[发明专利]一种图像亮度的JND值测定方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像亮度的测定方法，尤其涉及一种图像亮度的JND（Just Noticeable Difference：恰可察觉差）值测定方法。

背景技术

显示技术不仅可实现准确、直观、清晰、快捷的信息输出，同时也为信息时代提供了一种友好的人与机器交流信息的界面。市场调研表明显示图像质量是终端用户购买电子显示设备的重要决定因素之一。因此信息显示质量的评价是显示技术领域的一个重要内容。由于所有显示信息均是通过人眼被观察者观测到的，对于不同的环境和用途，人们对图像质量的评判是不同的。因此对显示图像质量评价必须考虑人的因素。近年来，随着各种显示技术的数量和多样性的快速增加，基于人眼视觉系统的显示质量评价理论的研究就显得非常必要了。

随着信息时代的到来，人们对显示质量的要求与日俱增。新的技术、新的应用场合都可能改变观察者对显示图像质量的评价。为此，Engeldrum引入了“图像质量环”模型，将消费者关注的图像显示质量与显示系统技术参数通过一些中间步骤联系起来。消费者对图像质量的主观感受是观察到的图像质量各属性的加权之和。这些图像质量属性包括清晰度，色彩丰富度，亮度，图像均一性等被观察者无意识评价的特性。然后建立主观图像质量属性与图像物理特性的联系。这些图像物理特性包括可以由测量仪器测得的光学和电学特性，如输出亮度、色域大小、显示白场、伽马值、噪声水平等。最终，通过深入了解显示物理原理，这些图像物理特性可以与显示系统的技术参数间建立联系。

现有的显示器件或压缩编码等相关技术还不可能做到使图像显示质量非常完美，总有这样或那样不尽如人意的缺陷。由于影响最终显示质量的各技术参数间经常存在交互影响，提高各参数需要的成本也存在差异，而成本是实际生产中必须考虑的问题。因而改善显示质量的研究需要考虑各种因素的权重和折中。有时某些图像质量的损伤并不能被人眼察觉，即便通过努力可以消除这种缺陷，实际上消费者并不能感受到图像质量的提高。JND的引入可以有效地解决这些问题。由于消费者对图像质量的主观感受是观察到的图像质量各属性的加权之和，因而采用JND为图像属性的统一单位建立图像质量评价模型，可以为显示系统工业设计提供理论依据，用以指导有限投入下如何最大限度地提高消费者感受到的图像质量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服对显示器亮度相关参数进行改进时无法定量评估其对图像显示质量影响的不足，提供一种图像亮度的JND值测定方法，可以定量评价改进显示器参数时人眼所能察觉的对图像亮度的影响，从而对显示技术的设计、研究提供依据。

本发明的图像亮度的JND值测定方法，包括以下步骤：

步骤A、按照以下方法对原始图像进行处理，得到测试图像：

步骤A1、通过伽马校正将原始图像转换至线性空间；

步骤A2、然后将原始图像由RGB空间经XYZ空间转换到xyY空间；

步骤A3、在xyY空间中，保持其它分量不变，仅对分量Y按照一组不同的压缩系数分别进行线性压缩，所述一组压缩系数在0.85-0.99之间等间隔分布；

步骤A4、将线性压缩后的图像由xyY空间转换回RGB空间，得到一组具有不同压缩系数的测试图像；

步骤B、利用阶梯法结合二项迫选法进行视觉感知实验，找出至少一幅测试图作为JND临界图像；

步骤C、将原始图像和JND临界图像分别划分为大小为K*K个像素的图像块，然后分别选出原始图像和JND临界图像中平均灰度最大的图像块；

步骤D、根据显示器的伽马曲线，计算原始图像和JND临界图像中平均灰度最大的图像块的平均灰度值所对应的实际显示亮度的差值，该差值的平均值即为该被试对该原始图像亮度的JND值；

步骤E、更换不同的原始图像及被试，重复步骤A-D；将所有被试对不同原始图像的亮度JND值进行均值计算及方差分析确定图像亮度的JND值。

    相比现有技术，本发明方法可以定量测定改进显示器亮度相关参数时人眼所能感受到的显示图像亮度上的实际变化，且所测图像亮度的JND值不受图像内容的影响。

附图说明

图1为生成测试图像的过程示意图；

图2为人眼最佳视角所覆盖图像大小的计算原理示意图；

图3为本发明中实例用图片；

图4为本发明中采用的视觉感知实验过程图；

图5为具体实施方式中各原始图像亮度的JND值的箱图分布。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：