de nombreuses données sont utilisées pour caractériser les écrans électroniques: résolution, pixels par pouce, taux de rafraîchissement, luminance (lentes), pas de pixel, plage dynamique, Rapport de contraste, etc. Toutes ces informations sont destinées à aider à transmettre la qualité d’un affichage. Mais en fin de compte, c’est l’expérience visuelle des utilisateurs humains qui définira les performances d’un écran—et déterminera en grande partie son succès sur le marché., Alors, comment les concepteurs et les fabricants d’écrans peuvent-ils évaluer la qualité de leurs produits selon les normes des téléspectateurs humains?
L’utilisation d’inspecteurs de la qualité humaine a été une approche. Mais suivre la demande du marché et la vitesse et le volume de la production de masse a nécessité la mise en œuvre de solutions d’inspection automatisées., Quantifier le discernement de la perception visuelle humaine – la norme de qualité ultime-était un défi jusqu’à ce que la National Aeronautics and Space Administration (NASA) développe une méthode pour mesurer la différence juste perceptible (JND) basée sur un observateur Standard Spatial (SSO).1
origine de la différence juste perceptible
Le concept de différence juste perceptible a été formulé pour la première fois par le psychologue du 19ème siècle Ernst Weber, qui l’a défini comme la « quantité minimale par laquelle l’intensité du stimulus doit être modifiée afin de produire une variation notable de l’expérience sensorielle.,”La loi de 2weber (ou loi de Weber-Fechner) soutient que le changement dans un stimulus (quelque chose vu ou senti par un sujet humain, comme la luminance d’un écran d’affichage) qui sera juste perceptible est un rapport constant au stimulus initial.
cette loi est généralement vraie pour tous nos sens, y compris la vue, le toucher, le goût, l’odorat et l’ouïe, et pour plusieurs types de stimuli, y compris la luminosité, la douceur, le poids et la pression., Les seules exceptions ont tendance à être dans les extrêmes d’un stimulus (par exemple, pour les écrans dans des états de luminosité très élevée ou faible, le seuil de discernement n’a pas toujours un rapport constant).
Observateur Standard spatial& JND
l ‘ « observateur standard” est une construction qui a longtemps été utilisée dans les efforts scientifiques et industriels pour quantifier la couleur. Les chercheurs ont recueilli des données de plusieurs sujets de test pour définir la perception visuelle humaine « moyenne »., Par exemple, les ellipses de MacAdam sont une représentation des régions sur le diagramme de chromaticité où les couleurs à l’intérieur de chaque ellipse sont indiscernables pour les observateurs de la couleur au centre. Le contour de chaque ellipse représente donc le seuil de différences de chromaticité juste perceptibles pour un spectateur humain (statistiquement) moyen. Cela signifie que tout individu peut ou non remarquer une différence, selon l’endroit où il se trouve sur le spectre de sensibilité, mais au moins 50% d’un groupe d’observateurs percevra une différence dans des conditions ordinaires., Une « différence juste perceptible » (ou JPD) fait référence à la plus petite différence discernable dans les conditions de visualisation les plus favorables .
ellipses de MacAdam tracée sur la CIE 1931 diagramme de chromaticité xy, illustré de dix fois leur taille réelle. Chaque ellipse représente une région dans laquelle toutes les couleurs sont indiscernables de la couleur au centre de l’ellipse, à un œil humain moyen. (Image: CC BY-SA 3.,0)
le modèle Spatial Standard Observer de la NASA a ajouté un élément spatial dans le mélange, créant un outil pour mesurer la visibilité d’un élément, ou la « discriminabilité visuelle” de deux éléments. Comme pour le développement de color JND, SSO a été développé en collectant un ensemble complet de données de test humaines pour fournir un modèle calibré de la vision humaine.
le SSO « calcule une mesure numérique de la force perceptive de l’image unique, ou de la différence visible entre les deux images., Les mesures de visibilité sont fournies en unités de différences juste perceptibles (JND), une mesure standard de l’intensité perceptuelle. »2
cette méthode a été développée avec de nombreuses applications potentielles à l’esprit, « notamment dans l’inspection des écrans pendant le processus de fabrication., »2 Il est également utile pour « évaluer la vision des véhicules aériens non pilotés (UAV); prédire la visibilité des UAV d’autres aéronefs; estimer la visibilité, à partir d’une tour de contrôle, des aéronefs sur les pistes; mesurer la visibilité, à distance, des dommages sur les aéronefs et sur une navette spatiale; évaluer la lisibilité du texte, des icônes ou d’autres symboles; spécifier la résolution d’une caméra ou d’un dispositif d’affichage estimating estimer la qualité de l’imagerie vidéo numérique compressée; et prédire les résultats de la chirurgie oculaire corrective au laser., »3
de nombreuses industries s’appuient sur la caractérisation JND pour garantir les performances des écrans dans des environnements critiques. Par exemple, l’étalonnage en niveaux de gris est essentiel pour les écrans médicaux utilisés pour visualiser des images radiographiques. JND est appliqué aux affichages aérospatiaux et automobiles qui montrent des informations vitales au pilote/conducteur pendant le fonctionnement. Les normes réglementaires dans ces industries appellent JND comme un facteur à utiliser pour évaluer les performances d’affichage. Les écrans de qualité grand public tels que les téléphones intelligents et les téléviseurs sont également mesurés selon les normes JND.,
Application de JND pour afficher la qualité
l’échelle JND est définie de sorte qu’une différence JND de 1 soit juste perceptible. Sur une échelle absolue, une valeur JND de 0 ne représente aucun contraste spatial visible et une valeur JND absolue de 1 représente le premier contraste spatial visible. Pour les technologies d’affichage, cette échelle permet de classer les défauts en fonction de leur gravité., Les facteurs inclus dans le modèle JND comprennent la fréquence spatiale (la vitesse à laquelle le contraste spatial varie), l’orientation (l’orientation angulaire du contraste spatial par rapport au plan de vision défini par les yeux humains) et la distance de l’observateur par rapport à l’écran visualisé.
le SSO fonctionne sur une image numérique ou une paire d’images numériques, ce qui signifie qu’il peut être utilisé avec des systèmes d’imagerie numérique, tels qu’un photomètre d’imagerie contrôlé par ordinateur ou un colorimètre comme la série ProMetric® de Radiant., Le système d’imagerie capture des données sur la distribution spatiale de la luminance et de la couleur de l’image d’affichage, puis ces données sont analysées pour créer une carte JND de l’image.
L’algorithme de la NASA a été autorisé et adapté pour être utilisé dans le logiciel D’analyse D’image Radiant Vision Systems afin de permettre aux applications prêtes à afficher des données. En général, une image de mesure photopique ou colorimétrique peut être utilisée pour permettre de classer les images d’affichage avec une corrélation directe avec la perception visuelle humaine de la luminance et de la couleur., En utilisant l’analyse JND, les défauts d’affichage tels que mura (imperfections et non-uniformité) peuvent être identifiés et classés en fonction de leur gravité.
implémentation d’algorithmes JND pour les tests D’affichage automatisés
L’utilisation de l’analyse JND pour évaluer l’uniformité de l’affichage identifie le changement sur une surface qui sera perceptible par une personne moyenne au moins la moitié du temps. Le logiciel TrueTest™ de Radiant avec TrueMURA™ intègre la qualification JND pour évaluer les zones non uniformes dans les écrans éclairés qui seraient jugées inacceptables par un observateur humain.,
l’Identification et la classification des défauts qui représentent une « différence” (JND) à une moyenne observateur humain, au moins la moitié du temps.
la fonction d’analyse JND traite une image capturée d’un affichage pour générer un mappage JND de l’image. L’algorithme génère également trois métriques JND qui peuvent être utilisées pour évaluer la qualité visuelle de l’affichage. Ceci a une valeur immédiate pour des applications de chaîne de production; par exemple, dans les installations de fabrication D’affichage à cristaux liquides et les chaînes de montage finales d’affichage.,
Les fabricants D’écrans peuvent utiliser des valeurs de visibilité humaine pour définir des paramètres de réussite/échec pour certains types de mura—lorsqu’ils sont présents. Les zones de non-uniformité au centre de l’écran peuvent être plus une distraction pour les utilisateurs que les défauts vers les bords ou les coins d’un écran, ainsi des normes de qualité internes peuvent être définies pour des tolérances de 90-100% d’uniformité pour spot mura qui apparaît dans le centre de l’écran, tandis que 80% d’uniformité,
analyse JND brute d’une image d’écran (en haut) capturée par un colorimètre D’imagerie ProMetric et le logiciel TrueMURA. L’image est plus claire pour les valeurs supérieures de JND et plus sombre pour les valeurs inférieures, montrant mura au centre de l’écran et des fuites de lumière et des artefacts de taches sombres le long du bord. Une représentation en fausse couleur de la carte JND (en bas) montre les zones avec des valeurs JND supérieures à 1, qui est le seuil pour être « juste perceptible »., L’endroit en bas à droite a la plus grande valeur calculée de JND, et la zone tachetée sur la majeure partie de l’affichage représente des valeurs JND de 0,7 ou moins.
la détection des défauts D’affichage effectuée à l’aide de ce type de système démontre que l’analyse JND est un moyen efficace d’obtenir des informations supplémentaires sur la qualité d’image d’affichage qui s’étend à d’autres techniques d’analyse. Ce système d’analyse peut être appliqué à n’importe quel type d’affichage, y compris les écrans LCD, LED et OLED., Comme pour les écrans lumineux, la mesure JND peut être appliquée à des surfaces non éclairées pour détecter et évaluer les problèmes d ‘ « uniformité” sur les surfaces causées par des rayures, des bosses, des taches, des débris et d’autres défauts.
pour en savoir plus sur JND et son application à la mesure et à l’inspection de l’affichage, lisez le livre blanc « méthodes de mesure des défauts D’affichage et Mura en corrélation avec la Perception visuelle humaine., »Corréler avec précision les perceptions humaines des défauts avec les informations qui peuvent être recueillies à l’aide de colorimètres d’imagerie offre une opportunité de détection et de quantification objectives et reproductibles de ces défauts.
dans le livre blanc, vous découvrirez la caractérisation JND et la mise en œuvre d’algorithmes JND pour les tests d’affichage automatisés afin de détecter et de noter mura et d’autres défauts en fonction de l’expérience visuelle humaine.,
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
