人眼亮度和色度对比敏感视觉特性的测量及其模型研究

为了探讨人眼对比度敏感视觉特性,利用显示器显示11种空间频率、平均亮度为10、60和90cd/m2的目标光栅,设计实验测量了120名青年的人眼亮度和色度对比敏感度数据,并采用最小二乘法对测量数据进行了分析和拟合,提出了一种多项式调制下的指数形式的人眼亮度和色度对比敏感视觉特性的数学模型,且与国内外典型的模型进行了对比分析。结果表明:随着空间频率f的增加,人眼对比敏感度先增加后减小,当f在3cpd~4cpd(周/度)时,人眼最为敏感,其与目前典型的视觉模型基本一致。表明提出的测量方法是有效的、可行的,提出的视觉模型具有一定的科学性;且该测量方法操作简单,视觉模型计算复杂度低,在实际应用中优于典型的测量方法和视觉模型,具有一定的参考价值。     

用显示器测量人眼衬比度敏感函数

人眼视觉系统(HVS)特性是图像显示、处理和理解等理论与技术的重要依据,衬比度敏感函数(CSF)是描述视觉系统空间特性的主要指标之一。显示器作为图像信息输出的主要设备,显示器环境下人眼衬比度敏感函数数据更有实际应用价值。研究用阴极射线管(CRT)显示器测量人眼亮度衬比度敏感函数,详细描述采用10 bit图像显示卡产生亮度条纹衬比度达到人眼阈值的方法,提出采用多衬比度交互阈值确定(MITD)衬比度阈值的心理物理学实验方法。对矩形条纹的平均亮度10 cd/m26、0 cd/m29、0 cd/m2三个等级,0.41 cpd,0.82 cpd,1.23 cpd,1.97 cpd,3.08 cpd,3.79 cpd,4.93 cpd,7.04 cpd,9.86 cpd,16.43 cpd,24.64 cpd 11个空间频率和12名正常视力的青年进行了测量。测量结果与国内外采用光学装置方法测量结果进行了比较和讨论。     

阴极射线管显示器亮度范围内对人眼视觉特性的实验研究

用CRT显示器显示5种频率的目标光栅,通过改变矩形波光栅的平均亮度,测量了9名男性青年在不同平均亮度条件下的对比度觉察阈值,并得出亮度与对比度觉察阈值间的关系曲线,从而探讨人眼在显示器亮度范围内的亮度视觉特性.实验结果表明,不同人眼对频率f＝3.79和4.97cpd(周/度)的目标光栅的对比度觉察阈值非常相近,而对频率f＝1.23,1.97和9.86cpd的目标光栅的对比度觉察阈值相差甚远;提高显示器亮度可以降低对比度觉察阈值,提高显示器显示图像分辨力,但是随着亮度的增加(达到Weber区域),亮度对分辨力的提高达到一定限度,而且,当亮度在60cd/m²左右时,显示信息效果与人眼视觉特性最匹配.基于对人眼在显示器亮度范围内的亮度视觉特性的研究,为在显示器上进行图像处理、显示器制造、摄影、印刷、配色等研究和应用奠定基础. 关键词： 人眼视觉特性 对比度觉察阈值 视角 空间频率     

利用视标和波前数据的NCSF测量

搭建了基于波前像差的神经对比敏感度测定系统,利用Hartman-Shack波前像差传感器测量人眼波前像差,以及高空间频率的对比敏感度测量仪测量全视觉对比敏感度函数,进而得到人眼的神经对比敏感度.和传统激光干涉方法测量神经对比敏感度相比较,本文的测定方法,避免了激光干涉所产生的相干噪音和激光散斑不利因素,并且可以得到白光神经对比敏感度NCSF.对不同人眼分别对绿光和白光视网膜神经对比敏感度进行了测定,测试结果表明：在同等亮度下,绿光的神经对比敏感度远高于白光神经对比敏感度|绿光和白光的对比敏感度曲线的最大值出现在空间频率为8 c/deg附近,而其神经对比敏感度曲线的最大值出现在相对高一些12 c/deg附近的空间频率上.     

利用视标和波前数据的NCSF测量

搭建了基于波前像差的神经对比敏感度测定系统,利用Hartman-Shack波前像差传感器测量人眼波前像差,以及高空间频率的对比敏感度测量仪测量全视觉对比敏感度函数,进而得到人眼的神经对比敏感度.和传统激光干涉方法测量神经对比敏感度相比较,本文的测定方法,避免了激光干涉所产生的相干噪音和激光散斑不利因素,并且可以得到白光神经对比敏感度NCSF.对不同人眼分别对绿光和白光视网膜神经对比敏感度进行了测定,测试结果表明:在同等亮度下,绿光的神经对比敏感度远高于白光神经对比敏感度;绿光和白光的对比敏感度曲线的最大值出现在空间频率为8c/deg附近,而其神经对比敏感度曲线的最大值出现在相对高一些12c/deg附近的空间频率上.     

与观察时间相关的人眼对比度敏感特性研究

研究了人眼在不同观察时间下的亮度对比度敏感函数。从CIE规定的颜色中心中分别选取中性灰和橙色作为图片背景,并得到不同空间频率的矩形条纹图片。根据心理物理学的极限法进行视觉评价,测得在两个背景三种典型适应观察时间下人眼的亮度对比度敏感函数。比较了中性灰和橙色背景下人眼亮度对比度敏感函数数据,并拟合得到在不同背景及对比度适应时间下的亮度对比度敏感特性曲线。结果表明,当观察时间相同时,橙色背景的亮度对比敏感函数值比中性灰背景的亮度对比度敏感函数值小;随着人眼对条纹观察时间的延长,人眼亮度对比度敏感函数的峰值及其对应的空间频率也随之增大,与背景颜色无关。     

基于多尺度叠加的视觉距离模糊算法的研究

为能够模拟观察距离变大时引起的颜色视觉效应,研究了人眼视觉的视锐度特性和对比敏感度特性。通过对人眼视锐度原理的分析,实现了视锐度方法模拟视觉距离增大时的视觉模糊算法;通过对对比敏感度模型测试原理的分析,结合人眼视觉空间频率的多通道特性,实现了基于对比敏感度函数模型模拟视觉距离增大时的视觉模糊算法。视锐度方法可简单模拟视觉距离增大时的模糊效果,可用于观察灰度物体情况。观察彩色物体时,通过使用反差敏感度模型算法,能够模拟视觉感知的多尺度特性、低通和带通滤波特性、局部适应性和颜色感知的叠加性。     

人眼对比度敏感视觉特性及模型研究

人眼视觉系统特性是图像显示、处理、理解等技术的重要依据,通过实验测试和理论分析研究人眼的视觉特性,使人眼视觉特性模型化,对促进光电成像技术的发展和应用具有重要的作用。结合前人拟合人眼对比度敏感函数和理论提取其数学模型的经验,对用CRT显示器显示目标光栅,在暗室环境下测量三种平均亮度的人眼对比度敏感数据采用线性调制作用下的指数形式的方法进行了拟合,并从理论上得出了一种新的CSF数学模型。通过与国外拟合结果的对比,表明此模型是一种更好的人眼对比对敏感视觉特性模型。     

基于波前技术的人眼神经对比敏感度测量

搭建了基于波前像差的神经对比敏感度(NCSF)测试系统。该系统在测试人眼空间对比敏感度(CSF)的同时,利用Hartmann-Shack波前传感器测量人眼波前像差,通过计算进而得到人眼的NCSF。与通过两种设备分别测量全视觉CSF和波前像差获得NCSF相比,该方法避免了不同测试状态下像差波动的影响,简化了测试过程;和传统激光干涉方法测量NCSF相比,该方法避免了激光干涉产生的相干噪音和激光散斑等不利因素,并且通过改变不同亮度不同颜色视标,可以得到不同亮度,不同波长下的NCSF。选用绿光视标对四例正常人眼的NCSF进行了测量,结果表明:该系统可以同时获得人眼的全视觉CSF、屈光系统调制传递函数和NCSF;在同等亮度下,不同人眼的NCSF存在个体差异;对同一个体,NCSF曲线的最大值对应的空间频率比全眼空间CSF曲线的最大值对应的空间频率高一些。     

基于图像内容视觉感知的图像质量客观评价方法

图像质量客观评价在图像和视频传输、编解码以及服务质量中起着非常重要的作用.然而现有的方法往往没有考虑图像内容特征及其视觉感知,使得其质量客观评价与主观感知结果存在一定的差距.基于此,本文结合图像内容的复杂性特征和人眼的掩蔽特性、对比敏感度特性以及亮度感知的非线性特性,提出了一种基于人眼对图像内容感知的图像质量客观评价方法.该方法首先结合亮度感知的非线性模型将图像进行转换,得到人眼感知强度图;再分别以人眼对比敏感度值和图像局部平均对比度值作为权重因子对强度求和,以求和的数据信息作为人眼感知图像的内容,并构建图像感知模型;最后以此模型分别模拟人眼感知参考图像和失真图像,并计算二者的强度差,以强度差为评价分数的基础构建图像质量客观评价模型.采用LIVE,TID2008和CSIQ三个数据库中的共47幅参考图像和1549幅测试图像进行仿真实验,且与SSIM,VSNR,FSIM和PSNRHVS等典型的图像质量客观评价模型进行对比分析,同时探讨影响图像质量评价的因素.结果表明:所提方法的评价分数与主观评价分数的Pearson线性相关性系数和Spearman秩相关系数值比SSIM的评价结果均有一定程度的提高,提高幅度分别平均为9.5402%和3.2852%,比PSNRHVS和VSNR提高幅度更大.综合以上表明:所提方法是一种有效可行的图像质量客观评价方法;同时,在图像质量客观评价中,考虑人眼对图像内容的感知和复杂度的分析有助于提高图像质量主客观评价的一致性,评价精度可得到进一步的提高.     

An image quality assessment based on regional weight

Evaluation of image quality still remains important and difficult. This paper proposes a novel objective approach, named Weighted Gradient Metric (WGM). This model measures the gradient similarity of the images, and takes regional weight into consideration. WGM is tested on a series of images under several typical degradation models. Experimental results indicate that the proposed method gain better performance and well matches human visual system (HVS).     

Illumination uniformity assessment based on human vision

Assessing how uniform the light distribution is throughout an illuminated target is important in many applications, but traditional methods do not quantify the variability of illuminance as the human visual system (HVS) does. Considering that most light patterns are intended for humans, I propose a simple metric that assesses the uniformity in a similar way as humans do. This uniformity indicator is based on the fact that the HVS is highly sensitive to spatial frequencies and then uses the Fourier transform and the contrast sensitivity function of the HVS in a practical way.     

可见光光电成像系统整机综合参数校准技术研究

为了准确、客观地评价可见光光电成像系统整机性能参数,研制了可见光光电成像系统整机综合参数校准装置。装置由积分球光源系统、标准测试卡、光学准直系统、支撑调整台、视频数据采集模块和综合处理软件等几部分组成,主要完成系统分辨力、调制传递函数（MTF）、对比度、噪声功率谱、噪声等效亮度、灵敏度等性能参数的测量。针对某型号可见光电视产品,验证了装置的有效性,给出了综合参数的测量结果,其截止频率为39.4 mm-1,对比度为76.5％,均方根噪声电压为2.14 mV,噪声等效亮度(NEL)为0.045 5 cd/m2,信号传递函数对应的灵敏度为47 mV（cd/m2)-1。最后,分别采用照度计和标准视频发生器对装置进行了标定,其积分球光源出口亮度和信号采集系统输出电压最大相对测量误差分别为-2.3％及1％。     

会务信息的电致发光矩阵大屏幕显示

本文概述了长春物理研究所为人民大会堂研制的交流(AC)、直流(DC)电致发光(EL)矩阵大屏幕会务信息显示的结果。其中,ACEL矩阵屏幕尺寸为2.5×3m2,由30块0.46×0.46m2的单元屏拼接而成。平均亮度20尼特,对比度10:1;DCEL矩阵屏幕为:1m2,行列数120×144,平均亮度45尼特,对比度大于10:1。在环境照度60lux条件下,观察距离分别为65m、20m。并从分析EL矩阵的显示特性出发,阐明了显示系统的设计要点,控制、匹配电路和亮度、对比度的关系;还给出了部分驱动电路结构和系统的应用结果。     

A method for image quality evaluation considering adaptation to luminance of surround and noise in stimuli

This study intends to quantify the effects of the surround luminance and noise of a given stimulus on the shape of spatial luminance contrast sensitivity function (CSF) and to propose an adaptive image quality evaluation method. The proposed image evaluation method extends a model called square-root integral (SQRI). The non-linear behaviour of the human visual system was taken into account by using CSF. This model can be defined as the square root integration of multiplication between display modulation transfer function and CSF. The CSF term in the original SQRI was replaced by the surround adaptive CSF quantified in this study and it is divided by the Fourier transform of a given stimulus for compensating for the noise adaptation.     

基于测量最小可分辨对比度的CCD相机成像质量的评价

针对评价CCD相机成像质量MTF方法的缺点,引入了最小可分辨对比度MRC这个评价指标,并研制了相应测量MRC的系统.在这个系统中采用两个重叠积分球分别对靶标的正反两面照明,通过改变这两个积分球的亮度就可以获得可变的对比度.实验结果表明：测量MRC系统测量亮度的误差可控制在±0.3cd/m2以内; CCD相机的MRC随着空间频率的增加而增加;测量CCD相机的MRC是评价CCD相机成像质量的一种快速有效的方法.     

基于生物视觉特征和视觉心理学的视频显著性检测算法

提出了一种空域和时域相结合的视频显著性检测算法.对单帧图像,受视觉皮层层次化感知特性和Gestalt视觉心理学的启发,提出了一种层次化的静态显著图检测方法.在底层,通过符合生物视觉特性的特征图像（双对立颜色特征及亮度特征图像）的非线性简化模型来合成特征图像,形成多个候选显著区域;在中层,根据矩阵的最小Frobenius-范数（F-范数）性质选取竞争力最强的候选显著区域作为局部显著区域;在高层,利用Gestalt视觉心理学的核心理论,对在中层得到的局部显著区域进行整合,得到具有整体感知的空域显著图.对序列帧图像,基于运动目标在位置、运动幅度和运动方向一致性的假设,对Lucas-Kanade算法检测出的光流点进行二分类,排除噪声点的干扰,并利用光流点的运动幅度来衡量运动目标运动显著性.最后,基于人类视觉对动态信息与静态信息敏感度的差异提出了一种空域和时域显著图融合的通用模型.实验结果表明,该方法能够抑制视频背景中的噪声并且解决了运动目标稀疏等问题,能够较好地从复杂场景中检测出视频中的显著区域.     

Infrared dim and small target detecting and tracking method inspired by Human Visual System

Detecting and tracking dim and small target in infrared images and videos is one of the most important techniques in many computer vision applications, such as video surveillance and infrared imaging precise guidance. Recently, more and more algorithms based on Human Visual System (HVS) have been proposed to detect and track the infrared dim and small target. In general, HVS concerns at least three mechanisms including contrast mechanism, visual attention and eye movement. However, most of the existing algorithms simulate only a single one of the HVS mechanisms, resulting in many drawbacks of these algorithms. A novel method which combines the three mechanisms of HVS is proposed in this paper. First, a group of Difference of Gaussians (DOG) filters which simulate the contrast mechanism are used to filter the input image. Second, a visual attention, which is simulated by a Gaussian window, is added at a point near the target in order to further enhance the dim small target. This point is named as the attention point. Eventually, the Proportional-Integral-Derivative (PID) algorithm is first introduced to predict the attention point of the next frame of an image which simulates the eye movement of human being. Experimental results of infrared images with different types of backgrounds demonstrate the high efficiency and accuracy of the proposed method to detect and track the dim and small targets.