에 많이있는 데이터의 특성을 사용 전자 표시:해당 픽셀 인치율,광도(nits),픽셀 피치,동적 범위를 대비 비율,etc. 이 모든 정보는 디스플레이의 품질을 전달하는 데 도움을주기위한 것입니다. 그러나 궁극적으로 디스플레이의 성능을 정의하는 것은 인간 사용자의 시각적 경험이며 시장에서의 성공을 크게 결정합니다., 그렇다면 디스플레이 디자이너와 제조업체는 인간 시청자의 표준에 따라 제품의 품질을 어떻게 평가할 수 있습니까?
인간의 품질 검사관을 사용하는 것이 하나의 접근법이었습니다. 그러나 시장 수요와 속도 및 대량 생산의 볼륨 유지 자동화 된 검사 솔루션의 구현을 필요로 했다., 측정 분별력이 인간의 시각적 인식—의 궁극적인 품질 표준이 되었 도전할 때까지 National aeronautics and Space Administration(NASA)방법을 개발하여 측정값을 그냥 눈에 띄는 차이(jnd 는 화)기반에 공간적 표준 관찰자(SSO).1
의 기원은 다만 눈에 띄는 차이
의 개념을 그냥 눈에 띄는 차이 분명히 말한 첫 번째에 의해 19 세기 심리학자 에른스트 웨버로 정의 누가는”최소한으로는 자극 강도 변경해야 하에서 생산하기 위해 눈에 띄는 변화는 감각적 경험.,”2Weber 의 법률(또는 Weber-fechner 의법)보유하고는 변경에 자극을(무언가를 보거나 감지하여 인간의 주제와 같은 광도의 디스플레이 화)는 것은 다만 눈에 띄는 것은 일정한 비율을 초기 자극이다.
이 법은 일반적으로 사실에 대한 우리의 모든 감각을 포함한 광경,감각,미각,후각,청각,그리고 여러 종류의 자극을 포함한 광도,단맛이,무게,그리고 압력이다., 유일한 예외가 될 경향이에서 극의 자극을(예를 들면,디스플레이에 매우 높거나 낮은 광도국 식별 임계지 않는 항상 일정한 비율).
공간적 표준 관&jnd 는 화
“표준 관찰자”구하는 길에서 사용되고 과학과 산업의 노력을 정량화하는 색입니다. 연구자들은”평균적인”인간의 시각적 인식을 정의하기 위해 여러 시험 대상의 데이터를 수집했습니다., 예를 들어,자갈 타원의 표현 영역에도 다이어그램이 어디 색상 안에 각각의 타원은 구별할 수 없는 관계자에 컬러 센터도 있습니다. 의 윤곽선이 각각의 타원 따라서 임계값을 나타내의 그냥 눈에 띄는 차이의 색도를(통계적으로)평균 인간의 뷰어입니다. 즉 주어진 어떤 개별 수 있습니다 또는 통지하지 않을 수 있습니다 차이는 위치에 따라 그들은 거짓말에서 감도 스펙트럼이지만,50%이상의 그룹의 관찰자의 인식 차이가 일반 조건 하에서., “그냥 지각의 차이”(또는 JPD)의 가장 작은 뚜렷한 차이에서 가장 유리한 보 조건입니다.
자갈 타원에 그려 CIE1931xy 색도 다이어그램,다음과 같 열 번의 실제 크기입니다. 각 타원은 모든 색상이 타원의 중심에있는 색상과 평균적인 인간의 눈으로 구별 할 수없는 영역을 나타냅니다. (이미지:CC BY-SA3.,0)
NASA 의 공간적 표준 관찰자 모델에 추가되는 공간적 요소의 혼합으로 만들고,도구에 대한 측정 가시성 요소,또는”시각적 discriminability”의 두 요소입니다. Color JND 의 개발과 마찬가지로 SSO 는 인간 시력의 보정 된 모델을 제공하기 위해 광범위한 인간 테스트 데이터 세트를 수집하여 개발되었습니다.
SSO”는 단일 이미지의 지각 강도 또는 두 이미지 사이의 가시적 인 차이에 대한 수치 측정을 계산합니다., 가시성 측정은 지각 강도의 표준 척도 인 단지 눈에 띄는 차이(JND)의 단위로 제공됩니다.”2
이 방법은 수많은 잠재적 응용을 염두에두고 개발되었습니다.”특히 제조 공정 중 디스플레이 검사에서.,”2 그것은 또한 유용하다”평가에서 비전 unpiloted 공중 차량(UAVs);예측 가시성 의 무인 항공기에서 다른 항공기;을 추정시에서,제어,타워의 항공기가 활주로에;측정,가시성,거리에서의 손해에는 항공기 및 우주 왕복선에,평가의 가독성 텍스트의 아이콘,또는 다른 기호의 사양은 해상도의 카메라 디스플레이 장치를 추정하는 품질의 압축 디지털 비디오 이미지;그리고 예측의 결과를 수정의 레이저 눈 수술입니다.,”3
많은 산업 분야에서 중요한 환경에서 디스플레이의 성능을 보장하기 위해 JND 특성화에 의존합니다. 예를 들어,그레이 스케일 보정은 방사선 이미지를 보는 데 사용되는 의료용 디스플레이에 매우 중요합니다. JND 는 작동 중에 파일럿/운전자에게 중요한 정보를 보여주는 항공 우주 및 자동차 디스플레이에 적용됩니다. 이러한 업계의 규제 표준은 디스플레이 성능을 평가하는 데 사용될 jnd 를 하나의 요소로 불러냅니다. 스마트 폰 및 tv 와 같은 소비자 급 디스플레이도 JND 표준에 따라 측정됩니다.,
품질을 표시하는 JND 의 적용
jnd 스케일은 1 의 JND 차이가 눈에 띄도록 정의됩니다. 절대 스케일에서 0 의 JND 값은 가시적 인 공간 대비를 나타내지 않으며 1 의 절대 JND 값은 첫 번째 눈에 띄는 공간 대비를 나타냅니다. 디스플레이 기술의 경우,이 스케일을 사용하면 심각도에 따라 결함을 등급화할 수 있습니다., 요인에 포함되어 있 jnd 의 모델을 포함한 공간 주파수(얼마나 빨리 공간 대비 변화합니다),방향(각 방향 공간 대비 상대적인 보기에 의해 정의된 인간의 눈)및 관찰자의 거리에서 전시되고 있습니다.
SSO 운영에서 디지털 이미지 또는 한 쌍의 디지털 이미지는 의미와 함께 사용할 수 있는 디지털 이미징 시스템,컴퓨터 등의 통제 이미징 광도계 또는 색차계처럼 빛나는의 ProMetric®시리즈입니다., 이미징 시스템을 데이터를 캡처에 공간적 분포는의 디스플레이 이미지는 휘도 및 색상,그리고 그런 다음 이 데이터를 분석하여 만들 jnd 가지도의 이미지입니다.
NASA 알고리즘에서 라이센스 및 적용에 사용하기 위해 빛나는 비전 시스템 이미지 분석 소프트웨어를 허용하는 준비되어 응용 프로그램 데이터를 표시합니다. 일반적으로,하나 photopic 또는 색도 측정 이미지를 가능하게 하는 데 사용할 수 있습니다 이미지를 표시하는 등급을 매긴 것으로 직접적인 관련 인간의 시각적 인식의 휘도 및 색상입니다., JND 분석을 사용하여 mura(흠 및 비 균일 성)와 같은 디스플레이 결함을 식별하고 심각도에 따라 등급을 매길 수 있습니다.
의 구현 jnd 의 알고리즘에 대한 자동화된 표시험
를 사용하여 jnd 의 분석을 평가하는 전시 균일성을 식별하고 변화를 통해 표면적이는 눈에 띄는 것입니다 평균 사람의 절반 이상 시간. 빛나는의 TrueTest™소프트웨어와 함께 TrueMURA 통 jnd 의 자격을 평가하는 비 균일한 지역에서 조명하시는 것 용인할 수 없는 것으로 간주하는 인간의 관찰자.,
을 식별하고 등급을 매기 결함을 나타내는”그냥 눈에 띄는 차이”(jnd 는 화)는 평균 인간의 관찰자의 적어도 절반의 시간입니다.
JND 분석 함수는 이미지의 jnd 매핑을 생성하기 위해 디스플레이의 캡처 된 이미지를 처리합니다. 이 알고리즘은 또한 디스플레이의 시각적 품질을 등급 화하는 데 사용할 수있는 세 가지 JND 메트릭을 출력합니다. 이것은 생산 라인 신청을 위한 즉시 가치가 있습니다;예를 들면,LCD 제작 기능 및 마지막 전시 일관 작업 둘 다에서.,
디스플레이 제조업체는 human noticeability 값을 사용하여 특정 유형의 mura—when 에 대한 pass/fail 매개 변수를 설정할 수 있습니다. 소의 불균일성의 중심에 표시될 수 있습상의 산만을 사용자 이상 결함으로 가장자리 또는 코너의 디스플레이,따라서 내부 품질 기준을 설정할 수 있습에 대한 포용력의 90-100%균일한 장소라에 나타나는 전시 센터,80%균등성에 대한 가장자리라 충분 수 있습니다.,
원 jnd 의 분석 화면의 이미지(최고)에 의해 캡처 ProMetric 이미징 색차계 및 TrueMURA 소프트웨어입니다. 이미지 라이터에 대한 더 높은 값의 jnd 가고 어두운에 대한 낮은 값을 보여,무라 센터에서의 화면을 빛을 누설하고 어두운 곳의 유물을 따라 가장자리입니다. JND 맵(하단)의 잘못된 색상 표현은 JND 값이 1 보다 큰 영역을 보여 주며,이는”단지 눈에 띄는”임계 값입니다., 의 자리에 오른쪽 아래는 가장 큰 계산한 값의 jnd 가고,얼룩덜룩 한 지역에서 대부분의 디스플레이를 나타내 jnd 의 값 0.7 니다.
전시 결함을 탐지를 사용하여 수행된 이 시스템의 유형을 보여 줍니다 jnd 의 분석 효율적인 방법을 사용에 대한 추가 정보를 디스플레이 이미지 품질을 확장하여 다른 분석 기법입니다. 이 분석 시스템은 LCD,LED 및 OLED 디스플레이를 포함한 모든 디스플레이 유형에 적용 할 수 있습니다., 으로 조명이 표시됩,jnd 의 측정에 적용될 수 있 비 조명에 대한 표면 검출하고 등급을 매기는”균일”문제의 표면에 발생하여,올바른 음식을 얼룩,이물질,기타 결함이 있습니다.
에 대해 더 배우려면 jnd 가과 그 응용 프로그램을 디스플레이 측정 및 검사를 읽고,백서는”방법을 측정하기 위한 전시 결함 및 무라로 상관관계를 인간의 시각적 인식이다.,”정확하게 연관시켜 인간의 인식과 결함을 수 있는 정보를 사용하여 수집된 이미징 색채 수있는 기회를 제공합에 대한 객관적이고 반복 가능한 탐지 및 정량화한 결함이 있습니다.
흰 종이에,당신은 당신에 대해 배울 것입니다 jnd 의 특성 및 구현 jnd 의 알고리즘에 대한 자동화된 표시에 테스트를 감지하고 급료 무라과 기타 결함에 따르면 인간의 시각적 경험을 선사합니다.,
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
