Kameras: So testen wir

So testen wir Kameras
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Neues Testchart für Kameramessungen – Schritt für Schritt steigen wir derzeit auf ein neues Testchart um mit optimierten Siemenssternen und einer besseren Anordnung der Testfelder. Das alles in unserem neuen Kameratest.

Testchart für Kameratests
Unser Testchart kombiniert unterschiedlichste Testfelder für eine umfassende Bestimmung der Bildqualität. Das abgebildete Testchart stammt von Image Engineering.

Die Auflösung in unserem Kameratest

Die sieben Siemenssterne zeigen wie unterschiedlich Smartphonekameras arbeiten. Dabei spielt natürlich auch die Helligkeit eine große Rolle. Drei Abbildungen (C, E, F) zeigen den Siemensstern mit niedrigem Kontrast, die anderen vier (A, B, D, G) den mit hohem Kontrast. Die Abbildungen A und B demonstrieren die sehr unterschiedliche Bildqualität in den verschiedenen Ecken bei einer Kamera.

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Mit Heft 03 haben wir das links abgebildete neue Testchart für Kameramessungen erstmals eingeführt.

Bei Smartphones war für dieses Heft der Umstieg geplant, wegen Problemen mit der Auswerte-Software mussten wir dies jedoch kurzfristig stoppen. Zu Heft 07 sollte nun der Umstieg klappen, und dann können wir auch wieder Messwerte und Punkte veröffentlichen – natürlich auch rückwirkend. Bei Systemkameras nutzen wir derzeit das alte und neue Testchart parallel. Die Testergebnisse basieren allerdings noch ausschließlich auf dem alten Testchart, ein Umstieg ist zu Heft 09 geplant.

Das neue Testchart

Das neue Testchart unterscheidet sich von dem alten in zwei wesentlichen Punkten:

  1. Wir bestimmen nun auch in der Bildmitte die Auflösung mit einem hochkontrastigen und einem niedrig- kontrastigen Siemensstern.
  2. Die Testfelder für die Dead-Leaves- Felder sind mehr in die Mitte gerückt. Dies ist bei Smartphonekameras wichtig, da deren Objektive teilweise einen deutlichen Randabfall zeigen. Den Randabfall bestimmen wir natürlich. Aber hierzu nutzen wir die Siemenssterne im Bildfeld und die in den Ecken. Auf die Dead-Leaves-Messung sollte der Randabfall keinen Einfluss haben.

Da noch zu wenige Kameras mit dem neuen Testchart gemessen sind, können wir derzeit keine Punktewertung auf der Basis des neuen Testcharts machen. Wir haben uns deswegen entschlossen für mehrere Monate beide Testcharts parallel zu nutzen. Im Heft findest Du weiterhin die Werte des alten Testcharts mit den gewohnten Punktebewertungen. Ab Heft 09/20 kommt dann das neue Chart ins Heft mit einer vergleichbaren Punktewertung, da wir dann eine ausreichende Basis an Messwerten haben.

Bei Smartphonekameras sind wir wegen der besseren Lage der Dead- Leaves-Felder sofort umgestiegen. Hier wird es vielleicht schon ab Heft 07 wieder eine Punktewertung auf Basis des neuen Charts geben.

Das Dead-Leaves-Muster

Das „Dead-Leaves“-Testfeld (engl. tote Blätter) besteht aus einer zufälligen Anordnung von Kreisen, welche wiederum einen zufälligen Radius und eine zufällige Farbe aufweisen. Das resultierende Muster ähnelt in der Verteilung der Ortsfrequenzen einer natürlichen Szene. Ist die Verteilungsfunktion von Position, Radius und Farbe der Kreise bekannt, kann das Leistungsspektrum vorhergesagt werden. Im ersten Verfahren des Kameratests wurde das Leistungsspektrum der Vorlage (bekannt) mit dem Leistungsspektrum im Bild (gemessen) verglichen. So kann für jede Ortsfrequenz bestimmt werden, ob und wie gut diese Frequenz übertragen wurde (DL direct).

Kontrastreiche Strukturen (Dead-Leaves-High-Contrast-Feld) können die meisten Kameras gut erhalten, bei kontrastarmen Strukturen (Dead-Leaves-Low-Contrast-Feld) müssen dagegen zahlreiche passen, sodass in den Bildern Details fehlen. Das Problem: Kameras entfernen bzw. reduzieren nicht nur Details im Bild, sondern fügen durch Rauschen und Artefakte auch Details hinzu.

Das optimierte und hier genutzte zweite Testverfahren für Dead-Leaves-Messungen berücksichtigt genau das und bewertet den Kurvenverlauf. Es ist im Gegensatz zum ersten Verfahren nicht mehr von Artefakten beeinflusst. Durch den Vergleich von altem (DL direct) und neuem Verfahren (DL cross) ergibt sich zudem die Möglichkeit, eine Aussage über die Artefakte im Bild zu treffen.

Bei der Bildanalyse geht nicht mehr nur der theoretische Frequenzgehalt (Leistungsdichtespektrum) in die Berechnung ein, sondern es wird mit einem theoretisch idealem Bild der Vorlage und dem Kamerabild gerechnet (Kreuzleistungs-Dichtespektrum). Nur die tatsächlich übertragenen Frequenzen werden nun berücksichtigt, die Artefakte wie das Rauschen ignoriert (DL cross).

Das neue Testchart

Unser Kameratest basiert nun auf einem Testchart, das an 20 Stellen im Bild mit sechs unterschiedlichsten Strukturen Aussagen zu Auflösung und Feinzeichnung ermöglicht. Darüber hinaus bestimmen wir auf diesem Testchart das Rauschen, die Farbwiedergabe, Vignettierung und Verzeichnung. Systemkameras messen wir bei sieben ISO-Stufen, bei Smartphonekameras lässt sich häufig kein ISO-Wert sauber einstellen, deswegen messen wir diese bei 5000, 200 und 5 Lux.

Da in den Smartphones zudem immer mehr Kameras stecken, messen wir neben der Hauptkamera, das ist meist ein moderates Weitwinkel, auch das Superweitwinkel und die Teleoptik. Beides natürlich nur soweit vorhanden. In jedem Fall messen wir ein 2xZoom ausgehend von der Hauptoptik. Das kann die zweite, häufig als Tele bezeichnete Kamera sein, oder alternativ messen wir ein digitales 2xZoom direkt auf der Hauptkamera.

Auflösung

Die Auflösung bestimmen wir im ersten Schritt über einen schwarzweißen Siemensstern, dessen Kanten nicht scharf, sondern entsprechend einer Sinuskurve weich moduliert sind, damit die Nachschärfung der Smartphones nur moderat zugreift. Die Grenze der Auflösung ist erreicht, wenn der Bildkontrast auf 10% des Eingangskontrastes sinkt (MTF10). Jeder Siemensstern wird in acht Segmente geteilt, diese werden getrennt ausgewertet und dann gemittelt. Das Ergebnis ist damit richtungsunabhängig. Auf unserem Testbild findest Du sieben Siemenssterne mit hohem Kontrast (1) und drei Siemenssterne mit niedrigem Kontrast (2). Da die Kameras bei der Signalverarbeitung auch kontrastabhängige Berechnungen einsetzen, ist es wichtig, dies im Test abzubilden.

Randabfall

Da die Siemenssterne auf dem Testchart in drei Abständen zur Bildmitte angeordnet sind, können wir den Randabfall der Auflösung bestimmen. Dieser ist zunächst eine Eigenschaft des Objektivs. Im Normalfall fällt die Auflösung zu den Rändern je nach Objektivqualität mehr oder weniger stark ab. Doch wiederum spielt die Signalverarbeitung eine Rolle. Denn mit Nachschärfung und Kantenanhebung lässt sich die Auflösung grundsätzlich beeinflussen. Und das führt in den Ecken immer wieder zu höheren Auflösungen als im Bildfeld. Doch wenn ein Hersteller zu aggressiv vorgeht, führt dies zu einem unnatürlichen, zu harten und künstlichen Bildeindruck.

Die Farbsäume in unserem Kameratest

Farbige Säume beim Kameratest
Farbige Säume sind ein typischer Objektivfehler, den die Software meist aus den Bildern herausrechnet.

Zentrierung

Gerade bei Smartphones sind nicht immer alle Optiken perfekt gerade vor die Linse justiert. Aber auch der Transport kann zu Dejustierungen führen. Wir vergleichen deswegen bei allen Kameras die Auflösung der vier Siemenssterne in den Bildecken. Bei schlecht zentrierten Optiken messen wir dann Differenzen von mehreren 100 Linienpaaren/Bildhöhe.

Feinzeichnung

Schräg unter dem Dead-Leaves-Feld mit hohem Kontrast (3) steht ein Dead- Leaves-Feld (4) mit niedrigem Kontrast auf der Testtafel. Auch auf diesen farbigen Strukturen bestimmen wir also sowohl die Auflösung für hoch- wie auch für niedrigkontrastige Strukturen.

Schließlich ist die Welt vor der Kamera nicht nur bunt, sondern auch voller unterschiedlicher Kontraste.
Auf den Dead-Leaves-Feldern messen wir die Auflösung der farbigen Strukturen für einen Grenzkontrast von 50%. Die Grenze der Dead-Leaves-Auflösung ist also erreicht, wenn der Bildkontrast auf 50% des Eingangskontrastes sinkt (MTF50). Die niedrigkontrastigen Strukturen liefern so beispielsweise einen Messwert für die Erhaltung feiner Strukturen ohne Maximalkontrast im Bild.

Kanten

An Farbfeldern sind Kanteneffekte besonders gut sichtbar. In der Vorlage gibt es keine schwarzen oder weißen Linien zwischen den Farbfeldern. Auf sämtlichen Testbildern tauchen sie jedoch in unterschiedlichsten Ausprägungen auf. Unsere Ausschnitte zeigen neben schmalen hochkontrastigen Linien (A, B) auch sehr breite (C, D). Auf einigen Abbildungen wächst das gelbe Feld (D) geradezu in die anderen hinein. Hinzu kommen teils schleierartige Übergänge statt harter Kanten (B).

Rauschen und Artefakte im Kameratest

Artefakte

Die Kamera rechnet im Zuge der Bildoptimierung Artefakte als zusätzliche und damit falsche Strukturen ins Bild. Wir vergleichen bei den Dead-Leaves-Feldern (3 und 4) das Kamerabild mit dem Ausgangsbild auf der Testtafel. So erkennt die Software, welche Strukturen im Bild mit welchem Kontrast erhalten bleiben und welche als Artefakte neu hinzugekommen sind. Das führt zu einem sauberen DL-Wert und liefert zugleich einen Messwert für Artefakte wiederum bezogen auf kontrastreiche und kontrastarme Strukturen.

Rauschen

Unser Testverfahren setzt auf die der visuellen Wahrnehmung angepasste Rauschbewertung VN. Hohe VN-Werte stehen für starkes Rauschen. Neben den Graufeldern (5) betrachten wir auch das Rauschen auf den Farbfeldern (6). Das Rauschen ist zudem helligkeitsabhängig, was wir ebenfalls erfassen und bewerten.

Kantenanhebung

Alle Kameras optimieren die Kantenabbildung, damit das Bild schärfer und detailreicher erscheint. Die Kantenanhebung verbessert die Auflösungs- und Dead-Leaves-Werte, was bei maßvollem Einsatz auch sehr sinnvoll ist. Ohne Kantenanhebung wirken die Bilder konturenlos, übertrieben eingesetzt, wirkt das Bild jedoch beschädigt.

Wenn eine Kamera eine Kante verstärkt, wird aus der aufgezeichneten abgeflachten Rechteckkurve nicht die ideale Rechteckkurve der Vorlage, sondern eine verstärkte mit leichten Über- und Unterschwingern. Das ist maßvoll erwünscht, wird aber gerne übertrieben. Im Bild begleiten dann feine aber hässliche Parallellinien die Kanten. Diese können sowohl hell als auch dunkel sein.

Unsere Kanten (7) sind in zwei Abständen zur Bildhöhe angeordnet, immer als hoch- und niedrigkontrastiges Paar und immer horizontal sowie waagerecht ausgerichtet. Eine richtungsabhängige Nachschärfung ist nicht ungewöhnlich und wird von uns so mit zwei Kontrastvorlagen erfasst. Als Berechnungsgrundlage für die Kanteneffekte dient die Fläche unter den Über- und Unterschwingern. Wir nutzen die so berechneten Kantenwerte für hohen und niedrigen Kontrast, um die entsprechenden Dead-Leaves- und Auflösungsergebnisse zu bewerten.

Farbwiedergabe

Unser Labor ermittelt nicht nur den Farbabstand DeltaE für jedes Farbfeld (6), sondern auch die Differenz in der Farbsättigung, im Farbton und in der Helligkeit. Der abgedruckte Wert nennt die mittlere Abweichung DeltaE.

Wie unsere Beispiele zeigen, sieht die eine Kamera ein grünes Farbfeld, wo die andere ein blaues Feld erfasst. Auch die Helligkeit der Farbfelder zueinander schwankt von Kamera zu Kamera sichtbar. Hinzu kommt, dass nicht jede Kamera alle Farbfelder überhaupt trennen kann. In der Wiedergabe fehlt dann die Trennung zwischen den Feldern. Bei nachlassendem Licht nimmt die Farberfassung zudem weiter ab. In der Regel sind 25 Prozent der Pixel rotempfindlich, 25 Prozent blauempfindlich und 50 Prozent grünempfindlich. Das reduziert nicht nur die Farbauflösung in den Rot- und Blau-Kanälen deutlich gegenüber der Grünauflösung, sondern führt bei nachlassendem Licht auch zu einem stärkeren Rauschen in den Rot- und Blau-Kanälen.

Schärfe, Kontrast und Auflösung

Schärfe, Kontrast und Auflösung sind verschiedene Bildeigenschaften, die eng zusammenhängen. Unsere Messungen bestimmen die Auflösung feiner Details und betrachten den Kontrast, nicht aber die Schärfe, dies wäre die Steilheit einer Kante. Bei der Auflösung geht es um die Frage: Wie fein dürfen die Linien sein, dass sie noch unterscheidbar sind und noch nicht im Einheitsgrau verschwinden? Diese Grenzauflösung – hier auf Siemenssternen (1 und 2) gemessen – geben wir für einen Kon­ trast von 10% des Ausgangswerts an und errechnen die Zahl der Linienpaare, die in die Bildhöhe passen.

Bei dieser Definition gilt eine Struktur noch als aufgelöst, wenn ihr Kontrast auf 10% des Ausgangswerts sinkt (MTF 10). Diese Grenzfrequenz bestimmen wir für kontrastreiche und kontrastarme Strukturen. Für die Bestimmung der Auflösung schauen wir also auf den Kontrast. Bei den farbigen Dead-Leaves-Feldern (4) bewerten wir die MTF 50, wir schauen also auf die Grenzfrequenz, bei der der Bildkontrast auf 50 Prozent sinkt, erneut für kontrastreiche und kontrastarme Strukturen. Beides zusammen ist dann ein gutes Maß für Auflösung und Feinzeichnung.

Dead Leaves

Alle sechs Ausschnitte zeigen das Dead-Leaves-Testfeld mit hohem Kontrast. Die schlechten Ergebnisse demonstrieren die starken Verluste bei Digitalzooms (E) und nachlassender Helligkeit (C). Gut sichtbar ist auch der unnatürliche Bildeindruck bei überzogener Nachschärfung (A). Das wirkt auf den ersten Blick knackig und brillant, aber deutlich besser ist eine stärker abgewogene Herangehensweise (F).

Verzeichnung

Gekrümmte Linien an den Bildrändern kennt man vor allem von Superweitwinkelobjektiven. Da wird eine gerade Hauswand schon einmal als kurvenartiges Gebilde dargestellt. Bei den Weitwinkel- und Teleobjektiven rechnet die Kamerasoftware diese Fehler mehr oder weniger vollständig aus den Bildern heraus, was meist sehr gut funktioniert. In den Ecken werden aus Kreisen dennoch manchmal kleine diagonale Striche. Bei Superweitwinkelkameras lässt sich dieVerzeichnungskorrektur je nach Hersteller an- und abschalten. Die bei diesen Objektiven meist – notwendig – sehr starken Korrekturen können zu Verzerrungen in den Ecken, zu Auflösungsverlusten, Rauschanstieg, Artefakten etc. führen. Die im Bild verbliebene Verzeichnung bestimmt das Testlabor über die Passkreuze.

Vignettierung

Fast alle Weitwinkelaufnahmen zeigen unkorrigiert mehr oder weniger stark abgedunkelte Bildecken. Daran „schuld“ ist neben konstruktiv bedingten Abdunklungen das Cosinus-4-Gesetz, das den Verlust an Helligkeit in den Ecken in Abhängigkeit vom Bildwinkel beschreibt. Dem versuchen die Hersteller mit optimierten Rechnungen und einer kamerainternen softwaretechnischen Aufhellung der Bildecken entgegenzuwirken. In den Ecken steigt deswegen gerne das Rauschen. Unsere Messung vergleicht die Helligkeit des Hintergrunds der Testtafel.

Farben im Kameratest

Was die eine Kamera für Grün (A) hält, interpretiert die nächste als Blau (B). Auch kann nicht jede Kamera ähnliche Farben immer trennen. Auf Bild D nähern sich die beiden Hauttöne stark einander an. Zugleich sind auf Ausschnitt C das mittlere Feld und das rechts oben deutlich heller als auf Ausschnitt D – immer im Vergleich zu den anderen Farbfeldern der jeweiligen Bildausschnitte. Nicht nur die Farben, sondern auch die Helligkeitsverhältnisse der Farben zueinander sind also von Kamera und Licht abhängig.

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