CN104394404A - 图像暗场亮度的jnd值测定方法、预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像暗场亮度的JND（JustNoticeableDifference：恰可察觉差）值测定方法。本发明方法首先将原始图像转换到xyY空间，对分量Y按照不同的压缩系数分别进行线性压缩，提高原图像的暗场亮度得到一组测试图像；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；接着计算原始图像和JND临界图像每像素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暗场亮度的JND值。本发明还公开了一种图像暗场亮度的JND值预测方法，根据图像的亮度信息预测其暗场亮度JND值。本发明可以定量评价改进显示器参数、尤其是针对暗场亮度及对比度的参数设计时人眼所能察觉的对图像暗场亮度的影响，从而对显示技术的设计、研究提供依据。
Description
技术领域
本发明涉及图像暗场亮度的测定方法，尤其涉及一种图像暗场亮度的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。
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，提供一种图像暗场亮度的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暗场亮度的影响，从而对显示技术的设计、研究提供依据。
本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：
一种图像暗场亮度的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、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；
步骤A4、将线性压缩后的一系列图像由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、利用所述一组具有不同压缩系数的测试图像进行视觉感知实验，找出至少一幅测试图像作为JND临界图像；
步骤C、根据显示器的伽马曲线，分别计算原始图像和JND临界图像的每像素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视觉感知实验中的被试对该原始图像暗场亮度的JND值。
进一步地，所述图像暗场亮度的JND值测定方法还包括：
步骤D、对不同的视觉感知实验的被试重复步骤C、步骤D，并以不同被试对该原始图像暗场亮度的JND值的平均值作为该原始图像最终的暗场亮度的JND值。
所述一组在0.983-1之间分布的不同的压缩系数，可以线性分布也可以非线性分布，为了保证不同测试图像的相同位置像素之间的差异，本发明优选按照以下公式取值：
，
式中，表示压缩系数，为显示器的伽马值，为从1到40等间隔分布的一组值。优选地，为从1到40以1为间隔的等间隔分布的一组值。
优选地，所述视觉感知实验使用阶梯法结合二项迫选法。
为了简化图像暗场亮度的JND值的确定过程，本发明利用一系列不同的原始图像利用以上方法测定其暗场亮度JND值，然后以图像暗场亮度JND为因变量，以图像的亮度、色度和色调的均值及标准偏差为自变量，进行逐步回归分析，分析发现图像暗场亮度的JND主要受图像平均亮度的影响，满足以下经验公式：
图像的暗场亮度JND=0.375*归一化图像亮度值+0.692
因此，可得到本发明的图像暗场亮度的JND值预测方法，根据图像的归一化图像亮度值，按照下式得到图像暗场亮度的JND值预测值：
图像暗场亮度的JND值预测值=0.375*归一化图像亮度值+0.692
从而可根据图像的亮度信息较为准确地预测其暗场亮度JND值，不需要进行复杂的试验过程。
本发明克服了对显示器暗场亮度及对比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，本发明图像暗场亮度的JND值测定方法及预测方法，可以定量评价改进显示器参数时人眼所能察觉的对图像暗场亮度的影响，从而对显示技术的设计、研究提供依据。
附图说明
图1为生成测试图像的过程示意图；
图2为调整测试图像暗场亮度示意图；
图3为本发明所提供的暗场亮度JND预测模型拟合结果。
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：
本发明的图像暗场亮度的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，本具体实施方式中γ=2.2；
步骤A2、将步骤A1处理后的图像由RGB空间转换到XYZ空间；
RGB空间到XYZ空间的转换为现有技术，其转换公式如下：
(1)
其中，
(Xr，Yr，Zr) ，(Xg，Yg，Zg) 和 (Xb，Yb，Zb)分别是红绿蓝三基色在XYZ空间的坐标，(Xw,Yw,Zw)是白场点在XYZ空间的坐标；从XYZ空间转换到xyY空间，其中Y分量无需重新计算，x，y分量根据式（2）求得：
x=X/(X+Y+Z)， y=Y/(X+Y+Z) (2)
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；
对原始图像的每个像素进行线性压缩，从而实现图像的暗场亮度调整，调整幅度由线性压缩的压缩系数决定；线性压缩的表达式如式（3）所示，其中Yi表示线性压缩后的Y分量，Y0为原始图像的Y分量，为压缩系数，
Yi=Y0+1- （3）
本具体实施方式中，为了保证不同测试图像的相同位置像素之间的差异大于等于灰度1，取值为非线性分布，，为显示器的伽马值，β取值方式为从1-40，以1为间隔的等间隔分布；
步骤A4、将线性压缩后的一系列图像由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。
上述生成测试图像的过程如图1所示。其中图像的暗场亮度调整过程如图2所示。
步骤B、利用所述一组具有不同压缩系数的测试图像进行视觉感知实验，找出至少一幅测试图像作为JND临界图像；
在进行JND研究时，需要利用基于心理物理学方法的视觉感知实验确定JND临界图像，本发明优选采用最常用的阶梯法结合二项迫选法，该方法的基本过程如下：
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亮度间的区别；每次在显示器上同时显示两幅图像，一幅为参考图（即原图），另一幅为测试图。根据二项迫选法的规定，被试需要在两幅图中选出其认为哪幅图较亮。起初，测试图与参考图间亮度差别很大，被试可以很容易将二者区分开，即正确回答哪幅图较亮。如果被试回答正确，则下幅测试图与参考图间差别将被减小。被试一旦回答错误，就增加测试图与参考图间的亮度差别。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较亮；如果被试选择正确，则更换压缩系数较小的测试图；被试一旦选择错误，则更换压缩系数较大的测试图；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、根据显示器的伽马曲线，分别计算原始图像和JND临界图像的每像素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视觉感知实验中的被试对该原始图像暗场亮度的JND值；
通过测试所使用显示器的伽马曲线，可以得到每一灰度值所对应的在该显示器上的实际显示亮度。假设原始图像的像素为H×W，某像素灰度所对应实际显示亮度为S0（i,j），第n幅临界图像（假设其个数为N）的该像素灰度所对应实际显示亮度为Sn（i,j），则该临界图像的JND为Xn，可用下式表示：
（4）
该被试对该原始图像亮度的JND值X可用下式表示：
（5）
步骤D、对不同的视觉感知实验的被试重复步骤C、步骤D，并以不同被试对该原始图像暗场亮度的JND值的平均值作为该原始图像最终的暗场亮度的JND值。
本发明进一步利用上述方法对大量不同内容的原始图像进行暗场亮度的JND值测定，并将每次测定过程中步骤A2所得到的XYZ空间图像转换至LCH空间，分别计算L、C、H三个分量的均值和标准偏差，即图像亮度、色度和色调的均值及标准偏差。以这6个变量为自变量，图像暗场亮度的JND值为因变量，做逐步回归分析，建立图像暗场亮度JND与图像亮度的回归模型，通过所建立的回归模型发现：图像暗场亮度的JND值主要受图像平均亮度的影响，满足以下经验公式：
图像的暗场亮度JND=0.375*归一化图像亮度值+0.692
因此，可得到本发明的图像暗场亮度的JND值预测方法，根据图像的归一化图像亮度值，按照下式得到图像暗场亮度的JND值预测值：
图像暗场亮度的JND值预测值=0.375*归一化图像亮度值+0.692
从而可根据图像的亮度信息较为准确地预测其暗场亮度JND值，不需要进行复杂的试验过程。
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亮度的JND可能存在影响，实验所使用的原始图像具有一定的代表性，既包括亮度分布不同的图像，也包括肤色、植物、动物等内容。采用本发明方法进行图像暗场亮度JND值的测定。参与视觉感知实验的被试人数为22，年龄介于22~73岁之间，其中男性和女性各11人。分别测定每位被试的图像暗场亮度JND值，为能预测图像暗场亮度的JND，以图像暗场亮度JND为因变量，以图像的亮度、色度和色调的均值及标准偏差为自变量，进行逐步回归分析。回归分析结果表明图像暗场亮度的JND主要受图像平均亮度的影响。对试验数据进行线性拟合得到：
图像的暗场亮度JND=0.375*归一化图像亮度值+0.692
该线性拟合的r值为0.85，表明采用图像归一化亮度值能较好地预测不同图像内容的暗场亮度JND，拟合的吻合程度见图3所示。本实验验证了采用本发明方法测定图像亮度JND的可行性，且所测得的暗场亮度JND值受平均亮度的影响，便于评估显示器暗场亮度相关参数改变时人眼能察觉的终端显示亮度的变化量。
Claims (7)
1.一种图像暗场亮度的JND值测定方法，其特征在于，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；
步骤A4、将线性压缩后的一系列图像由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、利用所述一组具有不同压缩系数的测试图像进行视觉感知实验，找出至少一幅测试图像作为JND临界图像；
步骤C、根据显示器的伽马曲线，分别计算原始图像和JND临界图像的每像素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视觉感知实验中的被试对该原始图像暗场亮度的JND值。
2.如权利要求1所述图像暗场亮度的JND值测定方法，其特征在于，还包括：
步骤D、对不同的视觉感知实验的被试重复步骤C、步骤D，并以不同被试对该原始图像暗场亮度的JND值的平均值作为该原始图像最终的暗场亮度的JND值。
3.如权利要求2所述图像暗场亮度的JND值测定方法，其特征在于，所述不同的视觉感知实验的被试的总数为22。
4.如权利要求1～3任一项所述图像暗场亮度的JND值测定方法，其特征在于，所述一组在0.983-1之间分布的不同的压缩系数为非线性分布，具体按照以下公式取值：
，
式中，表示压缩系数，为显示器的伽马值，为从1到40等间隔分布的一组值。
5.如权利要求4所述图像暗场亮度的JND值测定方法，其特征在于，为从1到40以1为间隔的等间隔分布的一组值。
6.如权利要求1～3任一项所述图像暗场亮度的JND值测定方法，其特征在于，所述视觉感知实验使用阶梯法结合二项迫选法。
7.一种图像暗场亮度的JND值预测方法，其特征在于，根据图像的归一化图像亮度值，按照下式得到图像暗场亮度的JND值预测值：
图像暗场亮度的JND值预测值=0.375*归一化图像亮度值+0.692 。
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