Existem muitos dados utilizados para caracterizar ecrãs electrónicos: Resolução, pixels por polegada, Taxa de actualização, luminância (nits), passo de pixels, intervalo dinâmico, relação de contraste, etc. Todas estas informações são destinadas a ajudar a transmitir a qualidade de um display. Mas, em última análise, é a experiência visual dos usuários humanos que irá definir o desempenho de um display—e em grande parte determina o seu sucesso no mercado., Então, como podem exibir designers e fabricantes avaliar a qualidade de seus produtos de acordo com os padrões dos espectadores humanos? a utilização de inspectores de qualidade humana tem sido uma abordagem. Mas a manutenção da procura do mercado e a rapidez e o volume da produção em massa exigiram a implementação de soluções de inspecção automatizadas., Quantificar o discernimento da percepção visual humana—o padrão de qualidade final-foi um desafio até que a National Aeronautics and Space Administration (NASA) desenvolveu um método para medir apenas diferenças perceptíveis (JND) com base em um observador padrão espacial (SSO).1
Origem de Apenas Perceptível Diferença
O conceito de Diferença Apenas Perceptível primeiro foi articulado pelo século 19, psicólogo Ernst Weber, que o definiu como “valor mínimo pelo qual a intensidade do estímulo deve ser alterada, a fim de produzir uma notável variação na experiência sensorial.,”2Weber da lei (ou de Weber-Fechner lei) considera que a mudança de um estímulo (algo visto ou sentido por um sujeito humano, tais como a luminosidade do ecrã) que será visível é uma constante relação ao estímulo inicial.esta lei é geralmente válida para todos os nossos sentidos, incluindo visão, tacto, paladar, olfato e audição, e para vários tipos de estímulos, incluindo brilho, doçura, peso e pressão., As únicas exceções tendem a ser nos extremos de um estímulo (por exemplo, para exibições em estados de brilho muito alto ou baixo, o limiar de discernimento nem sempre tem uma relação constante).
observador-padrão espacial& JND
o “observador-padrão” é uma construção que tem sido usada há muito nos esforços científicos e Industriais para quantificar a cor. Os investigadores recolheram dados de vários sujeitos de teste para definir a percepção visual humana “média”., Por exemplo, elipses de MacAdam são uma representação de regiões no diagrama de cromaticidade onde as cores dentro de cada elipse são indistinguíveis aos observadores da cor no centro. O contorno de cada elipse representa, portanto, o limiar de diferenças notáveis de cromaticidade a um espectador humano médio (estatisticamente). Isto significa que qualquer indivíduo pode ou não notar uma diferença, dependendo de onde se encontram no espectro de sensibilidade, mas pelo menos 50% de um grupo de observadores perceberão uma diferença em condições normais., Uma “diferença apenas perceptível” (ou JPD) refere-se à menor diferença discernível sob as condições de visualização mais favoráveis .
elipses MacAdam plotadas no diagrama de cromaticidade xy da CIE 1931, mostradas dez vezes o seu tamanho real. Cada elipse representa uma região na qual todas as cores são indistinguíveis da cor no centro da elipse, para um olho humano médio. (Imagem: CC BY-SA 3.,0)
O modelo de observador-padrão espacial da NASA adicionou um elemento espacial à mistura, criando uma ferramenta para medir a visibilidade de um elemento, ou a “discriminação visual” de dois elementos. Tal como com o desenvolvimento da color JND, a SSO foi desenvolvida através da coleta de um extenso conjunto de dados de testes humanos para fornecer um modelo calibrado de visão humana.
o SSO ” calcula uma medida numérica da força perceptual da imagem única, ou a diferença visível entre as duas imagens., As medições de visibilidade são fornecidas em unidades de diferenças apenas perceptíveis (JND), uma medida padrão de intensidade perceptual.”2
This method was developed with numerous potential applications in mind,” most notably in the inspection of displays during the manufacturing process.,”2 também é útil para avaliar a visão dos veículos aéreos não-tripulados (UAVs); previsão de visibilidade de veículos aéreos não tripulados a partir de outras aeronaves; estimativa de visibilidade, a partir de uma torre de controle, de aeronaves em pistas de aeroportos; a medição de visibilidade, a partir de uma distância, de danos em aeronaves e em um espaço de transporte; avaliação de legibilidade do texto, ícones, ou outros símbolos; especificação da resolução de uma câmera ou a um dispositivo de exibição…estimar a qualidade do comprimido de vídeo digital de imagens; e prever os resultados das medidas correctivas cirurgia do olho do laser.,”3
muitas indústrias dependem da caracterização da JND para garantir o desempenho de exibições em ambientes críticos. Por exemplo, a calibração de tons de cinza é vital para displays médicos que estão sendo usados para ver imagens radiográficas. A JND é aplicada a informadores aeroespaciais e automotivos que mostram informações vitais para o piloto/piloto durante a operação. As normas regulamentares nestes sectores chamam a JND como um factor a utilizar para avaliar o desempenho do ecrã. Displays de qualidade consumidor, como smartphones e televisores, também são medidos de acordo com os padrões da JND.,
aplicação da JND para mostrar Qualidade
a escala JND é definida de modo que uma diferença JND de 1 seria apenas perceptível. Numa escala absoluta, um valor JND de 0 não representa contraste espacial visível e um valor JND absoluto de 1 representa o primeiro contraste espacial perceptível. Para as tecnologias de exibição, esta escala permite que os defeitos sejam classificados de acordo com a sua gravidade., Os fatores incluídos no modelo JND incluem frequência espacial (quão rápido o contraste espacial varia), orientação (a orientação angular do contraste espacial em relação ao plano de visualização definido pelos olhos humanos), e a distância do observador do visor a ser visto.
o SSO opera em uma imagem digital ou um par de imagens digitais, o que significa que ele pode ser usado com sistemas de imagem digital, como um fotômetro de imagem controlado por computador ou colorímetro como a série Prométrica de Radiant®., O sistema de imagem captura dados sobre a distribuição espacial da luminância e cor da imagem, e então esses dados são analisados para criar um mapa JND da imagem.
O algoritmo da NASA foi licenciado e adaptado para uso em software de Análise de imagem Radiant Vision Systems para permitir a aplicação pronta para exibir dados. Em geral, uma imagem de medição fotópica ou colorimétrica pode ser usada para permitir que imagens de exibição sejam classificadas com uma correlação direta com a percepção visual humana de luminância e cor., Usando a análise JND, apresentar defeitos como mura (manchas e não uniformidade) pode ser identificado e classificado de acordo com a sua gravidade.
implementação de algoritmos JND para testes de exibição automatizados
Usando a análise JND para avaliar a uniformidade de Exibição identifica a mudança sobre uma área de superfície que será perceptível para uma pessoa média pelo menos metade do tempo. O software TrueTest™ da Radiant com o TrueMURA™ incorpora a qualificação JND para avaliar áreas não uniformes em displays iluminados que seriam considerados inaceitáveis por um observador humano.,
a Identificação e classificação de defeitos que representam uma “diferença apenas perceptível” (JND) para uma média de observador humano pelo menos metade do tempo.
a função de análise JND processa uma imagem capturada de um ecrã para gerar um mapeamento JND da imagem. O algoritmo também produz três métricas JND que podem ser usadas para avaliar a qualidade visual do display. Isto tem valor imediato para aplicações de linha de produção; por exemplo, tanto em instalações de fabricação LCD e linhas de montagem de exibição final.,os fabricantes de visores podem utilizar valores de noticeabilidade humana para definir parâmetros de passagem/falha para certos tipos de mura—quando presentes. Áreas de não-uniformidade no centro do visor pode ser mais de uma distração para os usuários e defeitos para as bordas ou cantos do monitor, assim interno padrões de qualidade pode ser definida para tolerâncias de 90-100% de uniformidade para o lugar mura que aparece no visor do centro, enquanto 80% uniformidade de borda mura pode ser suficiente.,
Raw JND análise de uma imagem de tela (superior) capturados por um ProMetric Imagem Colorímetro e TrueMURA de Software. A imagem é mais clara para valores mais altos de JND e mais escura para valores mais baixos, mostrando mura no centro da tela e vazamento de luz e artefatos de mancha escura ao longo da borda. Uma falsa representação colorida do mapa JND (inferior) mostra áreas com valores JND maiores que 1, que é o limiar para ser “apenas perceptível”., A mancha na parte inferior direita tem o maior valor computado de JND, e a área mottled ao longo da maior parte do display representa valores JND de 0,7 ou inferior.
a detecção de defeitos no visor realizada utilizando este tipo de sistema demonstra que a análise da JND é um meio eficaz de obter informações adicionais sobre a qualidade da imagem do visor que se estende a outras técnicas de análise. Este sistema de análise pode ser aplicado a qualquer tipo de display, incluindo LCD, LED e OLED., Tal como acontece com os visores iluminados, a medição JND pode ser aplicada a superfícies não iluminadas para detectar e classificar questões de “uniformidade” em superfícies causadas por arranhões, amolgadelas, manchas, detritos e outros defeitos.
para saber mais sobre a JND e sua aplicação para mostrar a medição e inspeção, leia o papel branco “métodos para medir defeitos de exibição e Mura como correlacionados com a percepção Visual humana.,”Correlacionar com precisão as percepções humanas de defeitos com a informação que pode ser recolhida usando colorímetros de imagem oferece uma oportunidade para detecção e quantificação objetiva e repetível de tais defeitos.
no Livro Branco, você vai aprender sobre a caracterização e implementação do JND algoritmos para testes de exibição automatizados para detectar e classificar mura e outros defeitos de acordo com a experiência visual humana.,
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
