인지 색차에 기반한 TMO 이미지 품질 평가 - 이수미 (The Graduate School, Ajou University, 2019)
최근 영상 기술 중 시각 만족도 향상을 위해 실제 눈으로 보는 것에 가깝도록 동적 범위를 향상시키는 HDR(High Dynamic Range)기술이 발전하고 있다. 이와 함께 HDR 영상들이 증가했지만 넓은 휘도 및 색 범위를 온전히 표현할 수 있는 HDR 디스플레이는 소수에 불과하다. 따라서 HDR 영상을 기존 LDR(Low Dynamic Range) 디스플레이에서 시청하기 위해서는 동적 범위를 압축시키는 톤 매핑 기법(Tone Mapping Operator, TMO)이 필요하다. 이 과정에서 휘도 및 색도 범위가 줄어들면서 정보손실이 발생하고, 톤 매핑 기법에 따라 변환된 이미지의 품질이 달라지기 때문에 이미지의 품질을 정확하게 평가할 수 있는 평가 도구가 필요하다. 본 논문에서는 동적 범위가 다른 HDR 이미지와 LDR 이미지를 평가하기 위해 인지 색차를 기반으로 하는 평가 기법을 제안한다. 기존의 TMO 이미지 품질 평가 기법은 색 왜곡에 대한 평가가 불가능하다는 문제점이 있다. TMO 과정에서 색 범위 축소가 불가피하기 때문에 색 왜곡 평가는 중요한 부분이다. 이를 해결하기 위해 인지 색차 (CIEDE2000)을 활용하여 색 왜곡 정도를 반영했다. 또한 동적범위가 다른 두 이미지를 비교할 때 발생하는 시각 만족 특수성을 반영하기 위해 인지 특성을 고려한 밝기 변환 함수를 적용하였다. 제안하는 이미지 품질 평가 기법을 기존에 존재하는 두 개의 기법과 비교하였고 두 가지 검증 도구를 사용하여 성능을 검증했다. 실험 결과 기존 기법 보다 상관관계가 1.5배 개선된 결과를 얻었다. 이로써 제안하는 기법이 시각 특징을 반영하여 기존 기법보다 우수한 성능을 보임을 검증하였다.
학위논문(석사)--아주대학교 IT융합대학원 :IT융합공학과,2019. 2