国际标准化组织于2014年2月发布了“ISO 12233 摄影 - 电子静态图像成像 - 分辨率和空间频率响应”的修订版。
该标准旧版本定义了一种在行业中广泛使用的高对比度 Test Chart。然而，当使用该 Chart 通过高对比度倾斜边缘来确定空间频率响应时，结果有时看起来非常奇怪，与实际分辨率（即 Camera 捕捉场景细节的能力）不符。
造成这种现象的原因有两个。一个原因是该 Chart 是高对比度的，常常导致高光和阴影部分出现裁剪，从而导致对边缘的误读。第二个原因是，如果边缘被锐化或压缩，用于空间频率响应（SFR）分析的边缘扩展函数会被修改，从而无法再代表分辨率。
以下是一个例子：
我们的 TE268 Chart 的图像（包含不同对比度级别的倾斜边缘以及 Siemens star）是用 Camera 拍摄并保存的。然后，在 Photoshop 中打开并锐化，以确保所有数据源相同。
从图中可以看出，未经锐化但已处理的图像，倾斜边缘和 Siemens star 的结果相似，在约 1600 LP/PH 处达到极限分辨率（10% 阈值）。
对锐化图像的分析表明，Siemens star 的分析是有意义的，因为其曲线具有锐化图像的典型形状，但极限分辨率仅比原始图像略高。这是因为 Siemens star 是逐频率分析的。然而，对锐化边缘的分析显示出非常奇怪的结果，以及超出奈奎斯特极限的极限分辨率。这是因为边缘扩展函数已因边缘锐化而改变，无法再用于描述分辨率。
结论
倾斜边缘和 Siemens star 都可以用于测量未经锐化和压缩图像的 Camera 分辨率。在这种情况下，倾斜边缘可能具有优势，因为它们也可用于边缘宽度分析，这对于描述模糊和测试图像稳定至关重要。
另一方面，如果 Camera 以显著的锐化或高压缩率处理图像，并且此功能无法关闭，则与科隆大学合作，由 Image Engineering 开发的带有相关分析方法的 Siemens star 是适合使用的结构。这两种方法均在 ISO 标准的新修订版中进行了描述，并且要使用的边缘对比度已降低，以使边缘对锐化和裁剪不那么敏感。
Dietmar Wüller
首席执行官