Imatest-Dot Pattern
目录
一、介绍
二、步骤
1.导入图片
2. 选择分析区域ROI
3. ROI微调
4. 点状图类型
5. 分析、保存结果
三、结果
1.横向色差结果图（LCA）
1. LCA = 1.149 pixels（像素差）
2. LCA = 0.115% image height（相对画面高度）
3. CPIA OM = 0.919 standard viewing arcminutes（人眼视角）
4. CPI QL = 0.290（质量损失分）
2. 光学畸变和SMIA TV畸变
四、数据解读
1.最大光学畸变Maximum Optical Distortion
2.最小光学畸变Minimum Optical Distortion
3.SMIA TV Distortion
4.网格旋转角度Grid Rotation Angle
一、介绍
Dot Pattern测试的是相机拍点阵图的表现，主要看两个问题：
一是看颜色准不准。相机把黑白点阵拍出彩色噪点了吗？比如黑点边缘出现紫色或绿色杂边，这就说明相机内部的色彩处理算法不够干净。
二是看有没有奇怪的条纹。当密集的点阵超出相机分辨极限时，画面会出现干扰性的摩尔纹。这个测试能帮你发现镜头的硬伤。
二、步骤
1.导入图片
在Imatest Master软件中打开Dot Pattern模块（点图），导入需要分析的图片
2. 选择分析区域ROI
在选择分析区域时，需遵守以下：
Ⅰ、上下左右框选的行数和列数需要一致
Ⅱ、分析区域需要保持在取景图片的中心位置
Ⅲ、框选的区域（ROI）边界不能同时跨越多行
3. ROI微调
进行ROI微调，使十字标处于ROI的中心区域，此时的光学中心与取景中心理论上会处于同一位置
4. 点状图类型
一般是黑点白底（根据测试图卡的类型进行选择）
点分离：两个相邻圆点的圆心距
可选分析项目：根据需要导出的形式的测试结果进行选择
选择界面如上图所示
5. 分析、保存结果
三、结果
1.横向色差结果图（LCA）
有两种不同表示形式：pixels和百分比（image height）
1. LCA = 1.149 pixels（像素差）
表示红色通道和蓝色通道在画面某处错开了1.149个像素的距离。
2. LCA = 0.115% image height（相对画面高度）
这是将上面的“像素差”归一化，表示为占整个画面高度的百分比。
优点：这个值便于比较不同分辨率（不同像素数量）的相机。比如，一个4K的相机和一个8K的相机，像素差可能不同，但用这个百分比就可以直接比。
你的数据：0.115%是一个非常小的值，说明从整个画面的宏观比例来看，这个色差是微乎其微的。
3. CPIA OM = 0.919 standard viewing arcminutes（人眼视角）
这是模拟人眼实际观感的指标。
评判标准：
-
< 1.0 arcminutes：优秀。人眼几乎无法察觉。
-
1.0 - 2.0 arcminutes：良好。仔细看才能发现。
-
> 2.0 arcminutes：较差。比较明显，会影响观感
4. CPI QL = 0.290（质量损失分）
根据“CPIQ”的行业标准体系，用于预测普通消费者对画质缺陷的感知。
数值代表“质量损失”，所以越低越好。
评判标准：
-
0 - 0.5：优秀到良好。色差对整体画质的影响很小或可忽略。
-
> 0.5：影响逐渐变得明显。
2. 光学畸变和SMIA TV畸变
光学畸变（与镜头本身的性质相关）和SMIT TV畸变（经过传感器的参与产生的畸变）
3. 光学畸变
光学畸变结果图
SMIA TV畸变结果如下表
四、数据解读
1.最大光学畸变Maximum Optical Distortion
-10.6975%表示画面中变形最严重的地方，向外凸了大约 10.7%。
2.最小光学畸变Minimum Optical Distortion
-13.1546%表示画面中变形最轻的地方，向外凸了大约 13.2%。
3.SMIA TV Distortion
按照一个叫 SMIA 的行业标准计算出的整体畸变是 -10.4%，意味着明显的桶形畸变。
4.网格旋转角度Grid Rotation Angle
0.0038959°说明拍摄时，相机或测试图歪了大约 0.004度，这个角度非常非常小，小到可以完全忽略不计，说明测试摆放非常完美。
数据解读法则：
-
负数（-）：代表 “桶形畸变”。画面像一个圆桶，直线会向外凸出。
-
正数（+）：代表 “枕形畸变”。画面像一个枕头，直线会向内凹进。