공간주파수에 따른 contrast sensitivity를 측정할 수 있는 새로운 방법으로 차트를 제작하기 위해 차트 화면 최대 luminance값을 100%로 하여, 격자주파수의 mean luminance를 25, 50, 75%의 3개형태로 만들어 CS값 0 에서 $10^3$ 값이 되도록 하였다. 초등학생 5학년을 대상으로 공간주파수에 따른 CS값의 측정결과 평균 luminance 값이 떨어질수록 CS값은 감소되고, peak 위치도 low spatial frequency 쪽으로 이동하였다. 약시인 사람은 고주파수쪽에서 CS가 감소하거나, 전체주파수 공간에서 CS값이 감소하였다. 격자순응에 의해 CS 측정값은 순응된 공간주파수의 주변 영역에서 CS가 감소된다.
Tunnel lighting is composed of entrance zone, interior zone and exit zone by KS C 3703. We have to consider adaptation at entrance zone and exit zone lighting to prevent deteriorate visibility like black hole and white hole phenomenon. So External luminance, vehicle velocity and traffic volume should be considered in threshold zone lighting and vehicle speed and traffic volume should be considered in interior zone lighting. But existing tunnel lighting system is not good at visibility and economic because that is only controled by external luminance. So in this paper, We improve visibility and economic of tunnel lighting system using fuzzy reasoning according to external luminance, vehicle velocity, traffic volume.
The current research intends to quantify the surround luminance effects on the shape of spatial luminance CSF and to propose an image quality evaluation method that is adaptive to both surround luminance and spatial frequency of a given stimulus. The proposed image quality method extends to a model called SQRI[8]. The non-linear behaviour of the HVS was taken into account by using CSF. This model can be defined as the square root integration of multiplication between display MTF and CSF. It is assumed that image quality can be determined by considering the MTF of the imaging system and the CSF of human observers. The CSF term in the original SQRI model was replaced by the surround adaptive CSF quantified in this study and it is divided by the Fourier transform of a given stimulus. A few limitations of the current work should be addressed and revised in the future study. First, more accurate model predictions can be achievable when the actual display MTF is measured and used instead of the approximation. Then, a further improvement to the model prediction accuracy can be made when chromatic adaptation of the HVS is taken into account[45-46].
본 논문에서는 DCT 변환 공간상의 배경휘도와 주파수를 고려한 2차원의 개선된 광-적응 효과(luminance adaptation: LA) JND 모델을 제안한다. 기존의 LA JND 모델은 배경 휘도가 중간점인 회색에 가까울수록 JND가 낮고, 배경 휘도가 어두워지거나 밝아질수록 JND 값이 증가하는 U자형의 1차원 함수형태를 보였다. 그러나 기존 LA JND 모델은 주파수에 따른 영향이 반영되지 않았기 때문에 DCT와 같은 주파수 공간상 JND 모델로는 부정확 한 단점이 있다. 본 논문에서는 주파수와 배경휘도에 따른 2차원 LA JND 모델을 제안한다. 주파수에 따른 LA JND 값을 실제 실험을 통해 획득하였다. 실험 방법은 9가지 크기의 배경 휘도가 다르고 공간적 복잡도가 없는 균일한 영상을 대상으로 $8{\times}8$ 실수형 DCT를 수행한 다음, 15가지 경우의 주파수 크기가 다른 계수들에 대해 사람이 인지 할 때 까지 노이즈를 증가시켜서 JND 값을 찾는 방식을 사용하였다. 실험 결과 4 cpd(cycle per degree) 보다 작은 주파수 대역 에서는 기존의 LA JND 모델과 유사한 결과를 얻었지만 4 cpd보다 큰 주파수 대역에서는 오히려 배경휘도가 작은 값을 가질수록 JND가 감소하는 형태를 보였다. 수행한 실험 결과를 반영하여 주파수가 반영된 2차원 LA JND 모델을 제안한다.
광적응(Luminance Adaptation; LA) 효과는 영상의 배경 밝기에 따른 왜곡에 대한 시각 인지 민감도가 달라지는 특성을 의미한다. 기존 영상 화질 측정(Image Quality Assessment; IQA) 방법들은 베버의 법칙(Weber' s law) 모델을 이용하여 LA 효과를 IQA 방법에 반영해왔다. 그러나, 이러한 IQA 방법들에 있어서 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델은 다음 두 가지 이유로 부정확하게 동작한다: (i) 전통적인 베버의 법칙 모델은 실제 광도(luminance)에 대한 인지 민감도 응답값을 정확히 반영할 수 없다는 것이 밝혀졌다, (ii) 대부분 IQA 방법들은 픽셀 강도 영역에서 계산되지만, 베버의 법칙과 같은 LA 효과 모델들은 광도 영역에서 개발되었다. 따라서 광도와 픽셀 강도간 비선형 관계로 인해 IQA 방법에 반영된 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델들은 부정확하게 동작한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 처음으로 픽셀 강도 영역에서의 LA 모델을 이론적으로 유도한다. 본 논문에서 제안하는 픽셀 강도 영역에서의 LA 효과 모델은 감마 교정 함수(Gamma correction function)와 광도 영역에서의 LA 효과 모델인 제곱-법칙(power-law) 모델을 기반으로 하는 테일러 급수 확장 근사화를 통해 유도된다. 제안하는 픽셀 강도 영역 LA 효과 모델의 효과를 검증하기 위해, 제안하는 LA 효과 모델을 PSNR 에 도입하여 광범위한 실험을 수행한다. 실험 결과, 제안하는 LA 효과 모델 기반 PSNR 은 PSNR 및 베버의 법칙 기반 PSNR 대비 괄목할 만한 주관적 화질 예측 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 실외 환경에서 모바일 디스플레이에 발생하는 명순응 현상과 섬광(flare)을 고려하여 주변광원에 적응적인 모바일 디스플레이에서의 색 재현을 제안하였다. 실외 환경에서 디스플레이된 영상은 인간 시각의 명순응 현상에 의해서 어둡게 인지되고 섬광으로 인하여 장치의 밝기는 다소 높아지지만 채도가 감소하는 현상이 발생한다 이러한 현상을 해결하기 위하여 입력 영상의 밝기를 향상하고 채도를 보상하여 실외에서 영상을 보더라도 실내에서와 유사한 영상으로 인지되도록 하였다. 첫째, 주변광원의 밝기는 조도센서를 사용하여 측정하고, 디스플레이의 반사율을 측정하여 해당 조도 하에서의 섬광을 계산하게 된다. 영상의 밝기는 주변광원의 밝기에 따라 변화하는 추상체(cone) 응답이 선형적으로 되도록 역변환 하여 향상하였다. 다음은 섬광으로 인하여 발생하는 물리적인 채도 저하 현상은 이것이 발생하기 전과 후의 차를 이용하여 그 크기만큼을 보상해 주었다. 결과적으로 제안한 방법을 적용한 영상을 실외 환경에서 보았을 때 기존의 어둡게 보이고 채도가 낮아지던 현상이 향상됨을 실험을 통하여 알 수 있었다.
최근 서울시에는 도시의 야간경관을 풍성하게 하고 랜드마크성을 부여하는 미디어 파사드 건축물의 수가 증가하고 있지만 무분별한 미디어 파사드의 적용은 오히려 도시이미지를 저해하는 등의 문제가 제기되고 있다. 특히, 미디어 파사드는 기존 건물외관의 장식이나 경관조명에 비하여 조명면적이 크기 때문에 심미적 고려와 도시환경의 건강성을 위해서 지나친 밝기의 규제가 필요하다. 따라서 미디어 파사드 건축물의 야간조명 특성을 분석하여 지역 기준에 맞게 적절히 설계되어 있는지에 대한 검토가 필요하다. 본 연구의 목적은 미디어 파사드 건축물의 표면휘도와 색온도 등의 조명물리량을 측정하여 옥외 야간조명환경을 분석하는 것이다. 현재 서울에 위치한 대표성을 가진 5개 미디어 파사드 건축물을 선정하여 해당건물이 위치한 반대편도로의 측정점에서 CS-100 기기와 ProMetric-1400 기기를 이용하여 측정하였다. 미디어 파사드 조명부분의 표면휘도를 분석한 결과, 5개 건물 중 3개 건물의 휘도차는 크지 않아 디자인이 잘 된 것으로 났으나 5개 건물 중 4개 건물에서 서울시 기준인 $25[cd/m^2]$를 초과하는 것으로 나타났다. 또한, 색온도를 분석한 결과 대부분 5,500[K]이상의 한색이 측정되어 서울시 도로조명 색온도 기준인 4,000~5,000[K]의 범위를 벗어나는 것으로 나타났다.
HDR (high dynamic range) 영상을 LDR (low dynamic range) 영상으로 변환할 때 톤 맵핑 (tone mapping) 과정은 필수적이다. 많은 TMO (tone mapping operator)는 인간 시각 시스템의 특성들을 모방하여 발달되어 왔고 그 중 가장 대표적인 시각 특성이 국부 순응 방식이다. 그러나 TMO는 밝기나 명암, 채도 등의 영상 정보들을 압축하여 LDR 영상으로 대응시키기 때문에 압축에 의한 화질 저하가 나타난다. 본 논문에서는 TMO에 의한 화질 저하 보상을 위해 인간 시각의 선명도 특성을 기저 및 세부 영상 분할 처리에 적용하여 휘도 적응적 에지 보존 함수를 제안했다. 또한, 인간 시각 시스템에서 공간 주파수와 대비 민감도 사이의 관계를 나타내는 CSF (contrast sensitivity function)를 이용하여 선명화 필터를 설계하고, 이를 배경 휘도에 따라 적응적으로 적용하였다.
등광도인 두 색으로 이루어진 배경(적색/녹색, 청색/녹색, 혹은 청색/황색 배경) 위의 중앙에 회색 원이 놓일 때 이 회색 원에 대한 잔상은 본래의 두 배경 색에 대한 가산 혼합 색인 것으로 나타났다. 잔상에 나타난 이러한 흔한 색은 두 배경 색의 광도가 다를 때에도 나타났고, 회색 인의 크기가 증가하였을 때에도 나타났다. 나타난 잔상의 채도는 순응 배경 자극의 평균 광도 값이 증가할수록, 그리고 회색 원의 크기가 감소할수록 증가하는 것으로 나타났다. 하지만 검사 자극의 중앙에 유채색 혹은 무채색의 경계선이 놓일 때 순응 자극의 두 배경 색에 대한 가산 혼합 색은 더 이상 나타나지 않았다. 검사자극에 놓인 경계선은 검사 영역의 양 쪽에서 유도된 객들이 반대편의 영역으로 퍼져나가는 것을 방해하고, 결과적으로 유도된 색이 두 색으로 분리된 상태로 유지하도록 하여 서로가 혼합되지 않도록 돕는 작용을 하는 것으로 추정된다. 검사 자극에 경계선이 놓이지 않는 경우, 잔상에서 유도된 색은 유도된 두 색 사이에 주관적 경계선을 형성하기에는 너무 약한 색 정보를 가지기 때문에 결과적으로 두 색이 반대편의 영역으로 퍼져 색채 혼합이 일어나는 것으로 추정된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.1080-1099
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2019
A better tradeoff between robustness and invisibility will be realized by using the just noticeable (JND) model into the quantization-based watermarking scheme. The JND model is usually used to describe the perception characteristics of human visual systems (HVS). According to the research of cognitive science, HVS can adaptively extract the structure features of an image. However, the existing JND models in the watermarking scheme do not consider the structure features. Therefore, a novel JND model is proposed, which includes three aspects: contrast sensitivity function, luminance adaptation, and contrast masking (CM). In this model, the CM effect is modeled by analyzing the direction features and texture complexity, which meets the human visual perception characteristics and matches well with the spread transform dither modulation (STDM) watermarking framework by employing a new method to measure edge intensity. Compared with the other existing JND models, the proposed JND model based on structural regularity is more efficient and applicable in the STDM watermarking scheme. In terms of the experimental results, the proposed scheme performs better than the other watermarking scheme based on the existing JND models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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