Считывание изображения диаграммы eSFR в рабочую область.

I = imread('eSFRTestImage.jpg');

Создание esfrChart затем отобразите диаграмму с аннотациями ROI. 60 наклонных краевых ROI помечены зелеными номерами.

chart = esfrChart(I);
displayChart(chart,'displayColorROIs',false,...
    'displayGrayROIs',false,'displayRegistrationPoints',false)

Измерьте хроматическую аберрацию во всех ROI наклонных краев. Проверьте содержимое возвращенной таблицы, chTable, для одной окупаемости инвестиций.

chTable = measureChromaticAberration(chart);
ROIIndex = 3;
chTable(3,:)

ans=1×5 table
    ROI    aberration    percentAberration     edgeProfile     normalizedEdgeProfile
    ___    __________    _________________    _____________    _____________________

     3       1.5261           0.11843         {336x4 table}        {336x4 table}    

Сохраните нормализованный профиль кромки в отдельной переменной, edgeProfile, для ясности. Проверьте нормализованную интенсивность цвета первого и последнего пикселя edgeProfile.

edgeProfile = chTable.normalizedEdgeProfile{ROIIndex};
edgeProfile([1 end],:)

ans=2×4 table
    normalizedEdgeProfile_R    normalizedEdgeProfile_G    normalizedEdgeProfile_B    normalizedEdgeProfile_Y
    _______________________    _______________________    _______________________    _______________________

          -0.0014365                  0.0072757                  0.0089823                  0.0052007       
             0.98138                     0.9884                    0.98325                    0.98792       

Постройте график нормированной интенсивности для ROI.

npix = length(edgeProfile.normalizedEdgeProfile_R);
plot(1:npix,edgeProfile.normalizedEdgeProfile_R,'r', ...
    1:npix,edgeProfile.normalizedEdgeProfile_G,'g', ...
    1:npix,edgeProfile.normalizedEdgeProfile_B,'b')
xlabel('Pixel')
ylabel('Normalized Intensity')
title(['ROI ' num2str(ROIIndex) ' with Aberration ' num2str(chTable.aberration(ROIIndex))])

Синий канал имеет более высокую интенсивность, чем красный и зеленый каналы непосредственно перед краем, и более низкую интенсивность, чем красный и зеленый каналы непосредственно после края. Эта разница в интенсивности способствует измеренному значению хроматической аберрации.

Измеренные значения aberration и percentAberration для этого края относительно малы. Визуальный осмотр изображения подтверждает, что стороны края не имеют сильного цветового оттенка.