号 (MeanIntensity_G) とノイズ (RMSNoise_G) の比。
SignalToNoiseRatio_B青のチャネルにおける信号 (MeanIntensity_B) とノイズ (RMSNoise_B) の比。
SNR_R

赤のチャネルのデシベル単位の S/N 比 (SNR)。

SNR_R = 20*log(MeanIntensity_R/RMSNoise_R)

SNR_G

緑のチャネルの SNR (dB 単位)。

SNR_G = 20*log(MeanIntensity_G/RMSNoise_G)

SNR_B

青のチャネルの SNR (dB 単位)。

SNR_B = 20*log(MeanIntensity_B/RMSNoise_B)

PSNR_R赤のチャネルのピーク SNR (dB 単位)。
PSNR_G緑のチャネルのピーク SNR (dB 単位)。
PSNR_B青のチャネルのピーク SNR (dB 単位)。
RMSNoise_Y

ROI 内の輝度 (Y) チャネル ピクセルの RMS ノイズ。

RMSNoise_Cb

ROI 内の色差 (Cb) チャネル ピクセルの RMS ノイズ。

RMSNoise_Cr

ROI 内の色差 (Cr) チャネル ピクセルの RMS ノイズ。

ヒント

  • ノイズ測定のデータを線形化するには、まず、関数 rgb2lin を使用して sRGB テスト チャート イメージのガンマ補正を元に戻します。次に、線形イメージから esfrChart オブジェクトを作成し、esfrChart オブジェクトを関数 measureNoise に入力します。

参照

R2017b で導入