Camera Image Quality Benchmarking

راهنمای ضروری برای کل فرآیند انجام شخصیت پردازی کامل و محک زدن دوربین ها از طریق تجزیه و تحلیل کیفیت تصویر

کیفیت تصویر دوربین بنچمارکشامل اطلاعات و رویکردهای اساسی برای استفاده از معیارهای کیفیت تصویر با همبستگی ذهنی است و چارچوبی را برای محک زدن دوربین ترسیم می کند. نویسندگان نشان می دهند که چگونه می توان کیفیت تصویر دوربین های مورد استفاده برای عکاسی مصرف کننده را به صورت کمی مقایسه کرد. این کتاب با بیان جزئیات انواع معیارهای عینی و ذهنی که برای محک زدن دستگاه‌های تصویربرداری ثابت و ویدیویی ضروری هستند، به پر کردن خلأ در ادبیات کمک می‌کند. به طور خاص، این کتاب توضیحی درباره ویژگی‌های کیفیت تصویر فردی و نحوه تجلی آن‌ها در اجزای دوربین ارائه می‌دهد و معیارهای کلیدی کیفیت تصویر ثابت عکاسی و ویدیو را بررسی می‌کند. این متن همچنین شامل نمونه‌های گویا از روش‌های معیارسنجی است تا پزشک بتواند روشی متناسب با کاربرد عکاسی مورد نظر طراحی کند.

نویسندگان تکنیک‌های مختلفی را که برای ارتباط نتایج اندازه‌گیری از روش‌های عینی با ذهنی استفاده می‌شوند، تشریح می‌کنند. نتایج. این متن همچنین حاوی توضیحات مفصلی در مورد چگونگی راه اندازی آزمایشگاه مشخصه کیفیت تصویر است، با مثال هایی که در آن رویکرد معیار روش شناختی توصیف شده با موفقیت اجرا شده است. این منبع حیاتی:

• کل فرآیند انجام یک خصوصیات کامل و محک زدن دوربین ها را از طریق تجزیه و تحلیل کیفیت تصویر با جزئیات توضیح می دهد
• پروتکل ها و روش های اندازه گیری بهترین عملکرد را ارائه می دهد، بنابراین خوانندگان می توانند سیستم محک دوربین خود را بر اساس استانداردهای صنعت توسعه داده و تعریف کنند
• شامل بسیاری از تصاویر عکاسی و تصاویر نموداری برای انتقال واضح مفاهیم کیفیت تصویر
• رویکردهای محک زدن قهرمانان که اهمیت تصویر همبسته ادراکی را ارج می نهند. معیارهای کیفیت

نوشته شده برای دانشمندان، مهندسان یا مدیران تصویر که درگیر کیفیت تصویر و ارزیابی عملکرد دوربین هستند،معیار کیفیت تصویر دوربین دانش بسیاری از زمینه های مهندسی مختلف را ترکیب می کند، همبستگی کیفیت تصویر عینی (مستقل از ادراک) با معیارهای کیفیت تصویر ذهنی (وابسته به ادراک).

The essential guide to the entire process behind performing a complete characterization and benchmarking of cameras through image quality analysis

Camera Image Quality Benchmarking contains the basic information and approaches for the use of subjectively correlated image quality metrics and outlines a framework for camera benchmarking.  The authors show how to quantitatively compare image quality of cameras used for consumer photography. This book helps to fill a void in the literature by detailing the types of objective and subjective metrics that are fundamental to benchmarking still and video imaging devices. Specifically, the book provides an explanation of individual image quality attributes and how they manifest themselves to camera components and explores the key photographic still and video image quality metrics. The text also includes illustrative examples of benchmarking methods so that the practitioner can design a methodology appropriate to the photographic usage in consideration.

The authors outline the various techniques used to correlate the measurement results from the objective methods with subjective results. The text also contains a detailed description on how to set up an image quality characterization lab, with examples where the methodological benchmarking approach described has been implemented successfully. This vital resource:

• Explains in detail the entire process behind performing a complete characterization and benchmarking of cameras through image quality analysis
• Provides best practice measurement protocols and methodologies, so readers can develop and define their own camera benchmarking system to industry standards
• Includes many photographic images and diagrammatical illustrations to clearly convey image quality concepts
• Champions benchmarking approaches that value the importance of perceptually correlated image quality metrics 

Written for image scientists, engineers, or managers involved in image quality and evaluating camera performance, Camera Image Quality Benchmarking combines knowledge from many different engineering fields, correlating objective (perception-independent) image quality with subjective (perception-dependent) image quality metrics.