인지 색차에 기반한 TMO 이미지 품질 평가
Tone-Mapped Image Quality Assessment Based on Perceived Color Difference
초록/요약
High Dynamic Range (HDR) technology, which increases the dynamic range close to what is seen by the eyes, has recently been developed to improve visual satisfaction. In addition, although HDR images have increased, only a few HDR displays can fully represent a wide range of luminance and color. Therefore, to view HDR images on Low Dynamic Range (LDR) displays, a tone mapping technique (TMO) is required to compress dynamic ranges. Because this process results in information loss due to decreased luminance and color range, and the quality of the converted image varies according to the tone mapping technique, Image quality assessment is needed. In this paper, TMO image quality which is based on Human Vision System is proposed. The problem is that current TMO image quality assessments cannot be evaluate color distortion. Evaluation of color distortion is an important part of the TMO process because reducing the range of colors is inevitable. To solve this problem, color difference(CIEDE2000) is used. In addition, a brightness conversion function considering is applied to reflect the speciality of visual satisfaction that occurs when comparing images with different dynamic ranges. The proposed image quality assessment is compared to two existing techniques and performance is verified using two verification tools. The results of the experiment showed a 1.5 - fold improvement in SROCC and KROCC compare to the conventional techniques. This confirms that the proposed technique reflects the visual characteristics and outperforms the existing technique.
more초록/요약
최근 영상 기술 중 시각 만족도 향상을 위해 실제 눈으로 보는 것에 가깝도록 동적 범위를 향상시키는 HDR(High Dynamic Range)기술이 발전하고 있다. 이와 함께 HDR 영상들이 증가했지만 넓은 휘도 및 색 범위를 온전히 표현할 수 있는 HDR 디스플레이는 소수에 불과하다. 따라서 HDR 영상을 기존 LDR(Low Dynamic Range) 디스플레이에서 시청하기 위해서는 동적 범위를 압축시키는 톤 매핑 기법(Tone Mapping Operator, TMO)이 필요하다. 이 과정에서 휘도 및 색도 범위가 줄어들면서 정보손실이 발생하고, 톤 매핑 기법에 따라 변환된 이미지의 품질이 달라지기 때문에 이미지의 품질을 정확하게 평가할 수 있는 평가 도구가 필요하다. 본 논문에서는 동적 범위가 다른 HDR 이미지와 LDR 이미지를 평가하기 위해 인지 색차를 기반으로 하는 평가 기법을 제안한다. 기존의 TMO 이미지 품질 평가 기법은 색 왜곡에 대한 평가가 불가능하다는 문제점이 있다. TMO 과정에서 색 범위 축소가 불가피하기 때문에 색 왜곡 평가는 중요한 부분이다. 이를 해결하기 위해 인지 색차 (CIEDE2000)을 활용하여 색 왜곡 정도를 반영했다. 또한 동적범위가 다른 두 이미지를 비교할 때 발생하는 시각 만족 특수성을 반영하기 위해 인지 특성을 고려한 밝기 변환 함수를 적용하였다. 제안하는 이미지 품질 평가 기법을 기존에 존재하는 두 개의 기법과 비교하였고 두 가지 검증 도구를 사용하여 성능을 검증했다. 실험 결과 기존 기법 보다 상관관계가 1.5배 개선된 결과를 얻었다. 이로써 제안하는 기법이 시각 특징을 반영하여 기존 기법보다 우수한 성능을 보임을 검증하였다.
more목차
1. 서론 1
2. 배경 및 관련 연구 3
2.1. HDR 3
2.2. TMO 3
2.3. IQA 4
2.3.1. HDR IQA 5
3. 연구 동기 7
4. 제안 기법 11
4.1. 인지 색차 기반 이미지 평가 도구 11
4.2. 색 왜곡 검출 12
4.3. 밝기 변환 함수 15
5. 실험 결과 및 분석 18
6. 결론 및 향후 연구 21
참고문헌 22
