인지적 특성을 반영한 LCD TV 잔상의 정량적 평가 방법
A Quantitative Evaluation Method of Image Sticking on LCD TV by Reflecting Cognitive Characteristics
- 주제(키워드) 도움말 잔상 , 인지특성
- 발행기관 서강대학교 정보통신대학원
- 지도교수 낭종호
- 발행년도 2013
- 학위수여년월 2013. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 정보통신대학원 정보처리
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000052505
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약 도움말
사람이 느끼는 시각적인 특징은 하드웨어와 같은 시스템에서 처리하는 것과 구조적인 특성상 표현되는 방법이 다르기 때문에 정량적인 수준으로 화질을 평가하기 어려우며 주관적인 결과로만 분석이 가능한 단점이 있다. 본 논문에서는 디스플레이 화질에 중요한 요소로 고려되고 있는 잔상에 대하여 사람이 인지적으로 느끼는 특성을 반영한 정량적인 평가 방법을 제안한다. 제안한 방법은 디스플레이의 불균일한 표면의 특징과 시스템의 노이즈 특징을 고려하여 인지적인 요소들의 결합을 통해 데이터를 표현하고, 휘도 자극의 세기에 따른 시각적인 특징을 반영하여 잔상의 수준을 정량화 한다. 또한 제안된 방법을 MATLAB 기반으로 구현하여 정량적인 수준을 도출하고 사람이 직접 평가한 수준과 비교하여 수치화된 등급으로 분류하고 제안된 알고리즘을 검증한다. 검증결과 제안한 잔상 정량화 방법과 인지적인 평가를 비교해 볼 때 100개의 잔상 샘플을 기준으로 약 93%가 사람이 직접 평가한 수준과 유사한 값을 나타냈으며, 기존에 제안된 정량화 연구와 비교 시에도 향상된 성능을 보였다.
more초록/요약 도움말
There is no exact way of standardizing the image quality level due to the difference in expression between human eye characteristics and hardware system features. This thesis suggests a methodology of quantitative inspection based on the perception on human eye features for image sticking which is considered to be vital in display quality imaging. The algorithm is developed as reflection of human eye features based on the intensity of luminance stimulation and on extracting the quantitative data for non-uniform features of displays. In addition, it has combined noise features of a hardware system and human eye factors. The algorithm is implemented by using the MATLAB program and verified by comparison with a system in which human eyes are taken into account. According to the comparison suggested by algorithm and the inspection by human eyes, out of 100 cases, 93% is similar to the cognitive test. It has shown that the performance improved with several existing theories
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