Tam je hodně dat, které charakterizuje elektronické displeje: rozlišení, počet pixelů na palec, obnovovací frekvence, svítivosti (hnidy), rozteč bodů, dynamický rozsah, kontrast, atd. Všechny tyto informace mají pomoci zprostředkovat kvalitu displeje. Ale nakonec je to vizuální zkušenost lidských uživatelů, která definuje výkon displeje-a do značné míry určuje jeho úspěch na trhu., Jak tedy mohou designéři a výrobci displejů hodnotit kvalitu svých výrobků podle standardů lidských diváků?
používání inspektorů lidské kvality bylo jedním z přístupů. Ale držet krok s tržní poptávkou a rychlostí a objemem hromadné výroby si vyžádalo implementaci automatizovaných kontrolních řešení., Kvantifikace rozlišování lidské vizuální vnímání—konečný standard kvality—byla výzva, dokud Národní úřad pro Letectví a kosmonautiku (NASA) vyvinul metodu pro měření Jen Znatelný Rozdíl (JND) je založena na Prostorové Standardní Pozorovatel (SSO).1
Původ Právě Znatelný Rozdíl
pojem Jen Znatelný Rozdíl byl poprvé artikuloval 19. století psycholog Ernst Weber, který ji definoval jako „minimální částka, o kterou intenzitě stimulu, musí být změněn s cílem produkovat znatelné rozdíly v smyslové zkušenosti.,“2Weber zákon (nebo Weber-Fechnerův zákon) platí, že změna podnět (něco prohlížet, nebo vycítil lidský subjekt, jako je jas zobrazení na obrazovce), že bude jen patrný je konstantní poměr k počáteční stimul.
Tento zákon obecně platí pro všechny naše smysly, včetně zraku, hmatu, chuti, čichu a sluchu, a pro více typů podnětů, včetně jasu, sladkost, hmotnosti a tlaku., Jediné výjimky bývají v extrémech stimulu (například u displejů ve velmi vysokých nebo nízkých stavech jasu nemá rozlišovací práh vždy konstantní poměr).
Prostorové Standardní Pozorovatel & JND
„standardní pozorovatel“ je konstrukt, který je dlouho používá ve vědeckých a průmyslových úsilí kvantifikovat barvy. Vědci shromáždili data z více testovaných subjektů, aby definovali „průměrné“ lidské vizuální vnímání., Například, Štěrk elipsy jsou reprezentace regionů na diagramu chromatičnosti, kde barvy uvnitř každé elipsy jsou k nerozeznání pozorovatelů od barvy ve středu. Obrys každé elipsy tedy představuje práh právě znatelných rozdílů chromaticity vůči (statisticky) průměrnému lidskému divákovi. To znamená, že daný jedinec může nebo nemusí všimnout rozdílu, v závislosti na tom, kde leží na citlivost spektra, ale alespoň 50% skupiny pozorovatelé budou vnímat rozdíl za běžných podmínek., „Jen znatelný rozdíl“ (nebo JPD) se týká nejmenšího rozlišitelného rozdílu za nejpříznivějších podmínek prohlížení .
MacAdam elipsách vyneseny na CIE 1931 xy diagram chromatičnosti, je uvedeno deset krát jejich skutečné velikosti. Každá elipsa představuje oblast, ve které jsou všechny barvy nerozeznatelné od barvy ve středu elipsy až po průměrné lidské oko. (Obrázek: CC BY-SA 3.,0)
NASA Prostorové Standardní Pozorovatel model přidáno prostorový prvek do mixu, vytváří nástroj pro měření viditelnosti prvku, nebo „vizuální discriminability“ ze dvou prvků. Jak s rozvojem barva JND, SSO byl vyvinut sbírání rozsáhlý soubor lidských zkušební údaje, které poskytují kalibrovaný model lidského vidění.
SSO “ vypočte číselné měřítko percepční síly jediného obrazu nebo viditelný rozdíl mezi těmito dvěma obrázky., Měření viditelnosti je zajištěno v jednotkách jen znatelných rozdílů (JND), což je standardní míra percepční intenzity.“2
tato metoda byla vyvinuta s ohledem na řadu potenciálních aplikací,“ zejména při kontrole displejů během výrobního procesu.,“2 To je také užitečné pro „hodnotí vidění od unpiloted vzdušné dopravní prostředky (Uav); předpovídání viditelnost Uav od ostatních letadel; odhad viditelnosti, z kontrolní věže, z letadla na přistávací dráhy; měření viditelnost z dálky, škody na letadlech a na raketoplánu; hodnocení čitelnosti textu, ikony nebo jiné symboly; specifikace rozlišení kamery nebo zobrazovací zařízení…odhad kvality komprimovaných digitálních video snímků; a předpovídání výsledků nápravných laserovou operaci očí.,“3
mnoho průmyslových odvětví se spoléhá na charakterizaci JND, aby zajistilo výkon displejů v kritických prostředích. Například kalibrace ve stupních šedi je životně důležitá pro lékařské displeje, které se používají k prohlížení rentgenových snímků. JND se používá pro letecký a automobilový průmysl displeje, které ukazují zásadní informace pro pilota / řidiče během provozu. Regulační normy v těchto odvětvích nazývají JND jako jeden faktor, který má být použit pro hodnocení výkonu displeje. Spotřebitelské displeje, jako jsou chytré telefony a televizory, se také měří podle standardů JND.,
aplikace JND pro zobrazení kvality
stupnice JND je definována tak, že rozdíl JND 1 by byl jen znatelný. V absolutním měřítku hodnota JND 0 nepředstavuje žádný viditelný prostorový kontrast a absolutní hodnota JND 1 představuje první znatelný prostorový kontrast. U zobrazovacích technologií tato stupnice umožňuje třídění vad podle jejich závažnosti., Faktory zahrnuté v JND model patří prostorové frekvence (jak rychle prostorový kontrast se liší), orientace (úhlové orientace prostorové kontrast v poměru k prohlížení rovinu definovanou lidské oči), a vzdálenost pozorovatele od displeje je zobrazeno.
SSO pracuje na digitálním obrazu nebo dvojici digitálních obrazů, což znamená, že může být použit s digitálními zobrazovacími systémy, jako je počítačově řízený zobrazovací fotometr nebo kolorimetr jako řada Radiant ‚ s ProMetric®., Zobrazovací systém zachycuje data o prostorovém rozložení jasu a barvy zobrazení obrazu a poté jsou tato data analyzována, aby se vytvořila JND mapa obrazu.
algoritmus NASA byl licencován a přizpůsoben pro použití v softwaru pro analýzu obrazu Radiant Vision Systems, aby umožnil připravené aplikaci zobrazovat data. Obecně lze použít fotopický nebo kolorimetrický měřicí obraz k tomu, aby zobrazovací obrazy byly odstupňovány přímou korelací s lidským vizuálním vnímáním jasu a barvy., Pomocí analýzy JND lze identifikovat a třídit vady jako mura (vady a nerovnoměrnost) podle jejich závažnosti.
Provádění JND Algoritmy pro Automatické Zobrazení Testování
Pomocí JND analýzy k vyhodnocení obsahové jednotnosti identifikuje změnu přes plochu, která bude patrný v průměru člověk alespoň polovinu času. Software Radiant ‚ s TrueTest™ s TrueMURA™ zahrnuje kvalifikaci JND pro hodnocení nerovnoměrných oblastí v osvětlených displejích, které by lidský pozorovatel považoval za nepřijatelné.,
Identifikaci a třídění vad, které představují „jen znatelný rozdíl“ (JND) k průměrnému pozorovateli alespoň polovinu času.
funkce analýzy JND zpracovává zachycený obraz displeje pro generování JND mapování obrazu. Algoritmus také výstupy tři JND metriky, které mohou být použity pro hodnocení vizuální kvality displeje. To má okamžitou hodnotu pro výrobní linky aplikací; například v obou LCD výrobních zařízení a konečné zobrazení montážních linek.,
výrobci displejů mohou použít hodnoty lidské viditelnosti k nastavení parametrů průchodu / selhání pro určité typy mura – pokud jsou přítomny. Oblasti non-uniformity ve středu displeje může být více rozptýlení pro uživatele, než vady směrem k okraji nebo rohy displeje, tedy vnitřní normy kvality může být nastavena tolerance 90-100% jednotnost na místě mura, který se zobrazí v zobrazení centra, zatímco 80% jednotnosti pro edge mura může stačit.,
Raw JND analýzy obrazu (nahoře) zajat ProMetric Zobrazovací Kolorimetr a TrueMURA Software. Obraz je světlejší pro vyšší hodnoty JND a tmavší pro nižší hodnoty, ukazující mura ve středu obrazovky a únik světla a artefakty tmavé skvrny podél okraje. Falešná barevná reprezentace JND mapy (dole) zobrazuje oblasti s hodnotami JND většími než 1, což je prahová hodnota pro „jen znatelné“., Místo v pravém dolním rohu má největší vypočtenou hodnotu JND a skvrnitá oblast na většině displeje představuje hodnoty JND 0.7 nebo nižší.
Zobrazení vadu detekce provádí pomocí tohoto typu systému ukazuje, že JND analýza je účinným prostředkem pro získání dalších informací o displeji, kvalitě obrazu, že se rozšíří do dalších technik analýzy. Tento analytický systém lze aplikovat na jakýkoli typ displeje, včetně LCD, LED a OLED displejů., Stejně jako u osvětlených displejů lze měření JND aplikovat na neosvětlené povrchy pro detekci a třídění problémů „uniformity“ na površích způsobených poškrábáním, promáčknutí, šmouhy, trosky a dalšími vadami.
Chcete-li se dozvědět více o JND a jeho aplikaci pro zobrazení měření a kontroly, přečtěte si metody whitepaper „pro měření defektů Zobrazení a Mura v korelaci s lidským vizuálním vnímáním.,“Přesné korelace lidského vnímání defektů s informacemi, které lze shromáždit pomocí zobrazovacích kolorimetrů, nabízí příležitost k objektivní a opakovatelné detekci a kvantifikaci těchto defektů.
V bílé knize, dozvíte se o JND charakterizace a provádění JND algoritmy pro automatické zobrazení testování k detekci a třídy mura a jiné vady podle lidské vizuální zkušenosti.,
CITATIONS
- Spatial Standard Observer, United States Patent 7,783,130 B2, March 20, 2012
- Spatial Standard Observer (SSO), Technology Solution, NASA 2015
- „The Spatial Standard Observer”, Information Technology Tech Briefs, September 1, 2006
