[2015년 7월 23일] ASI224MC 카메라 테스트 수정

며칠 전에 "ASI224MC 카메라 테스트"라는 글을 올렸었습니다.
새로 구매한 ASI224MC 카메라를 실내에서 테스트했던 과정과 결과를 정리한 글이었는데요.

테스트의 정확도를 논할 수준은 아니지만 결괏값에서 마음에 들지 않는 부분이 하나 있었습니다.
바로 표준 편차(Standard deviation) 그래프였는데요.

위의 그래프가 며칠 전의 데이터로 그린 표준 편차 그래프입니다.

Gain 단계별로 촬영한 이미지의 표준 편차를 그래프로 나타낸 것으로 이 중에서 붉은색 곡선은 표준 편찻값들의 근사(近似) 곡선입니다.
이 그래프에서 보듯이 Gain 200과 500일 때의 표준 편차는 근사곡선과 꽤 차이가 납니다.
값이 일정하지 않고 튀는 느낌이죠. 이 부분이 계속 마음에 걸렸던 겁니다.

SONY가 이렇게 아름답지 못한 곡선을 나타내는 이미지 센서를 만들었을 리가 없겠죠.
문제는 테스트 방식이거나 테스트용으로 사용한 이미지의 문제라고 생각했습니다.

테스트 방식과 테스트에 사용한 프로그램의 소스 코드를 점검해 봤지만 문제가 될 만한 부분은 없었습니다. 테스트 환경은 더 이상 개선을 할 방법이 없기 때문에 제외했고요.

남은 건 테스트에 사용한 테스트용 이미지였습니다.

테스트 당시에는 Gain의 단계별로 각각 100프레임의 동영상을 촬영하였고 동영상의 프레임 중에서 50번째 프레임의 이미지를 각각 뽑아내어 사용했었습니다.

하지만 형광등 아래서 촬영된 동영상이라 Flicker 현상 때문에 모든 프레임의 밝기가 동일할 수는 없었을 겁니다. 그중에서 하나의 프레임을 표본으로 뽑아 테스트에 사용한 것이 문제라는 생각이 들었습니다.

모든 프레임의 밝기가 동일하게 촬영되는 조건을 만들 수는 없으니까 방법을 바꿔서 촬영된 모든 프레임의 평균 값을 이용하기로 하였습니다.

다행히 테스트 동영상을 아직 삭제하지 않았습니다. (동영상부터 다시 찍을뻔했어요...)
남아있는 동영상을 이용해서 모든 프레임의 픽셀의 합을 계산한 후 평균 값으로 합성하도록 프로그램을 수정했습니다. 그 결과로 모든 테스트 동영상에서 평균 합성 이미지를 만들 수 있었습니다.

아래 이미지는 동영상에서 하나의 프레임을 뽑아 사용한 Gain 별 표본 이미지입니다.

이번에는 동영상의 모든 프레임을 평균 합성하여 얻은 Gain 별 표본 이미지입니다.

당연하지만 평균 합성한 이미지가 더 부드러워 보입니다. 밝기 분포도 균일하고요.

이렇게 새로 만든 표본 이미지를 사용하여 테스트 프로그램으로 다시 계산을 하였고 그렇게 얻은 표준 편차 그래프는 다음과 같습니다.

이제야 원하는 결과가 나왔습니다.
오차는 있겠지만 일정한 비율로 표준 편차가 증가하는 모습을 볼 수 있습니다.

새로운 결과로 기존에 내린 결론이 달라지는 것은 아닙니다. 예측 범위를 벗어나는 테스트의 오류를 바로잡은 것뿐이죠.

이 새로운 표본 이미지로 계산한 내용으로 기존의 테스트 글도 수정했습니다.

아~~! 이제 후련합니다.

다음부터는 아무리 귀찮아도 꼭 평균값을 사용해서 테스트를 해야겠습니다.