CN103686151A - 一种图像色度的jnd值测定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像色度JND值测定方法。本发明方法首先将线性转换后的原始图像转换到LCH空间；然后在LCH空间中，保持其它分量不变，仅将分量C按照一组不同的改变量减小，所述分量C的一组不同的改变量所对应的ΔE₉₄值在0.2-1.5范围内等间隔分布，得到一组具有不同色度分量的测试图像；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像作为JND临界图像；最后计算原始图像和JND临界图像中平均色度值的差值，该差值的平均值即为该被试对该原始图像色度的JND值。本发明不但能定量测定改进显示器色度相关参数时人眼所能感受到的显示图像色度上的实际变化，且所测图像色度的JND值不受图像内容的影响。

Description

一种图像色度的JND值测定方法

技术领域

本发明涉及图像色度的测定方法，尤其涉及一种自然图像色度的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。

一篇中国发明专利申请（申请号为201210052401.2，公开日为2012-8-8）中披露了

一种图像色度JND值测定方法，首先将线性转换后的原始图像转换到LCH空间；然后在LCH空间中，保持其它分量不变，仅将分量C按照一组不同的改变量减小，得到一组具有不同色度分量的测试图像；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像作为JND临界图像；最后计算原始图像和JND临界图像中平均色度值的差值，该差值的平均值即为该被试对该原始图像色度的JND值。该方法能够较准确地测定图像色度JND值。然而该方法的测定准确性仍需进一步提高。

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，提供一种图像色度JND值测定方法，能够有效提高测定的准确性。

本发明的图像色度的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、然后将线性转换后的原始图像由RGB空间经XYZ空间和Lab空间转换

到LCH空间；

步骤A3、在LCH空间中，保持其它分量不变，仅将分量C按照一组不同的改变量减小；

步骤A4、将C分量减小后的图像由Lab空间转换回RGB空间，得到一组具有不

同色度分量的测试图像；

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、计算原始图像和JND临界图像中平均色度值的差值，将该差值的平均值除以图像的平均色度值即为该被试对该原始图像色度的JND值；

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

所述分量C的一组不同的改变量所对应的ΔE₉₄值在0.2-1.5范围内等间隔分布。

相比现有技术，本发明不但能定量测定改进显示器色度相关参数时人眼所能感受到的显示图像色度上的实际变化，且所测图像色度的JND值不受图像内容的影响。

附图说明

图1为为生成测试图像的过程示意图；

图2为本发明中采用的视觉感知实验过程图；

图3为具体实施方式中图像色度JND的均值及其95%置信区间。

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：

本发明的自然图像色度的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、然后将线性转换后的原始图像由RGB空间经XYZ空间和Lab空间转换

到LCH空间；

步骤A3、在LCH空间中，保持其它分量不变，仅将分量C按照一组不同的改变量减小，所述分量C的一组不同的改变量所对应的ΔE₉₄值在0.2-1.5范围内等间隔分布，本实施例中取间隔为0.1；

由于在CIELAB色度空间中，ΔE₉₄在视觉上更均匀，因此本发明中色饱和度改变的度量采用了ΔE₉₄表示法。即采用CIE94色差公式（该色差公式成为CIE的一个新技术委员会的实验性建议，最终由国际照明协会（CIE）于1995年以CIE技术报告形式发表）：

                            (1)

其中，ΔL，ΔC和ΔH分别为L，C和H对应分量上的差值， SL、SC和SH分别为L，C和H三个分量的权重函数，允许在CIELAB颜色空间中根据区域的不同进行各自的调整。 KL、KC和KH称为“参数因子”，在参考条件下，KL=KC=KH=1。使用条件和参考条件发生偏差时，会导致在视觉上每一个分量（L、C、H）的改变，因而可以单独地调整色差公式中的各个色差分量以适应这种改变。各参数的具体表达形式如下：

                  

  

    

其中L1、C1和L2、C2分别为测试图与原始图的L及C分量值，a1、b1和a2、b2分别为测试图与原始图的a及b分量（Lab空间中的ab分量）。SL、SC和SH在评价不同对象的时候取值有所不同，如评价纺织品时，K1=0.048，K2=0.014；而在评价图像艺术时，K1=0.045，K2=0.015。此外，KL、KC和KH也根据参考条件的不同取值有所变化。如评价纺织品时，亮度感觉的降低，当KL=2，KC=KH=1时纺织品的视觉评价和CIE94公式的计算结果就比较接近。

在考虑色度对图像质量的影响时，暂不考虑其他因素。因此可令ΔL、ΔH均为零，从而将关系（1）简化为：

                                     (2)

其中C₁为转换至LCH空间的原始图像的分量C的值，

为分量C的改变量。

因此分量C的改变量可以通过式（3）取得：

                                    （3）

当ΔE₉₄在0.2-1.5范围内等间隔取值时，即可在LCH空间中得到一组具有不同色

度分量的测试图像。

步骤A4、将C分量减小后的图像由LCH空间转换回RGB空间，得到一组具有不

同色度分量的测试图像；

   测试图像的生成过程如图1所示。将原始图像由RGB空间经XYZ空间和Lab空

间转换到LCH空间，然后再进行色度相关的图像处理，好处是可以保证图像处理过程中色度分量保持不变。

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；

本具体实施方式中采用以下实验方法：

每次在显示器上同时显示两幅图像，一幅为原始图像，另一幅为测试图，由被试在两幅图中选出其认为哪幅图色彩较鲜艳；如果被试选择正确，则更换色度差别较小的测试图；被试一旦选择错误，则更换色度差别较大的测试图；重复上述过程；其中，实验起始变化步长是8，经过2个拐点后步长减半为4，再经过4个拐点，步长变为2，再经过6个拐点后，变化步长减为1；当步长为1时的拐点总数达到6时停止；最后6个拐点所对应的测试图即为JND临界图像。

步骤C、计算原始图像和JND临界图像中平均色度值的差值，将该差值的平均值除以图像的平均色度值即为该被试对该原始图像色度的JND值；

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

为了验证本发明方法，进行以下实验：

采用Philips 19英寸的LCD监视器，显示器的白场被调整至D65，显示屏峰值亮度为264 cd/m²，暗场亮度为0.33 cd/m²。过程中观测距离为4倍的屏幕高度，大约1.2m。测试房间环境光设置为屏前垂直方向20 lx，显示屏后方照度大约为10-20lx，接近家用电视的实际环境光设置。考虑到图像内容对图像色度的JND可能存在影响，所用原始图像选取具有一定的代表性的气球、孩子、花、穹顶、鹦鹉、兔子，从而既包括色度分布不同的图像，也包括肤色、植物、动物等内容。采用本发明方法进行图像色度JND值的测定。图2显示了视觉感知实验的过程（图中仅示出了变化步长变为4之后的步长变化情况）。参与实验的被试人数为20，年龄介于20~70岁之间，其中男性和女性各10人。分别测定每位被试的图像色度JND值，而后将不同图像内容的色度JND的均值及其95%置信区间做误差线图，结果如图3所示。从图中不难看出，不同图像的色度JND值的均值大约在0.02附近波动，不同图像内容间的JND值差别不大。以图像的色度JND为因变量，图像内容为自变量，被试为随机变量做方差分析，结果表明该方法测得的色度JND受图像内容的影响不显著（df=5，F=0.663,Sig=0.653>0.05）。

本实验验证了采用本发明方法测定图像色度JND的可行性，且所测得的色度JND值不受图像内容的影响，便于评估显示器色度相关参数改变时人眼能察觉的终端显示色度的变化量。

Claims (3)

1.一种图像色度的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、然后将线性转换后的原始图像由RGB空间经XYZ空间和Lab空间转换

到LCH空间；

步骤A3、在LCH空间中，保持其它分量不变，仅将分量C按照一组不同的改变量减小；

步骤A4、将C分量减小后的图像由Lab空间转换回RGB空间，得到一组具有不

同色度分量的测试图像；

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、计算原始图像和JND临界图像中平均色度值的差值，将该差值的平均值除以图像的平均色度值即为该被试对该原始图像色度的JND值；

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

其特征在于，所述分量C的一组不同的改变量所对应的ΔE₉₄值在0.2-1.5范围内等间隔分布。

2.如权利要求1所述图像色度的JND值测定方法，其特征在于，所述视觉感知实验具体为：将测试图与原图同时并排显示在屏幕上，由被试判定能否察觉测试图与原图色度间的区别；每次在显示器上同时显示原图和测试图，由被试在两幅图中选出其认为哪幅图色彩较鲜艳，如果被试选择正确，则更换色度差别较小的测试图；被试一旦选择错误，则更换色度差别较大的测试图；重复上述过程；其中，实验起始变化步长是8，经过2个拐点后步长减半为4，再经过4个拐点，步长变为2，再经过6个拐点后，变化步长减为1；当步长为1时的拐点总数达到6时停止；最后6个拐点所对应的测试图即为JND临界图像。

3.如权利要求1所述图像色度的JND值测定方法，其特征在于，所述被试的人数为20。

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