Det er mye data som er brukt for å karakterisere elektroniske signboard: oppløsning, piksler per tomme, oppdateringsfrekvens, luminans (nit), pixel pitch, dynamic range, kontrast, etc. All denne informasjonen er ment å bidra til å formidle kvalitet til en skjerm. Men til syvende og sist er det den visuelle opplevelsen av menneskelige brukere som vil definere en skjermens ytelse—og i stor grad bestemmer sin suksess i markedet., Så hvordan kan vise designere og produsenter vurdere kvaliteten på sine produkter i henhold til standarder for human seere?
ved Hjelp av menneskelig kvalitet inspektører har vært en tilnærming. Men å holde tritt med etterspørselen i markedet og hastigheten og volumet av masseproduksjon har nødvendiggjort implementering av automatiserte inspeksjon løsninger., Kvantifisering av gjenkjennelse av menneskelig visuell persepsjon—den ultimate kvalitet standard—var en utfordring til National Aeronautics and Space Administration (NASA) har utviklet en metode for å måle Bare Merkbar Forskjell (JND) basert på en Romlig Standard Observatør (SSO).1
Opprinnelsen til Bare Merkbar Forskjell
begrepet Bare Merkbar Forskjell ble først formulert av det 19. århundre psykolog Ernst Weber, som definerte det som «minimum beløp som stimulans intensitet må endres for å produsere en merkbar variasjon i sensorisk opplevelse.,»2Weber’ s lov (eller Weber-Fechner lov) mener at endringen i stimulus (noe sett eller følt av et menneske, emne, for eksempel luminans av en skjerm) som vil bli merkbar er et konstant forhold til den opprinnelige stimulans.
Denne loven generelt gjelder for alle våre sanser, blant annet syn, berøring, smak, lukt og hørsel, og for flere typer stimuli, inkludert lysstyrke, sødme, vekt og blodtrykk., De eneste unntakene har en tendens til å være i ytterpunktene av en stimulus, for eksempel viser i svært høy eller lav lysstyrke stater, dømmekraft terskelen ikke alltid har et konstant forhold).
Romlig Standard Observatør & JND
«standard observer» er en konstruksjon som har lenge vært brukt i vitenskapelige og industrielle tiltak for å kvantifisere farge. Forskere har samlet inn data fra flere testpersonene til å definere «gjennomsnittlig» menneskelig visuell persepsjon., For eksempel, Makadam ellipser er en representasjon av regioner på chromaticity diagram der fargene inne i hver ellipse er ikke observatører fra fargen på senteret. Konturene av hver ellipse representerer derfor terskelen for bare merkbare forskjeller i chromaticity til en (statistisk) gjennomsnittlig menneske viewer. Dette betyr at en gitt person kan eller kan ikke merke en forskjell, avhengig av hvor de ligger på følsomheten spektrum, men minst 50% av en gruppe observatører vil oppfatte en forskjell under ordinære forhold., En «like merkbar forskjell» (eller JPD) refererer til den minste merkbar forskjell under de mest gunstige lysforhold .
Makadam ellipser plottes på CIE 1931 xy chromaticity diagram, vises ti ganger sin faktiske størrelse. Hvert av ellipse representerer et område der alle fargene er umulig å skille fra fargen i sentrum av ellipsen, til en gjennomsnittlig menneskelige øyet. (Bilde: CC-BY-SA-3.,0)
nasas Romlig Standard Observatør modellen lagt til en romlig element inn i blandingen, og skaper et verktøy for å måle synlighet av et element, eller «visuell discriminability» av to elementer. Som med utviklingen av farge JND, SSO ble utviklet ved å samle et omfattende sett med menneskelige test data til å gi en kalibrert modell av synet.
SSO «regner ut et numerisk mål på perseptuell styrken på ett bilde, eller den synlige forskjellen mellom de to bildene., Synligheten målene er oppgitt i enheter på Bare Merkbare Forskjeller (JND), en standard mål på perseptuell intensitet.»2
Denne metoden ble utviklet med en rekke potensielle applikasjoner i tankene, «særlig i kontroll av skjermer i løpet av produksjonsprosessen.,»2 Det er også nyttig for å «vurdere visjon fra unpiloted luftfarkoster (Uaver); forutsi synlighet av Uaver fra andre fly; estimering synlighet, fra et kontrolltårn, av fly på rullebaner; måling av sikt, fra en avstand, skade på fly og på en space shuttle; evaluering av lesbarhet av tekst, ikoner, eller andre symboler; – spesifikasjon av oppløsning av et kamera eller en skjerm…anslå kvaliteten på komprimert digital video og bilder, og å forutsi utfallet av korrigerende laser øye kirurgi.,»3
Mange bransjer stoler på JND karakterisering å sikre ytelse som viser i kritiske miljøer. For eksempel, gråskala kalibrering er avgjørende for medisinsk viser blir brukt til å vise røntgenologisk bilder. JND brukes til fly og bil skjermer som viser viktig informasjon til pilot/driver under drift. Regulatoriske standarder i disse næringene ringe ut JND som en faktor som skal brukes for å vurdere vise ytelse. Forbruker-klasse viser for eksempel smart telefoner og tv-er er også målt i henhold til JND standarder.,
Anvendelse av JND for å Vise Kvalitet
JND skalaen er definert slik at en JND forskjell på 1 ville være bare en merkbar. På en absolutt skala, en JND verdien 0 representerer ingen synlige romlig kontrast og et absolutt JND verdien 1 representerer den første merkbare romlig kontrast. For display teknologi, denne skalaen gjør det feil å være gradert i henhold til deres alvorlighetsgrad., Faktorer som inngår i JND modellen inkluderer romlig frekvens (hvor raskt romlig kontrast varierer), orientering (vinklet retning av den romlige kontrast i forhold til visning planet definert av menneskelige øyne), og observatøren avstand fra skjermen som vises.
SSO-opererer på et digitalt bilde eller et par av digitale bilder, noe som betyr at den kan brukes med digital imaging-systemer, slik som en datamaskin-kontrollerte imaging fotometer eller fargemåler som er Strålende ProMetric® – serien., Den imaging system som fanger opp data på romlig fordeling av bildet luminans og farge, og da er dette data som er analysert for å lage en JND kart over bildet.
NASA-algoritmen har blitt lisensiert fra og tilpasset for bruk i Strålende Vision Systemer image analysis software for å tillate klar-programmet til å vise data. Generelt, enten en photopic eller pålitelig måling bildet kan brukes til å aktivere vise bildene skal være gradert med en direkte korrelasjon til menneskelig visuell persepsjon av luminans og farge., Ved hjelp av JND analyse, vise feil som mura (blemmer og ikke-ensartethet), kan identifiseres og gradert i henhold til deres alvorlighetsgrad.
Implementering av JND Algoritmer for Automatisk Vise Testing
ved Hjelp av JND analyse for å vurdere vise ensartethet identifiserer endre seg over et areal som vil være synlige for en gjennomsnittlig person i minst halvparten av tiden. Strålende er TrueTest™ – Programvare med TrueMURA™ inneholder JND kvalifisering for å vurdere ikke-uniform områder i opplyst viser at ville bli ansett som uakseptabelt av en menneskelig observatør.,
Identifisere og grading mangler som representerer en «bare merkbar forskjell» (JND) til en gjennomsnittlig menneskelig observatør minst halvparten av tiden.
JND analyse-funksjonen behandler et bilde av en skjerm for å generere en JND kartlegging av bildet. Algoritmen også utganger tre JND beregninger som kan brukes for å gradere den visuelle kvaliteten på displayet. Dette har direkte verdi for produksjon-line anvendelser, for eksempel i både LCD-fabrikasjon fasiliteter og siste skjermenheten linjer.,
Display produsenter kan bruke menneskelige noticeability verdiene for å angi bestått/ikke bestått parametere for visse typer mura—når de er til stede. Områder av ikke-ensartethet i midten av displayet kan være mer av en distraksjon for brukerne enn defekter mot kanter eller hjørner av en skjerm, og dermed interne kvalitetskrav kan være satt for toleranser på 90-100% ensartethet for spot mura som vises i displayet sentrum, mens 80% ensartethet for kant mura kan være nok.,
Raw JND analyse av et tv-bilde (øverst) er fanget opp av et ProMetric Imaging Fargemåler og TrueMURA Programvare. Bildet er lettere for høyere verdier av JND og mørkere for lavere verdier, viser mura på midten av skjermen og lys lekkasje og mørk flekk gjenstander langs kanten. En falsk farge representasjon av JND kart (nederst) viser områder med JND verdier større enn 1, som er terskelen for å være «bare merkbar»., Punktet nederst til høyre har den største beregnede verdi av JND, og marmorert område over det meste av skjermen representerer JND verdier på 0,7 eller lavere.
Display defekt deteksjon utføres ved hjelp av denne type system viser at JND analyse er et effektivt middel for å få ytterligere informasjon om bildet kvalitet som strekker seg til andre analyse-teknikker. Denne analysen systemet kan brukes til hvilken som helst skjerm type, inkludert LCD, LED og OLED-skjermer., Som med lysende skjermer, JND måling kan brukes til ikke-lysende flater for å oppdage og grading «ensartethet» saker på overflater som er forårsaket av riper, bulker, smuss, rusk, og andre defekter.
for Å lære mer om JND og dens program for å vise måling og inspeksjon, lese whitepaper «Metoder for å Måle Vise Feil og Mura som Korrelert til Menneskelig Visuell Persepsjon.,»Nøyaktig å sammenstille menneskelige oppfatninger av mangler med informasjon som kan samles inn ved hjelp av bildebehandling colorimeters tilbyr en mulighet for mål og repeterbare påvisning og kvantifisering av slike mangler.
I det hvite papiret, vil du lære om JND karakterisering og gjennomføring av JND algoritmer for automatisk vise testing for å oppdage og klasse mura og andre defekter i henhold til den menneskelige visuell opplevelse.,
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
