Tähtijärjestelmä laadun arvioimiseen

Digitoinnin laadun mittarit

Digitoinnin laadunarvioinnin tähtiluokitus määrittyy tiettyjen mittarien perusteella. FADGI-laatusuosituksen noudattamisen mittaamiseen käytettävät mittarit esitellään tässä luvussa. Mittarit jakaantuvat kriittisiin ja informatiivisiin.

Jos laadun testaamiseen tarkoitettuja työkaluja hyödynnetään yhdessä asianmukaisten referenssikohteiden eli targettien kanssa, tarjoavat ne tarkan ja toistettavissa olevan analyysin FADGI-tähtiluokituksen muodostavista laadun mittareista.

Näytteenottotaajuus (Sampling Frequency)

Tämä mittari mittaa digitaalisen kuvan potentiaalista avaruudellista erotuskykyä (spatial resolution), ja se lasketaan fyysisenä pikselimääränä pikseliä/tuuma (ppi) tai pikseliä/millimetri (ppmm). Viime kädessä tämä mittari ilmaisee alkuperäisen tiedoston koon ja tarjoaa myös osan tiedoista, joita tarvitaan tiedostoon tallentuvien yksityiskohtien mahdollisen tarkkuuden määrittämiseen. ISO 12233:2014 määrittelee resoluutiomittaukset.

Taulukoiden resoluution (näytteenottotaajuuden) kriteerit kullekin objektityypille (luku 3, alkaen sivulta 25) sisältävät mittakaavan tarkkuuden toleranssin prosentteina. Lisätietoja näytteenottotaajuuden ja mittakaavan tarkkuuden välisestä suhteesta on kyseisten kriteerien selostuksessa jäljempänä.

Seuraavan luvun taulukoissa esitetään minimi näytteenottotaajuus (ppi) kussakin sisältöluokassa FADGI-vaatimustenmukaisuuden kutakin tähtitasoa varten. On tärkeää analysoida lähdemateriaali ja valita sopiva resoluutio kohteen fyysisten ominaisuuksien sekä kohteen koon ja halutun detaljitason välisen suhteen perusteella.

Kirkkauden tasaisuus (Lightness uniformity)

Täysin tasaista valaistuskenttää ei ole mahdollista luoda ilman ohjelmistoa, joka ottaa huomioon kaikkien objektiivien luontaiset häviöt ja valaistusjärjestelmien rajoitukset. Ihannetapauksessa neutraalireferenssin tallentumisen tulee olla kuvassa täysin tasainen kuvan keskeltä reunoille ja pisteiden välillä. ISO 17957:2015 määrittelee varjostuksen (shading) mittaukset. Tarkat arvot (eri objektityypeille) on määritelty ohjeistuksen luvussa X. Flat fielding -ohjelma tarjoaa yksinkertaisen ja tehokkaan menetelmän epäyhtenäisyyden vähentämiseen, mutta sillä ei pidä korvata hyvää ammattimaista digitointitekniikkaa.

Väritarkkuus (Color accuracy)

Ei ole olemassa täydellistä digitointijärjestelmää tai täydellistä värien arviointimenetelmää. Väritarkkuus mitataan laskemalla värierotus (ΔE2000) targettien digitointitulosten ja targeteista ennalta mitattujen väriarvojen välillä. Digitoimalla sopiva kohde ja arvioimalla tulos ohjelmallisesti voidaan määrittää tunnettujen arvojen vaihtelut, mistä saadaan hyvä indikaattori sille, miten tarkasti järjestelmä tallentaa värit. Ohjelmistot mittaavat yleensä targetin yksittäisiä väri- ja harmaa-alueita (individual patch values) ja antavat myös kaikkien mitattujen värikohteiden keskipoikkeaman (keskiarvon). Katso väritarkkuuden mittausta koskeva lisädokumentaatio ISO 13658:2000 -standardista.

Värikanavan virhetallennus (Color channel misregistration)

Kaikki objektiivit tarkentavat punaisen, vihreän ja sinisen valon hiukan puutteellisesti. Tämä mittari mittaa punaisen, vihreän ja sinisen valon spatiaalista sijaintivirhettä virhetallennuspikselien avulla. Tätä mittaria käytetään objektiivin suorituskyvyn arvioinnissa. Kolmen värikanavan heikko tallentuminen johtuu linssin huonosta suunnittelusta tai aukon valinnasta. Vaihtoehtoisia englanninkielisiä termejä tälle tunnusluvulle ovat color fringing ja lateral color error, jotka kuuluvat linssivirheiden yleiseen luokkaan.

SFR* / spatiaalinen taajuusvaste (Spatial Frequency Response)

*Huomaa: SFR on korvaava tunnusluku modulaationsiirtofunktiolle (Modulation Transfer Function, MTF). SFR:n ja MTF:n välillä on joitakin hyvin pieniä eroja. SFR ei voi puhtaimmillaan antaa samoja tuloksia, koska siinä pidetään oletuksena lineaarisuutta ja vastetta nollataajuudella. Selkeyden takia käytämme tässä asiakirjassa jatkossa SFR:ää. Käytännössä SFR on paljon helpompi laskea.

SFR liittyy terävyyteen, tarkennukseen ja tarkkojen yksityiskohtien erotuskykyyn. Se on funktio, joka määrittelee digitointijärjestelmän kyvyn säilyttää yhä pienempien ja pienempien yksityiskohtien kontrasti. Alla oleva kuva (kuva 1) havainnollistaa tätä. SFR-funktioon sisältyy useita yksittäisiä tunnuslukuja. Näihin kuuluvat mittaukset käyrän tietyissä kohdissa, kuten 50 %:n ja 10 %:n vastepisteissä, sekä vaste korkeimmalla taajuudella, jota näytteenottotaajuus tukee. SFR-mittaus määritellään standardeissa ISO 12233:2000, ISO 16067-1:2003 ja ISO 16067-2:2004.

Koska spatiaalinen taajuusvaste (Spatial Frequency Response, SFR) on useiden datapisteiden funktio, sen absoluuttista käyrämuotoa on vaikea määritellä yksiselitteisesti. Sen vuoksi SFR:n tärkeiden ominaisuuksien tiivistämiseksi on kehitetty yksittäisiä numeroituja tunnuslukuja. Näitä ovat SFR50, SFR10 (näytteenoton tehokkuus / sampling efficiency), SFR-vaste Nyquistin taajuudella (SFR Response at Nyquist Frequency), maksimi SFR (Max SFR) ja SFR:n epänormaali käyttäytyminen (SFR Abnormal Behavior , TBD). Näiden tunnuslukujen kuvaukset ovat seuraavat:

• SFR50: Tämä on mittaus, joka määrittää taajuuden, kun spatiaalisen taajuusvasteen (SFR) arvo on 50 % modulointi. Jotta tätä taajuutta voitaisiin verrata kuvissa millä tahansa näytteenottotaajuudella, esim. 300, 400, 600 dpi, arvo normalisoidaan puoleen näytteenottotaajuudesta (Nyquist) ja ilmaistaan prosentteina. Esimerkiksi jos 400 dpi:n kuvan SFR on 50 % moduloinnilla 120, SFR50-tunnusluvun arvo on 60 % [(120 / 200) *100]. Huomaa: Puolet näytteenottotaajuudesta (Nyquist) on puolet 400 dpi:stä eli 200.
• SFR10 (näytteenottotehokkuus, sampling efficiency): Tämä on mittaus, joka määrittää taajuuden, kun spatiaalisen taajuusvasteen (SFR) arvo on 10 % modulointi. Mitattu taajuus normalisoidaan jälleen puoleen näytteenottotaajuudesta (Nyquist) ja ilmaistaan prosentteina. Esimerkiksi jos SFR-käyrän arvo 10 % moduloinnilla 180 dpi 400 dpi:n tarkkuudella otetulle kuvalle, näytteenottotehokkuuden arvo on 90 % [(180 / 200) *100].
• SFR-vaste Nyquistin taajuudella (SFR Response at Nyquist Frequency): Tämä on spatiaalisen taajuusvasteen mittaus tarkalleen puolella näytteenottotaajuudella (Nyquist). Huomaa: Tässä laitoksessa tämä tunnusluku on vain informatiivinen, ei määräävä kuvan FADGI-vaatimustenmukaisuuden arvioinnin kannalta. Tämän tunnusluvun rivit on sävytetty seuraavien kappaleiden taulukoissa eri tavalla kuin kriittiset tunnusluvut.
• Terävöittäminen (Sharpening) (Max SFR): Tämä on SFR-funktion maksimiarvo. Jos modulointi ylittää 1,0 (100 %), se voi olla merkki digitaalisen kuvan jälkikäsittelystä.
• SFR:n epänormaali käyttäytyminen (SFR Abnormal Behavior, TBD): Tämä on kehitystyön alla oleva tunnusluku, jolla pyritään tunnistamaan ja luonnehtimaan epätyypillisiä SFR-muotoja, jotka todennäköisimmin johtuvat jonkinlaisesta jälkikäsittelystä.

Kuva 1 : SFR:n graafinen esitys objektiivin toistamalla resoluutiotestikuviolla, jossa näkyy kontrastin menetystä spatiaalisen taajuuden kasvaessa

Mittakaavan tarkkuus (Reproduction Scale Accuracy)

Tämä mittari mittaa alkuperäisen kohteen koon ja digitaalikuvan metatiedoista lasketun kohteen koon välistä suhdetta. Tämä mittari mitataan suhteessa alkuperäisen digitaalikuvan arvoon pikseliä tuumalle (ppi) tai pikseliä millimetrille (ppmm). Esimerkiksi jos viivaimesta otetaan kuva 400 ppi tarkkuudella, viivaimesta tulee digitaalikuvassa oikean kokoinen, kun kuva näytetään tai tulostetaan 400 ppi tarkkuudella. Kulttuuriperintömateriaalien digitoinnissa on ratkaisevan tärkeää säilyttää suhde kohteen alkuperäiseen kokoon. Mittakaavan tarkkuuden laskeminen vaatii kuvatiedoston otsikossa (image file header) määritellyn resoluutioarvon. Tästä arvosta tulee kohde-/viiteresoluutio, jota vasten kuvan sisältöä mitataan. Jos nämä tiedot puuttuvat kuvatiedoston otsikosta, kuva ei ole FADGI-yhteensopiva.

Valokuvausfilmiä ei voi yhdistää mittakaavaan, ellei kuvassa ole fyysistä mittauskohtaa, josta voisi saada kuvan mittakaavan. Valokuvausfilmi digitoidaan sopiviin resoluutioihin suhteessa filmin kokoon ja digitointijärjestelmän ominaisuuksiin.

Terävöittäminen (Sharpening)

Lähes kaikissa digitaalisissa digitointijärjestelmissä käytetään terävöitystä, usein kohdassa, jossa käyttäjä ei voi hallita prosessia. Keinotekoinen terävöittäminen parantaa yksityiskohtia ja luo illuusion paremmasta erotuskyvystä. Digitaalikuvan laadun testaus määrittää terävöittämisen määrän. Tyypillisessä digitoinnin työnkulussa on kolme merkittävää terävöitysprosessia: terävöittäminen kuvaushetkellä (kameran asetuksista), kuvan terävöittäminen jälkikäsittelyssä sekä lopputuloksen terävöittäminen tulostusta tai näyttöä varten. Terävöittäminen toteutetaan yleensä kuvan ääriviivojen korostuksella, kuten kuvankäsittelytekniikoilla joissa käytetään unsharp mask -suodinta. Tiedostojen terävöittäminen ei ole suoraan kiellettyä missään näistä kolmesta vaiheesta, ellei se heikennä kuvanlaatua. Modernit digitaalikamerat ja skannerit tekevät oletuksena huomattavan määrän kuvankäsittelyä, josta suurta osaa ei voi kytkeä pois päältä. Terävöittäminen on kuitenkin peruuttamaton toiminto ja arkiston master-tiedostojen osalta paras käytäntö on rajoittaa master-tiedostoihin kohdistuvan terävöittämisen määrää.

Alla olevan kuvan (Kuva 2) esimerkeissä vasemmalla on terävä, mutta matalaresoluutioinen kuva ja oikealla terävöittämätön, mutta korkearesoluutioinen kuva. Tämä havainnollistaa silmämääräisen ja todellisen erottelukyvyn erot. Kun vasemmanpuoleisen kuvan SFR on alle 10 % tasolla, ei ole mahdollista palauttaa korkeamman resoluution antamaa informaatiota, joka näkyy oikeanpuoleisessa kuvassa. Huomaa kellotaulun sisällä olevat ja suurennetut kohdat. Terävöittämättömässä kuvassa minuuttiviivat ovat paljon selvemmät.

Kuva 2: Esimerkki terävöittämisen (vasen) ja resoluution (oikea) välisestä erosta

Kuten edellä todettiin, kuvassa 2 vasemmanpuoleisen kuvan SFR:n matalia taajuuksia on parannettu valikoivasti kuvankäsittelyllä.

Kuvassa 3 (oikealla) on graafinen esitys resoluution ja terävyyden välisestä suhteesta.

Vinous (Skew)

Tämä mittari kertoo, miten suorassa kuva on tiedostossa. Tämä on tärkeää, koska kuvan kääntäminen muuten kuin 90 asteen portain edellyttää kuvan jokaisen pikselin interpolointia, mikä heikentää tiedoston tehollista spatiaalista resoluutiota ja eheyttä. Vinouden sallittu määrä master-tiedostoissa ja johdannaisissa on dokumentoitu tämän ohjeistuksen asianomaisissa kappaleissa.

Geometrinen vääristymä (Geometric Distortion) *osittain käytössä

Geometristen vääristymien hallinta kuvaushetkellä on ratkaisevan tärkeää originaalin luonnollisen toiston kannalta. Tyypilliset kameran objektiivit ovat huonosti korjattuja tämän osalta ja tuottavat kuvia, joissa on merkittäviä vääristymiä myös ihanteellisissa olosuhteissa. Jos digitointijärjestelmä ei ole oikein kohdistettu, kuvaan tulee myös muita vääristymiä. Kulttuuriperintömateriaalien digitointi edellyttää korkealaatuista optiikkaa, joka on suunniteltu minimoimaan geometriset vääristymät. Viime aikoina on esitelty digitaalisia korjausprosesseja, joilla on tarkoitus korjata vääristymät, joita monien valmistajien linssit tuottavat. Vaikka nämä ohjelmalliset toiminnot ovat mielenkiintoisia ja usein tehokkaita, ne interpoloivat pikseleitä, mikä aiheuttaa kuvan eheyden heikkenemistä. Reprokameroihin suunniteltujen laadukkaiden objektiivien geometriset vääristymät ovat yleensä hyvin hallittuja eikä niitä tulisi korjata master-tiedostoihin ohjelmallisesti. ISO 17850:2015 määrittelee digitaalikameroiden geometristen vääristymien mittaukset.

Epäpuhtaudet (Field artifacts)

Ihannetapauksessa digitoinnin tulee tallentaa vain se, mitä alkuperäisessä kohteessa on. Pöly, lika ja naarmut päätyvät kuitenkin lähes väistämättä digitaalisiin tiedostoihin. Tämä mittari määrittää fyysiset kuvaan kuulumattomat epäpuhtaudet digitointijärjestelmässä. On huomattava, että tämä mittari viittaa objektissa oleviin epäpuhtauksiin, ei muihin epäpuhtauksiin, kuten kuvakennon pinnalla olevaan pölyyn. Nykyisiin parhaisiin käytäntöihin kuuluu digitoinnin jälkeinen fyysinen tarkastus kuvaan kuulumattomien epäpuhtauksien havaitsemiseksi ja niiden määrän huomioiminen asianmukaisen tason ilmoittamiseksi prosessinjälkeisessä tarkastuksessa. Epäpuhtauksien muokkausta saa tehdä vain johdannaistiedostoihin.

Kirkkaat-/varjokohdat, toleranssi (Highlight/shadow, tolerance)

Nämä arvot ovat tarkastelun alla. Viittaukset aiempiin digitaalisiin lukemiin muunnetaan L*-arvoiksi.

Värienhallinta (Color Management)

Tämän asiakirjan julkaisuajankohtana ICC-värienhallinta on yleisimmin käytetty prosessi, jolla pyritään korjaamaan digitaalisen digitointiprosessin monia muuttujia. Kuvaamisen/skannauksen työkierron jokainen komponentti vaikuttaa digitaalisen kuvan renderöintiin eivätkä digitointijärjestelmät ole koskaan identtisiä keskenään. Näiden erojen ratkaisemiseen on lukuisia lähestymistapoja, ja samoin kuin itse kuvaus-/skannausprosessissa, useimmat eivät saavuta samaa tulosta samoista lähtökohdista.

Tämän takia emme edelleenkään pysty saavuttamaan johdonmukaisesti samanlaista digitointia keskenään erilaisilla digitointijärjestelmillä sekä värikalibrointimenetelmillä ja ohjelmistoilla.

Tähän ongelmaan ei ole ratkaisua, jos käytetään laitetason värienhallintaratkaisuja (lisää luvussa x.y). Elleivät kaikki digitointiolosuhteet, mukaan lukien kamerat/skannerit/ohjelmistot/valaistus/objektiivit jne. ole identtiset, on hyvin epätodennäköistä, että järjestelmät pystytään kalibroimaan täysin keskenään hallituksi järjestelmäksi.

Sävyvaste (Tone response, OECF)

Optoelektroninen muunnosfunktio (Opto-Electronic Conversion Function , OECF) on kuvaus siitä, miten digitaalinen kuvantamisjärjestelmä muuntaa valon digitaaliarvoiksi. ISO 14524:2009 määrittelee OECF-mittauksen. Useimmat kuluttaja- ja ammattikäyttöön tarkoitetut digitointijärjestelmät ”optimoivat” sävyvasteen luodakseen visuaalisesti houkuttelevan kuvan kohteesta. Tätä kutsutaan yleisesti "S"-käyräksi, jossa kuvan keskisävy on suora ja kuvan kirkkaat ja varjoiset osat renderöidään miellyttävämmäksi kuvaksi.

Näitä optimointeja ei ole standardoitu valmistajien välillä, ja ne asettavat haasteita kulttuuriperintömateriaalien digitoinnin kannalta välttämättömän lineaarisen sävyvasteen palauttamiselle. Tämän tunnusluvun mittaus tapahtuu kolorimetrisinä L*-yksikköinä (merkitään arvolla ΔL 2000*, jossa Δ on delta).

Huomaa: Numeraalisina arvoina mitattaessa tämä on informatiivinen mittari, ei määräävä kuvan FADGI-yhteensopivuuden arvioinnin kannalta. Tämän tunnusluvun rivit on sävytetty seuraavien kappaleiden taulukoissa eri tavalla kuin kriittiset tunnusluvut.

Valkotasapainon virhe (White balance error)

Tämä on digitaalisen tiedoston värineutraaliuden tunnusluku. Neutraalin määritelmä ei ole yleispätevä. Digitaalisia lukemia käyttävät RGB-työnkulut koodaavat neutraalin International Color Consortiumin (ICC) määritelmän mukaisesti kullekin väritilalle. L*a*b*-työnkulut määrittävät neutraalin nollaksi a*-akselilla ja b*-akselilla; kirkkaus (lightness) ilmoitetaan välillä 0-100 L*-akselilla. Digitoinnin työnkuluissa siirrytään yhä laajemmin L*a*b*-väritilan käyttöön. On syytä huomata, että targetissa valkotasapainon mittaamiseen käytettävien harmaa-alueiden (gray patch) a*- ja b*-arvot eivät koskaan todellisuudessa ole tarkalleen nolla. Tyypillisesti nämä arvot ovat riittävän pieniä, jotta ne voidaan jättää huomiotta päivittäisissä työnkuluissa. Nämä pienet arvot voidaan kuitenkin mukauttaa kolorimetrisen valkotasapainon raportointiin poistamalla lievä virhe.

On olemassa useita muita värimalleja, joita käytetään eri sovelluksissa. Tärkeä tekijä FADGI-suosituksen mukaiseen laatuun tähdätessä on oikean valkotasapainon määrittäminen ennen ICC-kalibrointiprosessin aloittamista. Valkotasapainon kolorimetrisen arvioinnin tunnusluku on muuten sama kuin väritarkkuuden ΔE 2000 tunnusluku, mutta L*-komponentti jätetään pois. Tuloksena saatava tunnusluku määritellään ΔE(a*b*).

Huomaa: Valkotasapainon tunnusluku numeraalisina arvoina on informatiivinen mittari, ei määräävä kuvan FADGI-yhteensopivuuden arvioinnin kannalta. Tämän tunnusluvun rivit on sävytetty seuraavien kappaleiden taulukoissa eri tavalla kuin kriittiset tunnusluvut.

Kohina (Noise)

Yleensä kohina voidaan määritellä pienimuotoiseksi tai pikselien väliseksi vaihteluksi L*- tai RGB-arvoissa. Toisin sanoen kaikki odottamattomat laskenta-arvot tai L*-poikkeamat pikselitasolla. Tämä edellyttää targettia, jossa on itsessään hyvin vähän pintakuviota tai rakeisuutta. Kohina lasketaan hyvin yksinkertaisesti L*-arvojen keskihajontana tietyn harmaakohteen alueella.

Monissa tapauksissa kameran/skannerin käyttöliittymät mahdollistavat usein jonkinlaisen kohinan poistamisen. Samoin kuin terävöittämisen kohdalla, käyttäjien tulee noudattaa harkintaa näiden toimintojen käytössä. Voimakas kohinan poistaminen saattaa hävittää minkä tahansa luonnollisen pintakuvion digitoidusta objektista, mikä johtaa epäluonnollisilta näyttäviin kuviin. Esimerkiksi pergamentin tai tekstuuripaperin pintakuvio tai karkeus saattaa kadota kokonaan. Siksi olemme lisänneet varoituksia FADGI:n kohinatunnuslukuja käsitteleviin kappaleisiin, jos kohina-arvot ovat ilmoitetun arvon alapuolella. Liian matalat kohina-arvot saattavat olla merkki voimakkaasta kohinan poistamisesta.

Kohinatasot nousevat myös voimakkaan terävöittämisen, korkeiden ISO-herkkyyksien ja lyhyiden valotusaikojen käytön myötä. Kohinatasoa ei voida mitata kohteella, jolla on jokin pintakuvio. Kohteen pinnan tulee olla tasainen tai kiiltävä.

Huomaa: Kuvakohinan tunnusluku digitaalisina lukemina on informatiivinen mittari, ei määräävä kuvan FADGI-vaatimustenmukaisuuden arvioinnin kannalta. Tämän tunnusluvun rivit on sävytetty seuraavien kappaleiden taulukoissa eri tavalla kuin kriittiset tunnusluvut.