大多数数码相机中使用的传感器图案，其中交替的像素行对RGRGRG和GBGBGB光敏感。（R =红色; G =绿色; B =蓝色）R，G的四个可能的布置，和B被示出在这里。要使用，传感器输出必须转换成标准文件格式（例如，JPEG，TIFF或PNG），其中每个像素代表所有三种颜色，由RAW转换器（在相机或计算机中）执行， “去马赛克”功能。RAW转换器的质量有所不同：在计算机中运行的独立转换器程序可能会比内置于相机中的转换器提供更好的结果。这是当需要最高图像质量时推荐使用RAW格式的原因之一。Imatest Master可以分析Bayer原始文件。

在Foveon传感器（用于Sigma相机）中，每个像素位置都对所有三种颜色都敏感。Fayeron传感器比拜耳传感器不太容易出现色差。他们可以容忍在奈奎斯特以上的更大反应，减少不良影响。

由给定介质反射或透射的光量，以对数（基准10）刻度表示。对于反射介质（如照相或喷墨打印），密度= -log 10（反射光/入射光）。对于透射介质（如膜），密度= -log 10（透射光/入射光）。密度越高，透射或反射的光越少。完美（100％）透射或反射对应于0的密度; 10％对应密度为1; 1％对应密度为2等。有用的方程：

      1 f-stop（1 EV）= 0.301密度单位; 1密度单位= 3.32 f-stops（EV）。

拍摄对象时，记录10曝光= - 密度+ k。（常数k通常被忽略）

定义取决于上下文。

1.在Imatest结果中，“曝光”是到达传感器区域的光量。Imatest图经常使用Log Exposure（Log Exposure）（其中Log 在这个上下文中为log 10），因为人眼的反应大致对数。对于测试图的图像，记录的曝光成比例- 光密度。

在其他情况下，“曝光”可以指曝光时间和透镜孔径的组合，其可以在EV中定量表示。

的测量曝光（定义2），其中一个EV的变化对应于加倍或减半的总光线到达图像平面。通常与f-stop（在暴露变化的背景下）的同义词。根据定义，0 EV是f / 1.0时的1秒曝光。EV = log 2（N 2 / t）其中N = f-stop和t =曝光时间。请注意，EV基于log 2，而密度基于log 10。

（在科罗拉多州的博尔德，居民宁愿使用基于自然对数（log e，其中e = 2.71828 ...）的“启蒙”，Boulderites强烈地喜欢标有“天然”，“有机”或“绿色”的产品，或前缀“eco-”，“enviro”等。1启蒙单位（€）= 0.4343密度单位= 1.443 EV。

透镜孔径的度量（允许光线的圆形开口）。改变“一站式”意味着将曝光加倍或减半。这是更改1 EV（或Ansel Adams区域系统的区域）的同义词。

F-stop =焦距/孔径。符号“f / 8”表示（孔直径=）焦距/ 8。f-stop数字越大，光圈越小。F停止通常按照以下顺序标记，其中每个停靠点的入场光减少一半：1，1.4，2，2.8，4，5.6，8，11，16，22，32，45，64，...每个f-stop是先前的f-stop乘以2的平方根。

将图像文件中的像素级别与监视器或打印的亮度相关联的指数。最为熟悉的是显示器，其中亮度=像素级伽玛。相机（或胶片+扫描仪）对图像进行编码，使像素级=亮度（相机伽马）（近似）。几个Imatest模块报告摄像机gamma：Stepchart，Colorcheck，Multicharts，SFRplus和SFR（当图表对比度已知时）和星图。

伽玛相当于对比。这可以在传统的电影曲线中观察到，它们以对数刻度（通常为密度（log 10（吸收光）对log 10（曝光））显示），伽马是该曲线的平均斜率（不包括“趾”和参见柯达在感光度和图像结构数据中的定义，更详细的内容，请参见使用Imatest SFR和监视器校准中的伽马的描述。

对于数码相机，日志像素级别绘制为对数曝光（ - 图表密度）的函数。伽马是该曲线的平均斜率，不包括最亮（通常饱和）和最暗（非视觉上显着）的斑块。例如，对于Colorchecker，使用底行的补丁2-5（整个图表的补丁20-23;从浅到深灰色）。

混乱因素：数码相机输出可能不遵循精确的伽马（指数）曲线：A色调再现曲线（通常为“S”曲线）可以叠加在伽马曲线上以增强视觉对比度而不牺牲动态范围。这种曲线增强了中间色调的对比度，同时减少了高光和阴影。色调再现曲线也可以是自适应的：对于低对比度场景，相机伽马可以增加，并且对比度场景减小。（Hewlett-Packard公布这项技术）。这可能会影响SFR测量的准确性。但是，制作图像并不是个坏主意：它与他的区域系统中使用的开发调整（N-1，N，N + 1等）非常相似。

数字传感器中胶片或电子扰动中颗粒的图像亮度随机变化。数字传感器遭受各种噪声机制，例如，到达单个像素或电阻（约翰逊）噪声的光子数量。噪音是限制图像质量的主要因素。在数字传感器中，它往往对黑暗区域产生最大的影响。最小的像素小（3微米以下）。

噪声被测量为RMS值（均方根;噪声功率的指示，相当于标准偏差，西格玛）。
它通常以伏特，毫伏或像素级（数字文件）表示。在Stepchart和Colorcheck中，噪声被转换为相对亮度单位（f-stops），这可以提供其视觉冲击的更有意义的指示。

用于减少噪声的视觉冲击的软件噪声降低是应用于不包含对比特征（边缘等）的图像部分的低通滤波（平滑）的一种形式。它可能导致在高空间频率下的低对比度细节的损失。该日志F-对比度模块被设计来衡量这方面的损失。

噪声的视觉冲击也受图像尺寸的影响 - 图像越大（放大倍数越大），噪声越重要。由于在眼睛对比度灵敏度函数较大的中等空间（实际角度）频率下噪声往往最为明显，因此噪声谱具有一定的重要性（尽管很难解释）。要了解更多信息，请参阅摄影图像中的“噪点”。

数字传感器可以捕获真实信息的最高空间频率。奈奎斯特频率f N = 1 /（2 *像素间隔）= 0.5周期/像素。以上的任何信息˚F Ñ到达传感器混淆到更低的频率，产生潜在的干扰莫尔图案。在数码相机中的拜耳传感器中，混色可能特别令人反感，其中它作为色带。理想的镜头/传感器系统的MTF = 1以下，奈奎斯特和MTF = 0以上。不幸的是，这在光学系统中是无法实现的; 抗混叠（lowpass）滤波器的设计总是涉及折中的折衷。

在这个简化的例子中，传感器像素显示为中间行的交替白色和青色区域。根据定义，奈奎斯特频率为2个像素中的1个周期。信号（顶行，4个像素中的3个周期）是奈奎斯特频率的3/2，但传感器响应（底行）是奈奎斯特频率的一半（4个像素中的1个周期） - 错误的频率。这是别名。

在f N以上的大MTF响应可以指示混叠的潜在问题，但是当传感器（云纹图案）出现时，混叠的可视性比起因于锐化（锯齿状边缘而不是坏）而差得多。从MTF曲线中可以清楚地知道这些效应占主导地位是不容易的。奈奎斯特采样定理和混叠包含一个完整的论证。

RAW文件是数码相机图像传感器的未处理输出，这里详细讨论。对于拜耳传感器，每个RAW像素表示RGRGRG，GBGBGB，...序列中的单一颜色。要转换为可用的标准文件格式（TIFF，JPEG等），原始文件必须通过RAW转换器（去马赛克程序）运行。RAW转换器执行附加功能：它们添加伽马曲线，并经常添加一个额外的音调响应曲线，它们可以降低噪点并锐化图像。这可能会干扰Imatest的一些测量。

确保图像文件忠实地类似于RAW文件（它没有锐化或降噪）的最佳方法是将RAW文件读入Imatest，使用Dave Coffin的 dcraw将其转换为标准格式（TIFF或PPM） 。

Imatest文档有时会区分相机RAW文件 - 相机制造商的专有格式，以及Bayer RAW文件 - 包含与相机原始文件相同数据的未映像文件，但是标准易读的格式（如TIFF或PGM）。Dcraw可将相机RAW文件转换为Bayer RAW文件。从2.7版开始，几个Imatest Master模块可以直接测量相机RAW文件。