谷歌 Pixel 7 自拍测试

曝光和色彩是技术上良好的图像的关键属性。对于曝光，评估的主要属性是面部在各种用例和照明条件下的亮度。评估的其他因素包括对比度和动态范围，例如使图像的亮区和暗区细节可见的能力。可重复性也很重要，因为它表明相机在拍摄连续图像时提供相同渲染的能力。
对于颜色，分析的图像质量属性是肤色渲染、白平衡、颜色渐晕和可重复性。

自动对焦测试评估拍摄对象脸部对焦的准确性、准确对焦的重复性以及景深。虽然浅景深对于单人自拍或特写镜头来说可能很好，但在集体自拍等特定条件下可能会出现问题；两种情况都经过测试。对焦精度也会在弱光或户外条件下拍摄的所有现实生活图像（从 30 厘米到 150 厘米）中进行评估。

纹理测试分析实验室以及现实生活场景中拍摄的图像中主体的细节和纹理水平。对于自然的镜头，要特别注意面部特征的细节水平，例如眼睛。对在 1 至 1000 勒克斯的各种照明条件和不同类型的动态范围条件下拍摄的地图图像进行客观测量。使用的图表是专有的 SBMARK (DMC) 图和 Dead Leaves 图。

噪声测试分析现实生活图像以及实验室捕获的图形图像的各种噪声属性，例如强度、色度、颗粒和结构。对于自然图像，要特别注意脸部的噪点，还要注意黑暗区域和高动态范围条件。对在 1 至 1000 勒克斯的各种条件和不同类型的动态范围条件下捕获的图表图像进行客观测量。使用的图表是 SBMARK 死叶图和源自 ISO 15739 的视觉噪声标准化测量。

伪影评估在实验室中检查镜头阴影、色差、点和 MTF 图上的畸变测量以及 SFR 图上的振铃测量。特别注意面部的重影、量化、光晕和色调变化等。伪影越严重、越频繁，从分数中扣除的分数就越大。下面列出了观察到的主要伪影和相应的分数损失。

散景在专用模式（通常是肖像或光圈模式）下进行测试，并通过目视检查在实验室和自然条件下捕获的所有图像进行分析。目标是重现一张与使用单反相机和大光圈拍摄的人像照片相当的照片。关注的主要图像质量属性是深度估计、伪影、模糊梯度和散景模糊反射器形状。垂直图像质量属性（曝光、颜色、纹理）也被考虑在内。

SBMARK 工程师使用默认前置摄像头设置，在受控实验室环境和室内外低自然光场景中捕获和评估超过 2 小时的视频。评估包括目视检查在各种条件下拍摄的自然视频，以及在 1 至 1000+ 勒克斯和色温 2,300K 至 6,500K 的各种条件下对实验室记录的图形视频进行客观测量。

曝光测试评估面部亮度和动态范围，例如使图像的亮区和暗区细节可见的能力。还分析了曝光的稳定性和时间适应性。图像质量色彩分析检查肤色的渲染、白平衡、色彩渐晕、白平衡稳定性及其在光线变化时的适应。

纹理测试分析现实生活视频以及实验室录制的图形视频的细节和纹理水平。自然视频录制通过视觉进行评估，特别关注面部特征的细节水平。对在 1 至 1000 勒克斯的各种条件下拍摄的卡片图像进行客观测量。使用的图表是死叶图表。

噪声测试分析各种噪声属性，例如现实视频录制的强度、色度、颗粒、纹理、时间方面以及在实验室拍摄的图形视频。自然视频通过视觉进行评估，特别注意面部噪点。对在 1 至 1000 勒克斯的各种条件下录制的图形视频进行客观测量。使用的图表是 SBMARK 视觉噪声图。

稳定等级测试设备使用软件或硬件技术（例如 OIS、EIS 或任何其他方式）稳定素材的能力。该评估检查在各种照明条件下行走和平移用例期间的整体残留面部和背景运动、平滑度和黄色伪影。下面的视频是测试场景之一的摘录。

在实验室中通过 SFR 图上的 MTF 和振铃测量以及使用通用定时器 LED 的帧速率测量来评估伪影。通过密切关注量化、色调偏移和面部渲染伪影等伪影来对自然视频进行视觉评估。神器越严重、越频繁，从分数中扣除的分数就越多。下面列出了主要的工件和相应的点损失