一种度量自然图像主要属性的方法技术

本发明专利技术采用如下技术方案：一种度量自然图像主要属性的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：按照以下方法对原始图像进行处理，得到测试图像：方法1、将原始图像的峰值亮度改变2倍JND的量；方法2、将原始图像的暗场亮度改变2倍JND的量；方法3、将原始图像的色饱和度改变2倍JND的量；方法4、将原始图像的细节层次感改变2倍JND的量；步骤二：以原始图像为参照图像，分别对比上述四组测试图像中的任两组与参照图像的差别，找出哪组中测试图像与参照图像间的差异比较大；步骤三：更换不同的图像内容和被试，重复步骤一、步骤二；步骤四：采用统计模型，分别求出不同图像属性改变量对应的Z值，而后进行显著性统计分析。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种度量图像主要属性的方法，尤其涉及一种度量自然图像主要属性 的方法。
技术介绍
近年来，随着各种显示技术的数量和多样性的快速增加，人们对显示质量的要求 与日倶增。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。若能 以统一单位度量图像的主要属性，可以定量评价改进显示器参数时人眼所能察觉的变化， 利于在给定成本的前提下，最大限度地提高消费者能感受到的图像质量，为显示系统工业 设计提供理论依据。 基于该模型，专利首先测定图像亮度、色度和清晰度的JND(JustNoticeableDifference:刚 辨差），研究其对终端主观图像质量的影响。该方法所面临的问题是：并未考虑对比度这一 重要的图像质量影响因素，也未考虑横向对比不同图像属性的JND间关系。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提出一种度量自然图像主 要属性的方法，通过提供一种涵盖自然图像重要属性的统一单位，以供后期定量评价改进 显示器参数时人眼所能察觉的对显示图像质量的影响，从而对显示技术的设计、研究提供 依据。 前期研究结果表明，对非专业观察者来说，影响显示质量评估的四个最重要的属 性是亮度、对比度、色彩和清晰度。然而这四个图像属性并不相互独立，因而考虑选取另 外一组相互独立并且能覆盖原有图像属性的新变量一一峰值亮度（WhiteLevel:WL)、暗 场亮度（BlackLevel:BL)、色饱和度（ColorSaturation:CS)和细节层次感（Contour RenderingiCR)。本专利技术将提供一种度量上述四种不同图像属性的方法，即以恰可察觉差 (JND)为例提出一种度量图像不同属性一一峰值亮度（WhiteLevel:WL)、暗场亮度（Black Level:BL)、色饱和度（ColorSaturation:CS)和细节层次感（ContourRendering:CR)的 方法。 本专利技术采用如下技术方案：，其特征在于，包括 如下步骤： 步骤一：按照以下方法对原始图像进行处理，得到测试图像： 方法1、将原始图像的峰值亮度改变2倍JND的量； 方法2、将原始图像的暗场亮度改变2倍JND的量； 方法3、将原始图像的色饱和度改变2倍JND的量； 方法4、将原始图像的细节层次感改变2倍JND的量； 步骤二：以原始图像为参照图像，分别对比上述四组测试图像中的任两组与参照 图像的差别，找出哪组中测试图像与参照图像间的差异比较大； 步骤三：更换不同的图像内容和被试，重复步骤一、步骤二； 步骤四：采用统计模型，分别求出不同图像属性改变量对应的Z值，而后进行显著 性统计分析。 优选地，所述图像峰值亮度JND值按照以下方法测定： 步骤A1按照以下方法对原始图像进行处理，得到测试图像： 步骤A101通过伽马校正将原始图像转换至线性空间； 步骤A102然后将线性转换后的图像由RGB空间经XYZ空间转换到xyY空间； 步骤A103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A104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A2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A3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Α4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 图像峰值亮度的JND值； 步骤Α5更换不同的原始图像及被试，重复步骤Α1-Α4 ;将所有被试对不同原始图 像的峰值亮度JND值进行均值计算及方差分析确定图像峰值亮度的JND值。 优选地，所述图像暗场亮度JND值按照以下方法测定： 步骤Β1按照以下方法对原始图像进行处理，得到测试图像： 步骤Β101通过伽马校正将原始图像转换至线性空间； 步骤Β102将步骤Β101处理后的图像由RGB空间经ΧΥΖ空间转换到xyY空间； 步骤B103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B104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B2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B3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； 步骤Μ更换不同的原始图像及被试，重复步骤B1~B3,将所有被试对不同原始图 像的暗场亮度JND值进行均值计算及方差分析确定图像暗场亮度的JND值。 优选地，所述图像色饱和度JND值按照以下方法测定： 步骤C1按照以下方法对原始图像进行处理，得到测试图像： 步骤C101通过伽马校正将原始图像转换至线性空间； 步骤C102然后将线性转换后的图像由RGB空间经ΧΥΖ空间和Lab空间转换到LCH 空间； 步骤C103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在0. 2-1. 5范围内等间隔分布； 步骤C104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 色饱和度分量的测试图像； 步骤C2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C3计算原始图像和JND临界图像中平均色饱和度值的差值，该差值的平均值 即为该被试对该原始图像色饱和度的JND值； 步骤C4更换不同的原始图像及被试，重复步骤C1-C3 ;将所有被试对不同原始图 像的色饱和度JND值进行均值计算及方差分析确定图像色饱和度的JND值。<当前第1页1&nb本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种度量自然图像主要属性的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：按照以下方法对原始图像进行处理，得到测试图像：方法1、将原始图像的峰值亮度改变2倍JND的量；方法2、将原始图像的暗场亮度改变2倍JND的量；方法3、将原始图像的色饱和度改变2倍JND的量；方法4、将原始图像的细节层次感改变2倍JND的量；步骤二：以原始图像为参照图像，分别对比上述四组测试图像中的任两组与参照图像的差别，找出哪组中测试图像与参照图像间的差异比较大；步骤三：更换不同的图像内容和被试，重复步骤一、步骤二；步骤四：采用统计模型，分别求出不同图像属性改变量对应的Z值，而后进行显著性统计分析。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：秦少玲，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32