ホワイトペーパー www.baslerweb.com 画質の評価方法とは？ 「画質」はあなたにとってどんな意味がありますか？画質の良し悪しを見分ける方法とは？ 産業用カメラの画質はどのような基準に基づき、どのような方法で評価することができますか？ Baslerの画像処理入門コースへようこそ！コースの準備過程で、最初のカメラを予め選択しましたので、今回は、関連モデルの画質を比較し てみましょう。シャープで高コントラスト、また精細で色の再現性が高く、特に低ノイズの画像を作成したい場合には、その特性を正確に比 較するためのいくつかの方法があります。 目次: 1. 画像の比較: 画質をあらためて見直してみる......................... 01 1. 画像の比較: 画質をあらためて見直してみる 2. デジタルゲインで画像は改善されるのか? ............... 01 2.1 画像のノイズとSNR............................... 02 2.2 光量とノイズ.................................... 02 3. 画質の評価 （ImageJを例として使用）............................... 03 4. 様々なカメラの画質の評価 ........................... 04 4.1 つのケースで同等の条件にする方法とは？............ 04 4.2 つのアプローチ.................................. 04 5. その他の要因....................................... 04 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 光量........................................... センサーサイズ、ピクセル数、ピクセルサイズ......... ダイナミックス................................... 解像度......................................... コントラストとシャープネス........................ カラーエラー.................................... 04 05 05 05 05 06 6. まとめ............................................. 06 第一印象はいかがですか? 左の画像は明るく、シャープで、高コントラストですが、右の画像は 暗く、ぼやけています。結果は、一目瞭然です：左の画像の方がきれ いに見えます。あるいは、もっとじっくり見てみるべきでしょうか？ 画像をさらに正確に分析し、第一印象が客観的なテストに合致する かどうかをチェックしてみましょう。 2. デジタルゲインで画像は改善されるのか? 画像の明るさはデジタルゲインを使って変更することができます。 一見、大部分が明るい画像は、暗いものよりもよく見えます。デジタ ルゲインはカメラのひとつの機能で、ピクセルのグレー値を上げて 係数を指定します。例えば、画像のグレー値はすべて、デジタルゲイ ンを6 db（2倍）に設定すると、2倍明るく見えるようにできます。こ れですべての画像を明るくすることができるのです。 しかし、この輝度と密接にリンクしているのはが画像のノイズです。 輝度が上がると、ノイズも同じように増加します。デジタルゲインで 輝度を変更しても、シグナル／ノイズ比（SNR）と画像のプロパティは 変更できないからです。 0 dB - デジタルゲインなし 3 dB - 1.41倍デジタルゲイン6 dB – 2倍のゲイン 1 2.1 画像のノイズとSNR シグナル／ノイズ比（SNR）は、シグナルとノイズとの関係を測定する ものです。SNRは比率として（例：20対1）またはデシベル（dB）で表 示します。 ノイズはどのように発生し、画質に影響するのでしょうか？ 理想的なカメラセンサーは、特定の光量を正確に想定された量の電 気信号に変換します。しかし残念なことに、あらゆる信号処理に於 いて各種の変動、つまりノイズを伴うため、そうした理想的なセンサ ーというものは存在しません。考慮に入れなくてはならないハード ウェアのノイズは光の照射量とは無関係です。よってノイズはすで に暗闇の中においても存在するため、ダークノイズと呼ばれていま す。ダークノイズは取り付けられたセンサーやカメラエレクトロニク スだけではなく、コンポーネントの温度やその他の外部干渉要因に よって生じます。電気信号がノイズを伴っている場合、ノイズはソフ トウェアで削減することが出来ますが、これは計算量が非常に多く なり、高いフレームレートを実現することが難しくなります。ですか ら、最初からノイズを防ぐことにトライしてみてください。例えば次 のような方法があります： ハイグレードのセンサーと電子部品をカメラに使う カメラの組み立てでは、電子部品構造の最適化に焦点を当てる カメラのセンサーやその他のアナログ部品の温度を低く保つ 上記のようにカメラのデジタルゲインはグレー値シグナルに影響を 与えますが、同等に、画像のノイズにも影響します。しかし、SNRはま ったく影響を受けません。 まとめ： 画像のノイズや輝度は画質を表現する基準ではありません。唯一 の決定的な特性は両方の因子の比率、即ちシグナル／ノイズ比で す。デジタルゲインを用いても、SNRに変化はありません。 2.2 光量とノイズ 光量は画像のノイズと密接に関係しています。光量が多ければ、ピ クセルが最大数の光子を処理すること、つまり、多数の電子が保存 される（高飽和容量）が重要です。しかし、光量が少ない場合には、 ピクセルは出来るだけ多くの光子を集めること、つまり大きなピクセ ル面積を持ち光子を効率的に電子に変えること（高量子効率）が重 要となります。光量が少ない場合には、ダークノイズが少ないことが より重要となります。 シグナル （例えばシールドケーブルを使用して）シグナルに周囲のノイズ の干渉が発生しないような予防措置を講じる。 SNR= (inkl.ダーク ノイズ) 光自体のノイズは、ノイズが発生する二次的な要因です。統計的変 動により、特定の時間内に一定の表面に衝突する光子数は異なり、 光子数の平方根によって表されます。この差はライトノイズまたは 光子ショット雑音（または単にショット雑音）と呼ばれます。このノ イズは、センサーの量子効率を使用してセンサーによって生成され た電子ノイズに伝送されることがあります。この場合も同様に揺ら ぎが発生し電子数 ne- (即ちセンサーのシグナル)の平方根 ne- と なります。 電子数 = ノイズ ダークノイズ + 電子数 = neDN + ne- シナリオ1：光量が多い場合（飽和容量とダークノイズの影響）： SNR= SNR= SNR= neDN + neneDN + neneDN + ne- 30,000 = 5 + 30,000 = 168.3 30,000 = 10 + 30,000 = 163.8 15,000 = 10 + 15,000 = 113.2 光量が多い撮影条件では、ダークノイズは二次的役割をするに過ぎ ません。ダークノイズがこの例のように倍になっても、SNRは3％以下 しか減少しません。しかし、 （例えば、飽和容量を下げることで）保 存された電子の数が半分になれば、SNRは31％も減少します。 2 シナリオ2：光量が少ない場合（ダークノイズの影響）： ne- SNR= 50 = DN + nene- SNR= 5 + 50 = 4.1 50 = DN + ne- ImageJツールバー 10 + 50 = 2.9 画像撮影時に、光が非常に少ない場合には、ダークノイズの影響が 大きくなります。この例のように、シグナル／ノイズ比はダークノイズ が倍になると約30％悪化します！生成された電子は飽和容量よりも ずっと少ないため、飽和容量は、低光量環境には無関係です。 シグナル／ノイズ曲線 シグナル／ノイズ比 dB 50 40 30 20 10 0 Saturation (飽和容量) シグナル／ノイズ比 bits 8 7 6 4 3 優れた画質 5.3 bits / 32 dB 100 5 10 2つのカメラ、2つのセンサーの画質を評価する場合には、まず、画 像は同一条件下で撮影されなくてはなりません。その後、ImageJに 読み込みます。 優れた画質 5.3 bits 許容できる画質 3.3 bits 次に、画像内にできるだけ均一である領域を見つけて、ImageJで選 択する四角形を配置します。 許容できる画質 3.3 bits / 20 dB 2 1 0 1 1 10 100 1000 10000 1000001 000000 フォトン数 ノイズ ノイズ （総ノイズ） ダイナミックレンジ ダイナミックレンジ フォトン数 Y軸はSNRをデシベル、ビット、絶対値で示します。実際のシグナルは、x軸上の値に対応 し、吸収された光子数を表します。 その後、画像内の選択した部分のヒストグラムを、キーボードの Ctrl+Hを押して作成します。 まとめ： 光量が多い場合、ピクセルの高飽和容量が有用で、ダークノイズ は二次的役割をするに過ぎません。反して、低光量環境では、飽 和容量が重要ではなく、ダークノイズの影響が大きくなります。 0255 3. 画質の評価 （ImageJを例として使用） カウント: 68704 平均値: 239.049 標準偏差: 2.504 マシンビジョンに関連して、画質を評価するにはどうしたらいいでし ょうか？実際的な方法としては、画像分析ツールの使用が挙げられ るでしょう。このツールは無償プログラムで、画像の表示、編集、分 析を実行することができます。例えば、コントラストの調整、画像の 明るさの変更、ピクセルのグレー値をヒストグラム形式で表示する などです。 3 最小: 229 最大: 249 モード: 239 (11050) 0255 カウント: 5214 最小: 227 平均値: 230.785 最大: 234 標準偏差: 1.044 モード: 231 (1963) 画像内のどの部分を選択するかは、四角の中の平均グレー値 （ImageJでは「平均値」と呼ばれます）が飽和状態（>200）に近い かどうかで決定すべきですが、同時に、ピクセルが飽和状態（最大 <255）であってはなりません。 両方のカメラのセンサーサイズが異なる場合には、対象物とカメラ もしくはレンズの距離、または、画像種別を変更する必要がありま す。 4.2 つのアプローチ 0255 0255 カウント: 12036 平均値: 0.620 標準偏差: 0.485 カウント:: 14874 平均値: 0.562 標準偏差: 0.517 最小: 0 最大: 1 モード: 1 (7461) 何を変更し、何をそのままにしておくかは比較したい事柄により異 なります。これには、2つの可能性が挙げられるでしょう： 最小: 0 最大: 2 モード: 1 (8045) SNRの計算は平均値を使用して行っています。また、平均値から信号 なしの状態の値を差し引くため、光を入れない状態で得られる値を 測定します。この値は通常限りなくゼロに近い値となりますが、その 場合は無視することも可能です。指定区域のノイズは標準偏差で求 められますので、これらの値を使用してSNRを算出します。 このケースでは、左の画像のSNRは： SNR= 平均値明- 平均値暗 標準偏差明 = 239.0 - 0.62 2.504 1. 2つのカメラまたはセンサーはまったく同一の条件下で、できる だけ客観的に比較する必要がある。 または： 2.2つのカメラは、実際にシステム内で稼動する条件下で比較する 必要がある。 1番で述べたような状況で、2つのカメラを比較する場合、柔軟に距 離や画像を選択できます。これは、距離が短い場合でも、長い場合 でも対象物の照度には変化がないからです。画像のディテールは見 る（撮影する）距離によって細かくなったり、荒くなったりします が、SNRには決定的な変更を及ぼしません。 = 95.2 右の画像は： SNR= 平均値明- 平均値暗 標準偏差明 = 230.8- 0.56 1.044 2番目のアプローチ方法に従い、現実的な条件下で（アプリケーショ ン内と同一の条件下で）比較する場合には、距離や画像選択など 条件のほとんどが決まっています。従って、レンズの変更が必要とな ります。これで、カメラ（またはセンサー）だけでなくカメラのシステ ム全体とレンズを比較します。 = 220.5 右の画像はSNRが2倍以上良いことになります。 この例から、画質は簡単なツールを使って評価できることがわかり ます。しかし、ここでは同等の条件下で撮影された画像を使ってい るということを考慮に入れなくてはなりません。この点については、 以下のセクションで精査してみます。 理想的には、比較を行う場合、後で実装したいレンズを使用するこ とです。 5. その他の要因 4. 様々なカメラの画質の評価 5.1 光量 画像を評価する際に用いる基準の説明に続き、次のセクションでは こうした画像を生成する最善の方法について説明します。 同じセンサー技術、サイズ、光量（シャッターが開くと同時にセンサ ーの表面に衝突し、電子に変換される光子数）のカメラを比較する 場合、同じ光源を使用すると簡単に比較することができます。こうす ると、画像は撮影時の光に関しては、比較可能になります。用途に 必要な照明状況を生成します。 4.1 つのケースで同等の条件にする方法とは？ まったくの同一条件を作り出すには、両方のカメラのセンサーサイ ズが同じでなければなりません。また、他にも以下の条件が2つのカ メラで同一でなければなりません： 5.2 センサーサイズ、ピクセル数、ピクセルサイズ 対象物 センサーはいわば心臓で、カメラの中で最も高価なコンポーネント です。しかし、サイズに関しては、価格だけではなく処理できる光量 が重要な要素になります。 照明条件 1" 2/3" 1/1.8" 1/1.2" 1/2.8" 1/2.5" 1/3" 1/4" 16 mm 11 mm 9 mm 8 mm 7,9 mm 7,1 mm 6 mm 4,5 mm カメラと対象物の距離 露光時間 現代の産業用カメラは様々な形式で提供されています： 画像の種別 センサーサイズは、画質にとって重要な要素です。簡単に言えば、 画質が高ければセンサーのサイズも大きくなります。しかし、実際 に重要なのはセンサーサイズのみではなくピクセル数、つまりピク セルサイズが制限的な要因となります。 レンズ レンズのF値 4 ピクセル数はメガピクセル（MP）で測定することができ、センサーの 表面にいくつのピクセルがあるかということを示します。MP数が高 ければ高いほど、解像度が高くなります。しばしば引用される、メガ ピクセルの数が多ければ多いほど画像が良くなるという説明は、限 定的に言えば正しいと言えます。センサー表面上にあまりにも多く のピクセルがある場合、逆に、画質に負の効果、高いノイズをもたら す場合があります。 ピクセルサイズはピクセルがどのくらいの光量を集められるかを決 定する要因です。5 µmピクセル– 5 µmのエッジ長を有する正方形ピ クセルで、2.5 µmピクセルの4倍の表面積があります。4倍の光を集 めるため、照明条件が悪い場合には非常に有利です。 現在では、3.5 µmから6 µmのピクセルサイズで、以前は10 µmピク セルが必要だった場合と同じ出力を提供します。光感度と高解像度 をうまく両立させました。ピクセルサイズ 2.2 µmから1.4 µm以下の センサーでは、高解像度が適切になります。高解像度であっても、 表面積が小さいため光感度は低くなります。 ちなみに、これは消費者市場におけるデジタルカメラにも当てはま ります。一眼レフカメラ（SLR）とコンパクトカメラを比較してみまし ょう。SLRは大きなセンサーを搭載し、より多くの光を吸収すること ができるため低光量環境ではとりわけ高い画質を提供します。コン パクトカメラは、日光などの適切な光源がある場合には良く機能し ます。しかし屋内の限定された光条件下で撮影しようとすると、コン パクトカメラはすぐに十分な光を捕捉するためフラッシュが必要に なります。 5.3 ダイナミックス カメラのダイナミックレンジは画像中のノイズの上に識別することが できる最大シグナルと最小シグナルの比率を指します。画像のグレ ー値の量を決定し、画質に直接影響を与えます。 重要なことは、変りやすい照明状況におけるカメラのダイナミックレ ンジです。ダイナミックレンジが大きいと、明るい部分と暗い部分が ある画像でも両方のディテールが詳細にわかります。これは、例え ば、交通システムのカメラアプリケーションに適しています。交通シ ステムでは、他のものと同様に、交通違反の証拠として写真が使わ れており、こうした写真には、ナンバープレートや運転者が写ってい ます。使用する照明により、ナンバープレートは他のものよりも反射 が強くなり、運転席は暗く写ります。この明るさの差異に関わらず、 すべての関連する物事の詳細は識別可能でなければならないため、 カメラは最大限のダイナミックレンジを備えている必要があります。 これに関連して言えば、画像の明るい所と暗い所の両方で、細部が 識別できるように鮮明に写っているものが良い画質であると言える でしょう。 5.4 解像度 データシートに「4メガピクセル」とある場合、これが実際に意味す るものは、センサーの表面にあるピクセルの数です。しかし実際の 解像度はカメラ、レンズ、対象物までの距離で決定します。ピクセル 数（4 MP）は参照としてのみ表示したものですが、この解像度は、セ ンサーに最適なレンズを付けたカメラを使用し、対象物の位置が適 切な場合に生成することができる解像度です。当社のホワイトペー パー 画像処理システムの基礎 のパート1には、あなたのカメラシス テムで可能な限り最高の画質を得るようにするために、解像度の何 に注意を払うべきかについての詳細な説明があります。 5.5 コントラストとシャープネス 画像の中の、光学的に認識可能な明るい部分と暗い部分の差異が コントラストを構成しています。画像内の非常に明るい部分だけで なく、非常に暗い部分もよく表示されている場合、その画像のコント ラストレンジは高いということになります。 コントラストは、センサーで処理された解像細部の量のことです。暗い部分から明るい部 分への移行が識別できるほど、コントラストが高いことになり、シャープな画像になりま す。 5 5.6 カラーエラー 画質の評価で使われる別の基準は、色表示の品質です。カメラで撮 影された画像と現物の間に差異が生じることがあります。例えば、 画像の中に、緑のコンポーネントがない場合、紫がかって表示され ます。現物と画像の色の差異がカラーエラーの測定です。ヒトの眼 に写る色というのは、マシンビジョンのセンサーとはまったく違うと いうことに留意すべきでしょう。ヒトの眼は緑系統の色に関しては カメラのセンサーより感度が高くなっています。 相対感度 100 眼の感度 80 日中 夜間 60 40 20 0 400 500 600 700 800 波長 (nm) 純粋に物理的な観点から言えば、色の印象は380 nmから780 nmまでの波長の電磁波の 影響で発生します。しかし、ヒトの色の認識は脳と目によって作られているため、常に主 観的です。 カメラの色表示を眼の知覚に適応させ、現実的にそれらを描写する ために、カメラは、色補正が必要になります。必要な色補正は光に よって異なります。Baslerはソフトウェアツールを活用し、光の状況 に対し、適切にカメラを較正することができます。Basler色較正ツ ールに関しての詳細は、Baslerカスタマーサービス にお問い合わ せください。 6 色、色空間、カラーシステム、カラーエラーの補正の詳細情報につ いては、当社のホワイトペーパー Baslerカメラの色較正をご参照く ださい。 6. まとめ ここまでで、画質の評価において役割を果たす基本原理について述 べました。もちろん、この他にも、さらに撮影品質を最適化するため の画像処理ツールや対策があります。それらについては、当社の「 ビギナーのための画像処理」シリーズで、カメラシステムにあったレ ンズの選択の重要性や、様々なカメラ機能を有効に利用する方法な どについて詳細に説明します。今後も是非ご期待ください。 筆者 Dr. Christoph Czeranowsky シニアシステム開発者 システム技術アーキテクト Christoph Czeranowsky（クリストフ・ツ ェラノフスキー）は技術部門のシニアシス テム開発者。複数種類のカメラの技術品 質の責任者であり、各国の重要顧客の技 術面についての窓口でもあります。彼は 2013年から、Baslerカメラの画質管理を しています。 Michael Schwär シニアプロダクトマネージャー、専門家 Michael Schwär（ミヒャエル・シュウェ ア）はシニアプロダクトマネージャーでお 客様のプロジェクトの専門家であり、各 国主要顧客のプロジェクトの責任者で す。彼は、ソフトウェア開発にフォーカス したプロジェクトエンジニアとして1996年 に就業を開始し、マシンビジョン分野の プロジェクトマネージャーとして長年勤務 してきました。2007年、マーケティングでのプロジェクトマネージャ ーに就任し、多くのカメラ製品郡を監督しています。 連絡先 連絡先 Dr. Christoph Czeranowsky – シニアシステム開発者 Michael Schwär – シニアプロダクトマネージャー、専門家 Tel. +49 4102 463 535 Fax +49 4102 463 46535 電子メール: [email protected] Tel. +49 4102 463 324 Fax +49 4102 463 46324 電子メール: [email protected] Basler AG An der Strusbek 60-62 22926 Ahrensburg Germany Basler AG An der Strusbek 60-62 22926 Ahrensburg Germany Basler AG Baslerは、産業用、監視用途、医療機器、交通監視システム等で幅 広く使用されているデジタルカメラの世界的メーカーで、業界にお いても先駆的な役割を果たしています。業界のニーズに応じたプロ ダクトデザインを推進し、簡単な統合、コンパクトなサイズ、優れた 画質、非常に強力な価格／性能比を実現。1988 年に設立された Baslerは25年に及ぶビジョン・テクノロジーの経験を有します。本 社はドイツのアーレンスブルク。米国、シンガポール、台湾、中国、日 本、韓国に海外子会社および支社を置いています。従業員数約400 名。 © Basler AG,2015年 2月 責任の否認および個人情報保護方針の詳細については www.baslerweb.com/disclaimer をご覧ください Basler AG ドイツ、本社 米国 アジア Tel.+49 4102 463 500 Tel.+1 610 280 0171 Tel.+65 6367 1355 Fax +49 4102 463 599 Fax +1 610 280 7608 Fax +65 6367 1255 [email protected] [email protected] [email protected] www.baslerweb.com
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