Abstract
Emotional image quality optimization methodologies are investigated using technological image quality controls based on the eye tests of various image samples. The images are evaluated based on various contrast, lightness and saturation image quality metric tone curves. The order of importance to image quality enhancements is contrast, saturation and brightness. The slopes of emotional image qualities with respect to technical image quality metric changes are found to be composed of mathematical function modelling with nearly zero, intermediate and maximum slope regions in general, which can reflect well known log and saturated as well as conventional reverse U shape natures. Image quality improvements are analyzed not only with just single but also with multiple image quality metrics. To ease the unified image quality metric analysis and control, a new function is presented to utilize both the newly found and conventional emotional image quality behaviors. It is found that the overall image quality enhancement can be realized only in a few limited cases of multiple image quality metric controls. It is also found that the kinds of image quality enhancement methodologies are not strongly dependent on image contents (genre).
다양한 이미지 샘플의 Eye test를 바탕으로 기술적인 화질 지표 조절을 통하여 감성 화질을 최적화 시키는 방법이 소개된다. 여러 가지 이미지 콘텐츠의 다양한 이미지에 대하여, 콘트라스트, 명도, 채도 화질 지표 톤 커브를 사용하여 평가가 수행 되었다. 이미지 화질 향상에 기여하는 우선순위는 명암, 채도 및 밝기 순으로 분석 되었다. 이미지 감성 화질 측정치의 기술적인 화질 지표 변화에 따른 기울기의 공통점을 살펴본 결과, 거의 0, 중간 그리고 최대 기울기의 영역으로 구성된 함수 형태로 모델링을 할 경우, 기존의 역 U 형태의 성질 뿐 아니라 log 또는 포화 형태의 감성 화질 변화까지 분석 가능함을 알 수 있었다. 단일 및 복수의 화질 지표의 경우에 대하여도 화질 개선 방안이 모색되었으며, 기존 및 본 논문에서 분석된 결과를 위한 새로운 함수가 소개 되었다. 복수의 통합적 이미지 화질 지표를 통하여 향상 시킬 경우 오직 몇몇 한정된 지표 제어의 경우에만 실현 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 화질 향상 방법은 영상 콘텐츠에 따라 크게 차이가 없음을 알 수 있었다.