există o mulțime de date utilizate pentru a caracteriza afișajele electronice: rezoluție, pixeli pe inch, rată de reîmprospătare, luminanță (niți), pitch pixel, interval dinamic, raport de contrast etc. Toate aceste informații sunt menite să ajute la transmiterea calității unui afișaj. Dar, în cele din urmă, experiența vizuală a utilizatorilor umani este cea care va defini performanța unui afișaj—și determină în mare măsură succesul acestuia pe piață., Deci, cum pot afișa designerii și producătorii să evalueze calitatea produselor lor în conformitate cu standardele spectatorilor umani?
utilizarea inspectorilor de calitate umană a fost o abordare. Dar menținerea cererii pieței și a vitezei și volumului producției în masă a necesitat implementarea soluțiilor automate de inspecție., Cuantificarea discernământ percepției vizuale umane—final de standard de calitate—a fost o provocare, până la National Aeronautics and Space Administration (NASA) a dezvoltat o metodă pentru a măsura Doar Diferență Notabilă (JND) bazat pe un Spațiale Standard Observator (SSO).1
originea diferenței doar vizibile
conceptul de diferență doar vizibilă a fost articulat pentru prima dată de psihologul secolului al XIX-lea Ernst Weber, care l-a definit drept „suma minimă prin care intensitatea stimulului trebuie schimbată pentru a produce o variație vizibilă a experienței senzoriale.,”Legea lui 2weber (sau Legea Weber-Fechner) susține că schimbarea unui stimul (ceva văzut sau simțit de un subiect uman, cum ar fi luminanța unui ecran de afișare) care va fi doar vizibilă este un raport constant cu stimulul inițial.această lege, în general, este valabilă pentru toate simțurile noastre, inclusiv vederea, atingerea, gustul, mirosul și auzul și pentru mai multe tipuri de stimuli, inclusiv luminozitatea, dulceața, greutatea și presiunea., Singurele excepții tind să fie în extremele unui stimul (de exemplu, pentru afișajele în stări de luminozitate foarte ridicate sau scăzute, pragul de discernământ nu are întotdeauna un raport constant).
spațial standard Observer & JND
„standard observer” este un construct care a fost mult timp folosit în eforturile științifice și industriale pentru a cuantifica culoarea. Cercetătorii au adunat date de la mai mulți subiecți de test pentru a defini percepția vizuală umană „medie”., De exemplu, elipsele MacAdam sunt o reprezentare a regiunilor din diagrama cromatică în care culorile din interiorul fiecărei elipse nu pot fi deosebite de observatori de culoarea din centru. Conturul fiecărei elipse reprezintă, prin urmare, pragul unor diferențe vizibile de cromaticitate față de un vizualizator uman mediu (statistic). Aceasta înseamnă că orice persoană poate observa sau nu o diferență, în funcție de locul în care se află pe spectrul de sensibilitate, dar cel puțin 50% dintr-un grup de observatori vor percepe o diferență în condiții obișnuite., O „diferență perceptibilă” (sau JPD) se referă la cea mai mică diferență perceptibilă în cele mai favorabile condiții de vizionare .
MacAdam elipse reprezentate pe CIE 1931 xy diagrama de cromaticitate, prezentat de zece ori dimensiunea lor reală. Fiecare elipsă reprezintă o regiune în care toate culorile sunt imposibil de distins de culoarea din centrul elipsei, la un ochi uman mediu. (Imagine: CC BY-SA 3.,0)
modelul spațial standard Observer al NASA a adăugat un element spațial în amestec, creând un instrument pentru măsurarea vizibilității unui element sau „discriminabilitatea vizuală” a două elemente. Ca și în cazul dezvoltării color JND, SSO a fost dezvoltat prin colectarea unui set extins de date de testare umană pentru a oferi un model calibrat de viziune umană.
SSO ” calculează o măsură numerică a puterii perceptuale a imaginii unice, sau diferența vizibilă dintre cele două imagini., Măsurătorile de vizibilitate sunt furnizate în unități de diferențe doar vizibile (JND), o măsură standard a intensității perceptive.”2
această metodă a fost dezvoltată având în vedere numeroase aplicații potențiale” ,mai ales în inspecția afișajelor în timpul procesului de fabricație.,”2 de asemenea, este util pentru „evaluarea viziune de unpiloted vehicule aeriene (Uav); estimarea vizibilitate de Uav-uri de la alte aeronave; estimarea vizibilitate, de la un turn de control, de aeronave, pe pistele; măsurarea vizibilității, de la distanță, de daune asupra aeronavelor și pe o navetă spațială; evaluarea lizibilitatea textului, icoane sau alte simboluri; caietul de sarcini de rezoluție de un aparat de fotografiat sau un dispozitiv de afișare…estimarea calității comprimat digital video imagini; și estimarea rezultatelor corective chirurgie cu laser ochi.,”3
multe industrii se bazează pe caracterizarea JND pentru a asigura performanța afișajelor în medii critice. De exemplu, calibrarea în tonuri de gri este vitală pentru afișajele medicale utilizate pentru vizualizarea imaginilor radiografice. JND se aplică afișajelor aerospațiale și auto care prezintă informații vitale pilotului/șoferului în timpul funcționării. Standardele de reglementare din aceste industrii numesc JND ca un factor care trebuie utilizat pentru evaluarea performanței afișajului. Afișajele de calitate pentru consumatori, cum ar fi telefoanele inteligente și televizoarele, sunt, de asemenea, măsurate în conformitate cu standardele JND.,
aplicarea JND pentru a afișa calitatea
scara JND este definită astfel încât o diferență JND de 1 să fie doar vizibilă. Pe o scară absolută, o valoare JND de 0 nu reprezintă un contrast spațial vizibil, iar o valoare absolută JND de 1 reprezintă primul contrast spațial vizibil. Pentru tehnologiile de afișare, această scală permite clasificarea defectelor în funcție de gravitatea lor., Factorii incluși în modelul JND includ frecvența spațială (cât de rapid variază contrastul spațial), orientarea (orientarea unghiulară a contrastului spațial în raport cu planul de vizualizare definit de ochii umani) și distanța observatorului față de afișajul vizualizat.SSO funcționează pe o imagine digitală sau pe o pereche de imagini digitale, ceea ce înseamnă că poate fi utilizat cu sisteme de imagistică digitală, cum ar fi un fotometru de imagistică controlat de computer sau un colorimetru precum seria ProMetric® de la Radiant., Sistemul imagistic captează date privind distribuția spațială a luminanței și culorii imaginii afișate, iar apoi aceste date sunt analizate pentru a crea o hartă JND a imaginii.algoritmul NASA a fost licențiat și adaptat pentru a fi utilizat în software-ul de analiză a imaginilor Radiant Vision Systems pentru a permite aplicației gata să afișeze date. În general, o imagine de măsurare fotopică sau colorimetrică poate fi utilizată pentru a permite clasificarea imaginilor afișate cu o corelație directă cu percepția vizuală umană a luminanței și a culorii., Folosind analiza JND, defectele de afișare precum mura (pete și neuniformitate) pot fi identificate și clasificate în funcție de gravitatea lor.
implementarea algoritmilor JND pentru testarea automată a afișajului
folosind analiza JND pentru a evalua uniformitatea afișajului identifică modificarea pe o suprafață care va fi vizibilă pentru o persoană obișnuită cel puțin jumătate din timp. Software-ul truetest™ al Radiant cu TrueMURA™ încorporează calificarea JND pentru a evalua zonele neuniforme din afișajele iluminate, care ar fi considerate inacceptabile de către un observator uman.,
Identificarea și clasificarea defectelor care reprezintă o „diferență notabilă” (JND) la o medie observator uman cel puțin jumătate din timp.funcția de analiză JND procesează o imagine capturată a unui afișaj pentru a genera o mapare JND a imaginii. Algoritmul emite, de asemenea, trei valori JND care pot fi utilizate pentru a marca calitatea vizuală a afișajului. Acest lucru are o valoare imediată pentru aplicațiile din linia de producție; de exemplu, atât în instalațiile de fabricație LCD, cât și în liniile de asamblare a afișajului final.,
producătorii de ecrane pot utiliza valori de notiabilitate umană pentru a seta parametrii de trecere/eșec pentru anumite tipuri de mura—atunci când sunt prezente. Zonele de neuniformitate din centrul afișajului pot fi mai mult o distragere a atenției pentru utilizatori decât defectele spre marginile sau colțurile unui afișaj, astfel încât standardele interne de calitate pot fi setate pentru toleranțe de 90-100% uniformitate pentru spot mura care apare în centrul afișajului, în timp ce 80% uniformitate pentru edge mura poate fi suficientă.,
Prime JND analiza o imagine pe ecran (sus) capturat de un ProMetric Imagistica Colorimetru și TrueMURA Software-ului. Imaginea este mai ușoară pentru valori mai mari ale JND și mai întunecată pentru valori mai mici, arătând mura în centrul ecranului și scurgeri de lumină și artefacte întunecate de-a lungul marginii. O reprezentare falsă a culorii hărții JND (partea de jos) arată zone cu valori JND mai mari decât 1, Care este pragul pentru a fi „doar vizibil”., Punctul din partea dreaptă jos are cea mai mare valoare calculată a JND, iar zona pestriță din cea mai mare parte a afișajului reprezintă valori JND de 0,7 sau mai mici.detectarea defectelor de afișare efectuată folosind acest tip de sistem demonstrează că analiza JND este un mijloc eficient de a obține informații suplimentare despre calitatea imaginii de afișare, care se extinde la alte tehnici de analiză. Acest sistem de analiză poate fi aplicat oricărui tip de afișaj, inclusiv afișaje LCD, LED și OLED., Ca și în cazul afișajelor iluminate, măsurarea JND poate fi aplicată pe suprafețe neiluminate pentru detectarea și clasificarea problemelor de „uniformitate” pe suprafețe cauzate de zgârieturi, zgârieturi, pete, resturi și alte defecte.
pentru a afla mai multe despre JND și aplicarea sa pentru a afișa măsurarea și inspecția, citiți cartea albă „metode pentru măsurarea defectelor de afișare și Mura corelate cu percepția vizuală umană.,”Corelarea corectă a percepțiilor umane asupra defectelor cu informațiile care pot fi colectate folosind colorimetre imagistice oferă o oportunitate pentru detectarea și cuantificarea obiectivă și repetabilă a acestor defecte.în Cartea albă, veți afla despre caracterizarea JND și implementarea algoritmilor JND pentru testarea automată a afișajului pentru a detecta și clasa mura și alte defecte în funcție de experiența vizuală umană.,
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
