基于视觉感知的图像清晰度的测定方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于视觉感知的图像清晰度的测定方法，属于图像清晰度测定技 术领域。
【背景技术】
[0002] 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。随着信息时代的到来，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。
[0003] 中国发明专利申请（申请号为201210052401.2,授权日为2014-03-26)中披露了一 种图像清晰度JND值测定方法，首先将线性转换后的原始图像转换到xyY空间，对分量Y进行 处理，得到一组测试图像;然后找出至少一幅JND临界图像;接着计算原始图像和JND临界图 像中高斯函数方差参数的差值，该差值的平均值即为该被试对该原始图像清晰度的JND值。 该方法并未解决如何度量大于1个JND的图像清晰度变化问题。
【发明内容】
[0004] 为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于视觉感知的图像清晰度 测定方法，为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。
[0005] 为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
[0006] -种基于视觉感知的图像清晰度的测定方法，其特征是，包括如下步骤：
[0007] 1)测定图像清晰度的JND值；
[0008] 11)按照以下方法对原始图像进行处理，得到测试图像：
[0009] 101)通过伽马校正将原始图像转换至线性空间；
[0010] 102)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；
[0011] 103)在xyY空间中，保持其它分量不变，按照一组不同方差参数的高斯函数仅对分 量Y进行卷积，此组方差参数σ在0.1-0.8之间等间隔分布，参数的取值个数依据经验值选 择；
[0012] 104)将卷积后的图像由xyY空间经XYZ空间转换回RGB空间，得到一组具有不同模 糊程度的测试图像；
[0013] 12)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；
[0014] 13)根据步骤103)的处理过程，找出对应于JND临界图像的高斯卷积时的方差参数 值，该值的平均值即为该被试对该原始图像清晰度的JND值；
[0015] 14)更换不同的原始图像及被试者，重复步骤11)_13);将所有被试者对不同原始 图像的清晰度JND值进行均值计算及方差分析确定图像清晰度的JND值，记为R;
[0016] 2)按照步骤1)的方法生成测试图像，其中步骤103)中的方差参数σ取值介于0-2R 之间；
[0017] 3)利用二分法进行视觉感知实验，被试者需找出一幅测试图，被试者认为这幅图 的清晰度度变化介于原图和变化量最大测试图的中间位置，以该图对应的方差参数的值作 为主观中值；
[0018] 4)将步骤2)中的方差参数σ取值介于0-3R之间，重复步骤2)和3);
[0019] 5)将步骤2)中的方差参数σ取值介于1R-4R之间，重复步骤2)和3);
[0020] 6)更换不同的图像内容及被试者，重复步骤2)_5);对应于三个不同清晰度变化范 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；
[0021] 7)根据主观实验结果建立阈上心理量表。
[0022] 本发明所达到的有益效果:本方法对不同的被试、图像内容和测试图的清晰度度 变化区间重复进行试验，统计主观中值的均值，并以主观中值为基础，建立图像清晰度的阈 上心理量表，可以定量评价改进显示器参数、尤其是针对清晰度的参数设计时人眼所能察 觉的对图像清晰度的影响，从而对显示技术的设计、研究提供依据。
【附图说明】
[0023] 图1是本发明的生成测试图像的过程示意图；
[0024] 图2是本发明的基于视觉感知的图像清晰度测定结果。
【具体实施方式】
[0025] 下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明 的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0026] 本发明的自然图像清晰度的JND值测定方法，包括以下步骤：
[0027]步骤1)、按照以下方法测定图像清晰度的JND值：
[0028] 11)按照以下方法对原始图像进行处理，得到测试图像：
[0029] 101)通过伽马校正将原始图像转换至线性空间；
[0030] 102)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；
[0031] RGB空间到XYZ空间的转换为现有技术，其转换公式如下：
[0032] 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)，。
[0033] 103)在xyY空间中，保持其它分量不变，按照一组不同方差参数的高斯函数仅对分 量Y进行卷积，此组方差参数在〇. 1-0.8之间等间隔分布。
[0034] 104)将卷积后的图像由xyY空间转换回RGB空间，得到一组具有不同模糊程度的测 试图像。测试图像的生成过程如图1所示。
[0035]步骤12)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。
[0036]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，由被试者在两幅图中选出其认为哪幅图较清晰;如果被试者 选择正确，则更换方差参数较小的测试图；被试者一旦选择错误，则更换方差参数较大的测 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。<