문서요약 - 디지털 카메라 테스트 방법 by CNET
제목: 디지털 카메라 테스트 방법(How we test: Digital cameras)
저자: CNET(신기술 및 전자 제품 관련 기술 미디어 사이트)
문서유형: CNET 웹사이트 자료(http://reviews.cnet.com/how-we-test/digital-cameras/), 2012년
CNET에서 수행하는 디지털 카메라 테스트의 유형과 방법에 대하여 기술한 웹 자료
디지털 카메라 테스트 기본 단계
카메라의 품질을 평가하기 위해서는 실험실과 실제 환경에서 다양한 조명 조건(lighting conditions) 아래 사진을 찍어보고 확인하는 것이 필요하다.
① 이미지 품질 테스트: 텅스텐 조명(tungsten lighting)과 주광 HMI 조명(daylight-balanced HMI lighting) 하에 샘플 이미지를 촬영하여 노이즈, 색상 재현 정확도, 선예도 등을 평가. 샘플 이미지는 테스트를 위해 신중하게 선별된 장면들로 다양한 색상(colors), 대비(contrast), 텍스처(textures), 패턴을 포함한다.
② 성능 테스트: 카메라의 성능을 평가하기 위해서 특정 기능을 수행하는데 걸리는 시간을 측정(예, 파워업 하는데 걸리는 시간, 첫 사진 찍기까지 걸리는 시간, 얼마나 빠르게 두 개 사진을 연달아 찍을 수 있는지 등)
③ 기 수행된 이미지 품질 분석과 성능 테스트 결과를 종합하여 카메라 품질 대한 전반적인 평가보고서를 작성
이미지 품질 테스트(Image-quality tests)
노이즈 테스트(Noise test)
- 주광 HMI 조명 아래 카메라가 지원하는 ISO 세팅 각각에서 X-Rite Munsell 컬러체커 차트를 촬영(아래 그림 예)
- 카메라의 화이트 밸런스 세팅은 어떤 것이 색상이 더 정확한지에 따라 ‘daylight’ 또는 ‘manual’로 세팅. 카메라가 지원하는 최저 JPEG 압축 세팅과 최고 기본 해상도(native resolution)에서 테스트 이미지를 캡쳐. 선예도(sharpness), 콘트라스트(contrast), 채도(saturation) 같은 카메라 세팅은 디폴트로 맞춤
- 컬러 노이즈와 휘도 노이즈 양을 정량적으로 평가하기 위해 Imatest 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 촬영된 이미지를 분석한다.
[컬러체커 차트]
색상 재현 능력 테스트(Color reproduction ability test)
- 주광 HMI 조명 아래 X-Rite Munsell 컬러체커 차트를 촬영한다.
- 카메라의 ISO 세팅은 100 또는 카메라가 지원하는 100에 가까운 값으로 세팅. 테스트 이미지는 ‘daylight’ 화이트 밸런스 세팅에서 최저 JPEG 압축 세팅과 최고 기본 해상도로 캡쳐. 선예도, 콘트라스트, 채도는 카메라의 디폴트로 세팅
- 카메라의 색상 재현 정확도를 정량적으로 평가하기 위해 Imatest 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 캡쳐된 이미지를 분석(산업 표준인 sRGB color space를 기반으로 함)
선예도 테스트(Sharpness test)
- 이미지의 선예도는 카메라 해상도에 직접적으로 영향을 받지만, 카메라 렌즈(optics) 품질이나 통합된 사후 프로세싱 능력 같은 다른 변수들도 선예도에 영향을 미친다.
- 카메라가 또렷한 이미지(sharp images)를 생성할 수 있는지 평가하기 위해 주광 HMI 조명 하에 ISO 12233 타겟 이미지(아래 그림)를 촬영한다.
- 최저 ISO 세팅, ‘automatic’ 화이트 밸런스 세팅, 최저 JPEG 압축 세팅, 최고 기본 해상도에서 이미지를 캡쳐. 선예도, 콘트라스트, 채도는 카메라의 디폴트로 세팅
- Imatest 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 캡쳐된 이미지를 분석
[ISO 12233 테스트 차트]
기타 추가적인 테스팅
- CNET 실험실에서는 텅스턴 스튜디오 조명 하에 아래 그림 같은 테스트 이미지를 촬영하고 다양한 측면에서 품질을 평가한다. 즉, 테스트 이미지의 동적 범위(dynamic range), 색조 범위(tonal range), 노출 적절성(proper exposure), 색상 및 채도 재현 정확성(accurate color reproduction and saturation), 명부와 암부(highlight and shadow detail), 화이트 밸런스 정확성(white-balance accuracy), 플래시 조명 적절성(proper flash illumination), 이미지 선예도(image sharpness), 렌즈 왜곡(lens distortion) 등을 분석한다.
- 또한 노이즈(noise), 색수차/프린징(chromatic aberration/fringing), 블루밍(blooming), 앨리어싱(aliasing), 압축(compression)이나 디모자이킹(demosaicking)으로 인한 왜곡/손상 같은 디지탈 카메라 이미지에서 자주 발견되는 문제들을 검토한다.
- 실험실 테스트 외에도 옥내와 옥외 환경에서 추가적인 사진 촬영이 이루어진다. 여러 조명 조건에서 다양한 색, 대비, 패턴, 밝기를 가지는 사물들이 촬영되며, 각기 다른 피부색을 가진 사람들도 플래시를 사용하거나 사용하지 않은 상태에서 촬영한다.
[이미지 품질 분석을 위한 테스트 이미지]
성능 테스트(Performance testing)
성능 테스트의 각 테스트를 최소 4번 이상 수행하여 예외적인 결과는 제거하고 남은 결과들의 평균으로 결과를 보고한다. 평균 산출 또한 최소 3번 이상 반복하여 수행한다.
첫 번째 촬영까지 걸리는 시간(Time-to-first-shot test)
- 카메라가 파워 업이 된 후 얼마나 빨리 첫 번째 사진을 찍을 수 있는지를 측정
- 이 테스트를 위해 최대한 빨리 사진을 찍을 수 있는 방법을 먼저 결정해야 한다. 예를 들어, 파워 전원을 켤 때부터 셔터를 누른 상태로 있어 카메라의 준비가 완료되는 순간 자동으로 찍히게 만든다. 하지만 어떤 카메라는 파워온 프로세스의 특정 단계에 도달하기 전에는 셔터 눌림을 인지하지 못할 수도 있다.
촬영들간의 시간 간격 테스트(Shot-to-shot time test)
- 첫 번째 사진을 찍은 직후 얼마나 빨리 두 번째 사진을 찍을 수 있는지를 측정
- 아래 같은 4가지 버전의 시나리오를 테스트한다
- 가장 좋은 품질의 압축 이미지 세팅을 사용한 전형적인 시나리오
- 가장 좋은 품질의 압축 이미지 세팅과 플래시를 사용한 가장 느린 시나리오
- TIF 파일 세팅을 사용하는 시나리오
- RAW 파일 세팅을 사용하는 시나리오 - 각각의 시나리오에서 셔터를 누른 후 이어서 두 번째 사진이 찍어질 때까지 재빨리 셔터 누르기를 반복한다.
연속 촬영(버스트) 모드 테스트(Continuous-shooting/burst mode tests)
- 카메라의 연속 촬영 모드에서 다수의 연속적인 사진을 얼마나 빨리 찍을 수 있는지 측정
- 카메라의 통합 버퍼와 메모리 카드의 데이터 전송 처리량(the data transfer throughput)이 카메라가 얼마나 빠르게 연속 이미지를 캡쳐 할 수 있는지에 영향을 주는 변수이다.
- 카메라가 일정 간격(속도)으로 캡쳐하는 프레임의 개수를 집계한다(속도가 느려지기 전까지의 프레임 수). 프레임율(the frame rate)은 캡쳐된 프레임 수를 첫 번째 프레임 촬영부터 마지막 프레임 촬영까지의 총 시간으로 나누어 계산
셔터 지연 테스트(Shutter-lag tests)
- 셔터 릴리즈 버튼(the shutter-release button)이 눌러진 후 얼마나 빨리 이미지를 캡쳐 할 수 있는지를 측정(어린이, 애완동물 같은 활달하게 움직이는 대상의 사진을 찍는데 중요한 정보)
- 이 테스트 수행을 위해 Shooting Digital의 Ed Schwartz가 개발한 셔터 레그 테스트(the shutter-lag test)를 사용한다.
이미지의 특이 현상(artifacts) – 디지털 이미지에서 자주 발생되는 문제점
화이트 밸런스(White balance)
적절한 화이트 밸런스를 가지고 있는 그림 (a)는 흰색과 회색이 자연스럽게 보이며 눈에 뛰는 컬러 캐스트(color cast: 이미지의 모든 색 속에 있는 한가지 색의 뚜렷한 흔적)도 없다. 그림 (c)는 전체적으로 차가운 느낌이지만(푸르스름한 색조가 강함) 컬러 캐스트가 없는 용인할 수 있는 수준의 이미지이다. 그림 (b)는 명백한 컬러 캐스트를 보이고 있는 잘못된 이미지이다.
(a)
(b)
(c)
노출(Exposure)
그림 (a)는 과다 노출(overexposed), (b)는 노출 부족(underexposed), 그림(c)가 적절한 노출의 이미지이다. (a)에서는 하늘 부분이 하얗게 날아간 것처럼 보이고 우측의 유리벽도 반사(reflection)를 잃어 잘 식별되지 않는다. (b)에서는 하얀 파이프가 어둡게 나타나 상세 이미지 정보를 잃게 된다.
(a)
(b)
(c)
색상 채도(Color saturation)
그림 (c)가 테스트 장면을 가장 정확하게 나타낸다. (a)는 채도가 부족하여 마치 스모키 필터(a smoky filter)가 테스트 장면 앞에 놓인 것처럼 보인다. 채도가 과다한 그림 (b)는 색상이 지나치게 선명하여 오히려 사실적으로 보이지 않는다.
(a)
(b)
(c)
동적 범위(Dynamic range)
이미지의 동적 범위를 평가하기 위해 여러 기법이 사용되지만 암부(shadows)와 명부(highlights)의 품질 평가가 대표적인 방법이다. 그림 (a)의 암부 평가에서 고릴라 인형의 얼굴 및 얼굴을 구성하는 다양한 갈색의 색조들을 식별할 수 있어야 한다. 그림(b)의 명부 평가에서는 CD의 반사되는 부분과 밀짚 모자의 엮인 결을 식별할 수 있어야 한다.
(a)
(b)
노이즈(Noise)
그림 (a)는 낮은 노이즈의 품질이 우수한 이미지, (b)는 높은 노이즈의 사용 불가 이미지, (c)는 용납 가능한 수준의 노이즈를 가진 이미지이다. 이미지에서 하얗게 나타나는 부분들이 노이즈이다.
(a)
(b)
(c)
플래쉬 노출(Flash exposure)
그림 (a)는 적절한 플래쉬 노출의 예로 측면의 램프가 제대로 나타나고 이미지 전체에 조명이 균등하다. 나쁜 플래시 노출의 예인 (b)에서는 램프 아래 침대 부분은 하얗게 날아간 것처럼 보이는 반면 왼쪽의 사물들은 충분한 조명을 받지 못하고 있다.
(a)
(b)
압축 및 디모자이킹으로 인한 현상(Compression and demosaicking artifacts)
압축과 디모자이킹(센서의 컬러 필터 어레이가 전달한 부분적인 데이터로부터 전체 컬러 이미지 데이터를 추정하는 프로세스)으로 인한 현상은 대개 노이즈와 부적절한 포커스(poor focus)와 동반하므로 식별이 쉽지 않다. 안 좋은 압축 알고리즘을 가진 카메라는 전체 이미지 품질을 떨어뜨리는 다른 현상들도 만드는데, 그림 (a)에서 녹색과 노란색 사각형 주변의 밝은 둘레선이 그 예이다. 파란색 채널(the blue channel)의 명도 값(the lightness values)만을 표현한 그림 (b)는 이 현상을 더 명확하게 보여준다. 자세히 보면 부적절한 디모자이킹의 결과인 얼룩(blotchiness)도 보인다.
(a)
(b)
색수차 또는 프린징(Chromatic aberration/fringing)
두 개의 극명하게 대조되는 오브젝트가 겹칠 때 에지(경계선) 주위에 보라색의 빛나는 부분이 생기는 것으로(때때로 녹색과 빨간색으로 나타나기도 함), 대부분의 디지털 카메라가 어느 정도는 이 문제를 가지고 있지만 일부 모델에서 유난히 심하다. 그림 (b)는 수용 불가능한 정도의 색수차가 나타나는 예이다. 그림 (a)는 높은 대비의 에지 둘레에서 약간의 컬러 시프트가 나타나지만 수용 가능한 수준이다.
(a)
(b)
블루밍(blooming) 또는 스트리킹(streaking)
전기적 전하의 저장 한계를 넘는 전하가 유입되어 이웃 소자로 넘쳐 흘러 들어가는 오버플로우가 발생하는 현상. 영상의 경계가 흐려지거나 눈에 띄는 하얀 줄무니가 나타난다.
앨리어싱(aliasing)
신호 샘플링 시 각기 다른 신호가 구별이 불가능하게 되어 버리는 효과. 샘플로부터 신호가 다시 구성될 때 결과가 원래의 연속적인 신호와 달라지는 "왜곡"이 생긴다. 이로 인해 이미지에서 빗살 무늬나 계단 모양이 나타난다.