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文檔簡介
1、在智能移動終端迅速而廣泛地滲透于人們生活和工作中的同時,對不同類型智能移動終端圖像顯示性能評價的重要性和迫切性日趨提升。然而,目前還沒有針對此類顯示設備的圖像顯示性能評價方法,僅通過色域、亮度、像素密度等設備物理參數的簡單比較,并不符合人眼視覺系統(tǒng)本身對彩色圖像感知的復雜性,也不適應于智能移動終端多樣化的觀察環(huán)境條件,更無法提供不同顯示屏在圖像感知差異上的量化評價結果。因此,本論文致力于對智能移動終端建立科學有效的圖像顯示質量評價機制。
2、首先對不同屏幕材質的智能移動終端進行了重要顏色特性的測試與比較,并且實現了對其顯示顏色三刺激值與色貌量值的精確數學預測,進而通過縝密設計的心理物理學視覺實驗,在三種照明條件下對四臺智能移動終端顯示屏獲取了圖像質量的大量視覺評估數據,由此基于兩類不同尺寸的智能移動終端展開了深入的討論,最終提出了總體圖像質量的完整預測流程及其數學表征模型,并對其預測性能進行了評價和驗證。
為了物理測評智能移動終端的顯示性能,針對基于TFT(thi
3、n film transistor)、IPS(in-plane switching)和AMOLED(active matrix organic light emitting diode)等不同顯示技術的智能移動終端,進行了顏色特性的詳細測量與分析,比較其在通道光譜特性、階調再現特性、重復性、色域、空間均勻性、通道獨立性和色品恒定性等顯示相關特性方面的表現,并分析了GOG、S-CurveⅠ、S-CurveⅡ、PLCC、PLVC、Maski
4、ng等常用色度特征化模型對智能移動終端的顏色預測精度,綜合精度和效率兩方面因素以及視覺實驗的具體需求,對每臺顯示屏分別建立了正向和反向色度特征化模型,以實現精確的顏色預測及控制,為圖像調制和色貌量值獲取等必備工作奠定了基礎。其中,對于通道獨立性極差而無法適用現有模型的AMOLED顯示屏,提出了多項式補償模型進行精確的正向顏色預測,并優(yōu)化選取了以8×8×8采樣的3D-LUT模型實現了反向特征化的顏色控制。
心理物理學實驗的方案綜
5、合了模型完整性、設備通用性、照明普適性、圖像應用的特色性等多項要求,選取不同設備物理參數的IPS、AMOLED兩臺智能移動電話顯示屏和IPS、TFT兩臺平板電腦顯示屏,以dark、500 lx和10000 lx三種照度條件分別模擬黑暗環(huán)境、標準辦公照明和室外光環(huán)境,對于風景、游戲界面、電影場景、地圖、網頁等多種應用類型的原始圖像,經過明度、色調、彩度、分辨率等20種調制產生了一系列測試圖像,以類別判定法的心理物理學實驗方法,由10名觀察
6、者分別就自然性、鮮艷性、明亮度、對比度、銳度、清晰度、喜好性及總體圖像質量等多個圖像質量感知參量進行了判斷,由此獲取了大量的視覺評價原始數據。
基于心理物理學實驗的重要工作,通過Thurstone比較判斷法則的條件五將原始類別得分轉換成等距分值數據后,對所有圖像質量感知參量的表現展開了全面深入的綜合比較與探討。通過各參量相互之間Pearson相關系數的分析,討論了不同參量間的相互作用,并進一步以因子分析的數學手段尋求總體圖像質
7、量的重要影響因素,從而確定了與總體圖像質量相關性較強的關鍵分項參量。從圖像內容、調制方法兩個層面詳細討論了圖像參數、設備物理參數對各個圖像質量感知參量的作用;從相同顯示屏在dark、500 lx和10000lx三種照度下的感知參量表現以及單因素方差分析,討論了照明環(huán)境參數對不同圖像質量感知參量的影響。經過兩類不同尺寸智能移動終端實驗結果的平行比較與歸納,確定了圖像質量建模的總體思路與方案。
以視覺數據的深入分析和討論為基礎,提
8、出了符合人眼視覺感知特性的智能移動終端圖像質量評價流程,以及包括多元回歸預測總體圖像質量與數學表征分項參量等兩個階段的表述模型。首先,選取自然性、鮮艷性、清晰度等重要分項感知參量,分別對不同應用類型的圖像確定了各自的參量選擇方式及權重系數,以參量間不同權重的線性組合建立了預測總體圖像質量的多元回歸函數。然后,基于CIECAM02色貌模型對像素色貌量值的計算,并連同相應設備物理參數的調整函數,分別實現了對自然性、鮮艷性、清晰度等分項參量的
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