[发明专利]一种图像亮度JND的阈上心理量表建立方法有效
申请号: | 201510908243.X | 申请日: | 2015-12-09 |
公开(公告)号: | CN105554495B | 公开(公告)日: | 2017-05-24 |
发明(设计)人: | 秦少玲 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | H04N17/00 | 分类号: | H04N17/00 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司32224 | 代理人: | 朱妃,董建林 |
地址: | 210098 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 亮度 jnd 心理 量表 建立 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种图像亮度测定方法,特别是涉及一种图像亮度JND的阈上心理量表建立方法,属于图像显示技术领域。
背景技术
在信息时代,显示技术提供了一种友好的人机交互途径。市场调研表明显示图像质量是终端用户选购显示设备的重要决定因素之一。而新的技术、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。
已有专利文献(授权公告号CN 102447945 B)公开了一种图像亮度的JND值测定方法,首先生成一组测试图像;然后进行视觉感知实验,找出至少一幅测试图作为JND临界图像;以原始图像和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的平均值即为该被试对该原始图像亮度的JND值;最后对不同被试对不同原始图像的亮度JND值进行均值计算确定最终的JND值。然而,该方法并未解决如何度量大于1个JND的图像亮度变化问题。
已有专利文献(授权公告号CN 102629379 B)公开了一种基于视觉特性的图像质量评价,首先测定图像主要属性的JND(Just Noticeable Difference:刚辨差),而后以JND为单位改变不同图像属性,研究其对终端主观图像质量的影响。然而,该方法所面临的问题是:改变图像亮度为一个JND变化量的倍数时,不能确认其心理感受到的变化量是改变图像亮度1个JND变化量的相应的倍数。
由于物理刺激的等量增加或减少并不一定引起感觉上等量的变化,对图像亮度改变2倍于JND的变化量时,未必让人心理感觉到两倍的亮度变化。因而为了度量感觉量,需要根据刺激变化和感觉变化之间的关系建立心理量表,以更好地改进显示参数。
发明内容
本发明的主要目的在于,克服现有技术中的不足,提供一种图像亮度JND的阈上心理量表建立方法,所要解决的技术问题是如何度量大于1个JND的图像亮度变化,可以定量评价改进显示器参数时人眼所能察觉的图像质量的变化,从而对显示技术的设计、研究提供依据。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:
一种图像亮度JND的阈上心理量表建立方法,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、然后将线性转换后的原始图像由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,假定图像亮度1个JND对应的变化量为R,其中压缩系数的选择范围对应于图像亮度的变化量从0到2R;
步骤A4、将线性压缩后的图像由xyY空间转换回RGB空间,得到一组具有不同亮度变化的测试图像;
步骤B、利用二分法进行视觉感知实验,被试需找出一幅测试图,被试认为这幅图的亮度变化介于原图和变化量最大测试图的中间位置,以该图对应的亮度变化量与JND变化量的倍数作为主观中值;
步骤C、将A3步骤中压缩系数的选择范围改为对应于图像亮度的变化量从0到3R,重复步骤A至步骤B;
步骤D、将A3步骤中压缩系数的选择范围改为对应于图像亮度的变化量从1R到4R,重复步骤A至步骤B;
步骤E、更换不同的图像内容及被试,重复步骤A至步骤D;对应于三个不同亮度变化范围,分别将所有被试选取的主观中值进行均值计算及方差分析,确定各区间的主观中值;
步骤F、根据主观实验结果建立阈上心理量表。
本发明进一步设置为:所述步骤A3中线性压缩具体为,在xyY空间中,对转换处理后原始图像的每个像素按照公式Yi=αY0进行线性压缩,其中,Yi为线性压缩后的Y分量,Y0为原始图像的Y分量,α为压缩系数。
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