SFR算法详解（一）—

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SFR是空间频率响应(Spatial frequency response)的英文缩写，是指一个系统相对于输入的空间频率所输出的振幅响应，对于摄像系统，SFR类似于传统光学系统的MTF（modulation transfer function，调制传递函数），可以很直观地判定系统的解像能力。

由国际标准化组织ISO（International Standardization Organization）拟定并规范了SFR相关定义及测试方法，其官方网址为：https://www.iso.org/home.html

SFR的定义及测量方法遵循国际标准ISO12233号文件和图纸，由于2017版文件仍在复核中（网页上述，每5年复核一次标准），这里小编购买的是2014版文件。以下部分内容基于该文件,读者可自行购买该文档。

根据该标准文件，摄像头的解析力和它的SFR由一系列因素决定，其中包含但不限于，镜头的性能，感光器件的可寻址像素数，电路设计（含图像压缩和Gamma校正功能等）。

该文件提出了两种测量SFR的方法：

基于初版修正后产生的斜棱法。
基于正弦波方法的SFR新测试方法(星爆图)。

①、测试环境：

测试Chart图的亮度应足以产生一个可接受的摄像头输出信号电平，亮度应均匀分布，且满足任何位置的照度均在Chart图中心照度的±10%以内。光源应被阻挡直射镜头，Chart图周边场景应具有较低反射比，以减小炫光flare.【下图为反射测试环境，也可为透射测试环境，模组厂一般采用背部扩散光源的透射测试模型】

从摄像头获取的图像信号可能是非线性的场景亮度值函数。因为SFR是基于线性化的输出信号上定义的测量方法，而这样的非线性信号会影响SFR值，因此，在进行数据分析之前，应先做线性化处理。线性化是通过光电转换函数（OECF）的逆函数来实现的，即通过查找表或应用适当的方程。

②、评判依据

观测者在评判解析力值时应遵守以下规则，建立这些规则的目的是协助我们，在不可避免出现混叠的系统中，获取正确的测量结果。

从低频侧开始，仅当所有相对该空间频率更低的空间频段皆可分辨时，才将该空间频率视为“可分辨”，分辨率的极限定于首次出现混叠，并导致区域产生不可辨的地方。
评判某个区域不可分辨的依据是，该处黑白线对极性交换产生混叠，线数模糊，且该处可视线对数少于chart图中该处实际线对数，则我们评判该处“不可辨”。

如下图所示：虚线所指位置处即判定为不可辩识的极限空间频率。

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