SFR边缘：边缘弯曲的问题及其解决方案

SFR边缘算法使用倾斜的边缘来执行空间频率响应的测量。这个计算中的一个非常重要的步骤是生成边缘扩展函数。而要生成这个功能，图像边缘的位置是非常重要的信息。

在前面的方法中，我们已经以非常常见的方式实现了它，我们沿着边缘拟合了一条线。但是，如果边缘由于镜头畸变而稍微弯曲呢？

这将影响边缘扩散功能，因为它是基于图像中的每个像素与拟合线的距离来建立的。而作为一个简单的线条不能很好地描述弯曲的边缘，这个拟合误差会影响结果。
 

在iQ-Analyzer版本5中，我们改进了这个算法。我们不是用一条直线，而是用更灵活的拟合算法来完成这个任务。这大大降低了误差，并且拟合的线条很好地匹配了弯曲的边缘。Fit-Error从62.1降低到7.2。比较这两个结果有没有新的合适的线，看看这种适应可以有多重要。





在这些图像中，我们已经可视化发生了什么：红线显示拟合线。如果只使用一条直线，则不能沿着图像中的边缘。随着更高的程度适合，我们可以和拟合线沿着边缘。