• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.818-826
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• 2015

인간 시각 체계(Human Visual System: HVS)의 영상 화질 인지 특성을 정교하게 반영하는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)방법들이 최근 활발히 연구되어 왔다. 이와 관련된 HVS의 특성 중, 광적응(Luminance Adaptation: LA)효과는 HVS의 왜곡에 대한 민감도가 영상 배경 밝기에 따라 달라지는 특성을 가리키며, 이 효과는 베버의 법칙(Weber's law) 모델을 통해 많은 IQA 방법들에 반영되어져 왔다. 본 논문에서는 처음으로 이러한 베버의 법칙 모델을 기반으로 하는 기존 IQA 방법들이 LA 효과를 부정확하게 반영해 왔다는 점을 수학적/정신물리학적 분석을 통해 밝힌다. 이러한 분석을 기반으로 우리는 IQA 방법에 LA 효과가 정교하게 적용될 수 있는 새로운 LA 효과 기반 국부 가중치 함수(LA effect-based Local weight Function: LALF)를 제안한다. 우리는 제안 LALF를 SSIM(Structural SIMilarity) 및 PSNR 척도(metric)에 적용하여 제안 방법의 효과를 검증하였다. 실험 결과, LALF가 적용된 SSIM은 기존 SSIM 대비 측정된 주관적 화질 점수와의 스피어 랭크 순위 상관계수 기준 약 5% 포인트가 향상될 정도로 제안 방법의 큰 효과성을 입증하였다. 또한, 제안한 LALF는 PSNR에 적용된 경우에도 기존 PSNR 대비 약 2.5% 포인트의 성능 향상을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.78-80
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• 2015

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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.95-98
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• 2012

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.