基于色貌的感知对比度评价方法及建模研究

摘要

随着科技的进步和人们生活水平的提高，各种类型的显示设备在日常生活和工作中得到了广泛应用，而其颜色特性的评价已成为各种显示技术在激烈竞争中取胜的关键。其中，对比度更是显示设备性能评价的指标性参数。但是，传统的对比度评价方法大多侧重于亮度的物理测量，往往不能反映人眼视觉系统(HVS)的真实感知，也不适应于变化的观察条件。因此，本研究利用心理物理学实验方法获取简单图样的视觉亮度阈值以及亮度感知对比度评估数据，基于色貌模型建立了相应的亮度感知对比度模型。进而，通过对亮暗及彩色条纹对比灵敏度函数(CSF)的视觉测量，分析了空间频率及颜色特性对感知对比度的影响。最后，基于色貌模型和CSF，提出了复杂图像的感知对比度模型，并利用图像颜色外貌感知实验的视觉数据进行了测试和验证。
　　 在视觉实验之前，首先对显示器的颜色特性进行了详细的测量与分析。对于不完全满足色品恒定性和通道相加性假设的大尺寸液晶显示器(LCD)，采用局域三维查找法实现其颜色特征化，并提出了一种自适应实时搜索算法以提高其变换效率，特征化精度优于0.5△E*ab。对于阴极射线管(CRT)显示器，采用色品坐标变化的分段线性插值(PLVC)方法并结合抖动技术进行颜色特征化，特征化精度高达0.31△E*ab。对于近似满足两个假设条件的专业级Eizo LCD，采用了色品坐标不变的分段线性插值(PLCC)方法，特征化精度达到0.98△E*ab。
　　 通过恒常刺激视觉评价实验方法并采用数据处理的概率分析法，分别获得9种不同观察条件下对均匀中性色背景下不同亮度水平的19个目标刺激的视觉亮度阈值，并采用四种不同的颜色属性量进行表征，即以cd/m2为单位的亮度L、CIELAB的明度L*、CIECAM02的明度J和视明度Q。由变异系数CV对其相应的阈值对比度表征方程的预测性能进行评价，结果表明，基于色貌属性量的表征方程在不同观察条件下与视觉数据有更好的一致性，为建立感知对比度模型提供了实验和理论支持。
　　 基于幅值估计的心理物理学方法，分别实施了参考色样与测试色样观察条件相同（实验一）和参考色样观察条件固定（实验二）的感知对比度视觉评价实验，并通过视觉数据的拟合建立了亮度的感知对比度模型。建模的途径分为两类，一类是基于感知属性量特别是色貌属性量的对比度表征，另一类是基于恰可察觉亮度阶数的对比度表征。通过标准化残差平方和(STRESS)及F-test对不同模型预测性能的检验和比较可知，基于CIECAM02视明度Q的对比度模型CQ相比其他模型更加符合人眼视觉系统的非线性感知特性，并且对不同观察条件的适应性较好，因此可以推荐为实际应用中所采用的感知对比度模型，以取代传统的亮度对比率公式。为了方便地应用CQ模型于LCD对比度性能的评价，设计了圆斑测试图样，并提出了结合LCD色度预测模型的感知对比度评价流程，最后经视觉数据的实际测试，验证了其预测过程的可行性和预测性能的有效性。
　　 利用交叉阶梯法在CRT显示器上分别测得灰色中心及有彩颜色中心在0.5～11.7 cpd空间频率范围内的亮度/明度及彩色对比度阈值，并拟合得到不同颜色中心的CSF以及不同空间频率下的彩色对比度阈值色度椭圆，分析了空间频率及颜色特性对对比度感知的影响。其间，提出了基于色差定义的统一量度的明度CSF和彩度CSF，并基于Barten模型建立了不同明度水平的明度CSF数学模型。
　　 采用类别判断的心理物理学实验方法对包含空间频率信息和颜色信息的复杂图像的颜色外貌属性进行了视觉评估，包括图像质量、对比度、色彩度、锐度、自然性以及全局对比度和局部对比度。在对图像感知对比度及其影响因素进行分析的基础上，提出了基于CSF空间频率适应和色貌模型的图像感知对比度模型S-PBCDR-Ⅰ和S-PBCDR-Ⅱ，并与相对单图像感知对比度模型△SIPk和基于像素色差比的PBCDR模型进行了比较。经过视觉数据的检验，S-PBCDR-Ⅰ模型表现出相对最优的图像感知对比度预测性能，更加简便实用。
　　 最后，对本论文的主要内容以及所取得的主要研究成果予以概括总结，并对今后进一步的研究工作进行了展望。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景、目的和意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究目的和意义

1．2 国内外研究概述

1．2．1 显示设备颜色特征化方法

1．2．2 视觉亮度阈值及其规律

1．2．3 亮度对比度模型的发展

1．2．4 对比灵敏度函数的测量与建模

1．2．5 图像质量与图像对比度

1．3 本论文的主要研究内容

2 颜色科学相关理论基础

2．1 基础色度学

2．1．1 CIE1931与CIE1964标准色度系统

2．1．2 CIELAB均匀颜色空间

2．2 色貌现象与色貌模型

2．2．1 色貌现象

2．2．2 色貌观察条件及参数

2．2．3 色貌模型CIECAM02计算流程

2．3 色差的评价

2．3．1 色差的视觉判断

2．3．2 基于CIELAB颜色空间的典型色差公式

2．3．3 基于CIECAM02色貌模型的色差公式

2．4 颜色视觉心理物理学实验方法与数据分析

2．4．1 心理物理学实验方法

2．4．2 心理物理学法则

2．4．3 基于统计学的数据分析方法

2．5 本章小结

3 显示设备的颜色特性研究与观察条件的实现

3．1 颜色测量设备

3．2 显示设备特性测量

3．2．1 基本参数及物理属性

3．2．2 基本颜色特性评估测试

3．2．3 其它特性

3．3 显示设备颜色特征化

3．3．1 颜色特征化的一般原理

3．3．2 大尺寸LCD特征化方法

3．3．3 CRT显示器特征化方法

3．3．4 Eizo专业显示器特征化方法

3．4 观察条件的实现

3．5 本章小结

4 视觉亮度阈值的测量与表征

4．1 视觉亮度阈值测量实验方案

4．1．1 实验设置

4．1．2 实验刺激

4．1．3 实验方法

4．2 阈值水平的亮度及对比度感知特性

4．2．1 视觉亮度阈值的影响因素

4．2．2 阈值水平的韦伯对比度

4．3 视觉亮度阈值的表征

4．4 感知对比度模型的探讨

4．4．1 基于感知亮度的感知对比度模型的探讨

4．4．2 基于恰可察觉亮度阶数的感知对比度模型的探讨

4．5 本章小结

5 亮度感知对比度的评价与建模

5．1 亮度感知对比度的建模方法

5．1．1 基于亮度感知属性量的模型

5．1．2 基于恰可察觉亮度阶数的模型

5．2 参考色样与测试色样观察条件相同的感知对比度实验(实验一)

5．2．1 实验方案

5．2．2 观察者精度

5．2．3 观察条件对感知对比度的影响

5．2．4 对比度模型的参数拟合及性能检验

5．2．5 归一化模型及适用性讨论

5．3 参考色样观察条件固定的感知对比度实验(实验二)

5．3．1 实验方案

5．3．2 观察者精度及观察条件的影响

5．3．3 显示设备的传统对比率CR

5．3．4 基于基本观察条件下测量数据的感知对比度建模及其性能评价

5．3．5 基于对应观察条件下测量数据的感知对比度建模及其性能评价

5．4 液晶显示器感知对比度模型的应用研究

5．4．1 用于感知对比度评价的测试图样

5．4．2 感知对比度评价的间接预测法

5．5 本章小结

6 空间频率及颜色对对比度感知的影响

6．1 对比灵敏度函数

6．1．1 对比灵敏度函数的定义及其测量方法

6．1．2 对比灵敏度函数的一般模型

6．2 实验方案

6．2．1 实验设备

6．2．2 实验条件与实验方法

6．2．3 观察者精度

6．3 灰色中心的对比灵敏度测量与分析

6．3．1 实验条件

6．3．2 亮度对比度阈值的实验数据分析

6．3．3 彩色对比度阈值的实验数据分析

6．3．4 基于色差定义的统一量度的明度／彩度CSF

6．4 其它颜色中心的对比灵敏度测量与分析

6．4．1 实验条件

6．4．2 明度对比度阈值的实验数据分析与建模

6．4．3 彩色对比度阈值的实验数据分析

6．5 本章小结

7 图像对比度及建模

7．1 测量图像色貌感知的实验方案

7．1．1 实验设备与测试图像

7．1．2 心理物理学实验方法

7．1．3 观察者精度

7．2 图像感知对比度的影响因素

7．2．1 图像内容的影响

7．2．2 图像处理方法的影响

7．2．3 感知对比度与其它图貌属性量之间的关系

7．3 图像感知对比度的建模

7．3．1 两种图像对比度模型及其经验公式

7．3．2 基于CSF和色貌模型的图像感知对比度模型

7．3．3 图像对比度模型的性能检验

7．4 本章小结

8 总结与展望

8．1 总结

8．2 展望

参考文献

攻读博士学位期间发表的学术论文