[发明专利]基于感兴趣区域的图像暗场亮度JND值测定方法、预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像暗场亮度JND（Just Noticeable Difference：恰可察觉差）值测定方法，尤其涉及一种基于感兴趣区域的图像暗场亮度JND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。

对比度是影响主观显示质量的重要因素之一，表示为显示器的白色亮度与黑色亮度的比值。提高对比度可以通过提高亮场中的亮度和减小暗场中的亮度两种途径解决，而提高亮度非常困难且带来功耗增加，最简单又能提高对比度的方法就是减低暗场亮度。然而，现有暗场亮度JND测定技术难以适用于任意自然图像，例如，DICOM[Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM), Standard-PS 3.14-2003 [S], Part 14: Grayscale Standard Display Function, (2003), p21-27]标准发布了不同亮度条件下人眼对亮度变化的感知阈值，但其是在严格的观测条件下进行，并且采用的是均匀色块的测试图，而非自然图像。夏军等[主观图像质量影响因素的人眼可察觉变化步长（Just-noticeable-difference of influential factors of subjective images quality），夏军,秦少玲,刘璐,尹涵春,东南大学学报(自然科学版)，36(5)，2006，p695-699]对暗场亮度的JND也做过初步研究，仅选用了两幅自然图像，且采用的试验方法为成对比较法，仅能给出暗场亮度JND的粗略区间值。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术不足，提供一种基于感兴趣区域的图像暗场亮度JND值测定方法，在进行JND值测定时充分考虑到感兴趣区域的亮度影响，为定量评价人眼所能察觉的对图像暗场亮度的影响提供了一条全新的途径。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

基于感兴趣区域的图像暗场亮度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、将步骤A1处理后的图像由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，将分量Y按照一组在0.983-1之间分布的不同的压缩系数分别进行线性压缩；