Jan Kaiser xkaiserj@feld.cvut.cz. ČVUT, Fakulta elektrotechnická, katedra Radioelektroniky Technická 2, 166 27 Praha 6



Podobné dokumenty
Mýty a omyly v systému správy barev aneb dodržováním několika principů se správy barev nemusím bát

Konverze grafických rastrových formátů

Co je počítačová grafika

JPEG Formát pro archivaci a zpřístupnění.

NOVÉ METODY HODNOCENÍ OBRAZOVÉ KVALITY

Nastavení a měření filmové a digitální projekce

Geometrická optika. Vnímání a měření barev. světlo určitého spektrálního složení vyvolá po dopadu na sítnici oka v mozku subjektivní barevný vjem

ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 4

Zpracování obrazu a fotonika 2006

BPC2E_C09 Model komunikačního systému v Matlabu

Moderní multimediální elektronika (U3V)

Digitální fotoaparáty

Digitální fotoaparáty

SROVNÁNÍ KOLORIMETRICKÝCH ZKRESLENÍ SNÍMACÍCH SOUSTAV XYZ A RGB Jan Kaiser, Emil Košťál xkaiserj@feld.cvut.cz

Komprese dat Obsah. Komprese videa. Radim Farana. Podklady pro výuku. Komprese videa a zvuku. Komprese MPEG. Komprese MP3.

Multimediální technika

VYUŽITÍ POČÍTAČOVÉ GRAFIKY

Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN

Color Management System

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč, Jan Kybic. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání.

TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY

DIGITÁLNÍ VIDEO. pokus o poodhalení jeho neskutečné obludnosti (bez jednosměrné jízdenky do blázince)

ZÁKLADNÍ TERMINOLOGIE V COLOR MANAGEMENTU

PROFILOVÁ ČÁST MATURITNÍ ZKOUŠKY 2013 v oboru: M/001 OBRAZOVÁ A ZVUKOVÁ TECHNIKA TECHNICKÉ ZAMĚŘENÍ

VĚRNOST BAREVNÉ TISKOVÉ REPRODUKCE

Kvalita zvuku a obrazu v elektronických komunikacích aneb Ještě chceme HiFi?

Quantization of acoustic low level signals. David Bursík, Miroslav Lukeš

Staré mapy TEMAP - elearning

Kompresní algoritmy grafiky. Jan Janoušek F11125

Katedra radioelektroniky K13137, FEL ČVUT Praha. zakódování dané informace. Tento trend postihl i oblast záznamu a přenosu širokopásmových

IVT. Rastrová grafika. 8. ročník

Multimediální systémy. 02 Reprezentace barev v počítači

Č.J. PPR /ČJ PRAHA Počet listů: 6

Počítačová grafika SZŠ A VOŠZ MERHAUTOVA 15, BRNO

Software pro úpravu snímků LAB-10. Návod k obsluze

Digitální učební materiál

Reprodukce obrazových předloh

Digitální magnetický záznam obrazového signálu

Přednáška kurzu MPOV. Barevné modely

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Porovnání obrazových souborů vzniklých digitalizací periodik a monografií

Datové formáty videa a jejich využití. Tomáš Kvapil, Filip Le Manažerská informatika Multimédia

Digitalizace a zpracování obrazu

DETEKCE HRAN V BIOMEDICÍNSKÝCH OBRAZECH

Omyly, mýty a skutečnost

Obsah. Úvodem 9 Kapitola 1 Jaký počítač a jaký systém? 11. Kapitola 2 Obrázky a fotografie 21

Doporučení pro pořizování datových souborů při digitalizaci analogových originálů

Simulace zpracování optické obrazové informace v Matlabu. Petr Páta, Miloš Klíma, Jaromír Schindler

4.1 Barva vlastnost zrakového vjemu

SIMULACE OBRAZOVÉHO KODÉRU NA BÁZI 3D KLT

EU-OPVK: VY_32_INOVACE_FIL12 Vojtěch Filip, 2014

Sada 1 CAD Zobrazování RGB

Barvy v digitální fotografii. Jaroslav Svoboda

L A TEX Reprodukce starých map

Systémy digitálního vodotisku. Digital Watermarking Systems

Úpravy fotografie s kalibrační tabulkou x-rite do verze adobe phostohop CS5 a camera RAW 6 (proces 2010)

POČÍTAČOVĚ PODPOROVANÁ VÝUKA V OBLASTI MULTIMEDIÁLNÍ TECHNIKY

Technická zpráva CESNETu číslo 4/2002 VIDEOKONFERENCE S VYŠŠÍ KVALITOU

Kde se používá počítačová grafika

Počítačová grafika a vizualizace I

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut.

Skenery (princip, parametry, typy)

ROZPOZNÁVÁNÍ AKUSTICKÉHO SIGNÁLU ŘEČI S PODPOROU VIZUÁLNÍ INFORMACE

Michal Vik a Martina Viková: Základy koloristiky ZKO10. Správa barev

PROBLEMATICKÉ ASPEKTY GEOREFERENCOVÁNÍ MAP

Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010

Technologie digitalizace a zpřístupnění starých map - pohled kartografa a uživatele

Gamut. - souřadný systém, ve kterém udáváme barvy (CIE, CMYK,RGB )

Multimediální systémy

Barvy na počítači a grafické formáty

On-line škola mladých autorů , pořadatel: ČVUT FEL. Jak na obrázky? Martin Žáček

Moderní multimediální elektronika (U3V)

Kosinová transformace 36ACS

Počítačová grafika. OBSAH Grafické formy: Vektorová grafika Bitmapová (rastrová grafika) Barevné modely

Obrazová data. Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno. prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011

Výsledky experimentů předmětu Komprese dat

HODNOCENÍ KOROZE SKENOVACÍ TECHNIKOU

Fungování předmětu. 12 vyučovacích hodin ve 3 blocích Evidence docházky Zápočtový test Aktuální informace a materiály na smetana.filmovka.

Moderní multimediální elektronika (U3V)

Multimediální technika

1. Měření vyzařovacího spektra displejů TFT

Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb. Teorie měření a regulace. LCD displeje. p. 1q. ZS 2015/ Ing. Václav Rada, CSc.

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = ,8 km/h

GRAFICKÉ FORMÁTY V BITMAPOVÉ GRAFICE

Meo S-H: software pro kompletní diagnostiku intenzity a vlnoplochy

Multimediální systémy

Barevné modely, práce s barvou. Martin Klíma

POKYN ředitele Státního oblastního archivu v Praze č. 6 ze dne , kterým se stanoví

Barevné systémy Josef Pelikán CGG MFF UK Praha

Komponenty a periferie počítačů

Zobrazovací zařízení. Základní výstupní zařízení počítače, které slouží k zobrazování textových i grafických informací.

OBJEKTIVNÍ HODNOCENÍ KVALITY VIDEA V PROSTŘEDÍ MATLAB

Laserový skenovací systém LORS vývoj a testování přesnosti

ANALÝZA OBRAZU V HODNOCENÍ SYMETRIE OBLIČEJE Patrik Fiala, Pavel Kasal, Lubomír Štěpánek, Jan Měšťák

Obsah. Úvod do digitální fotografie 1. Fotografujeme digitálním fotoaparátem 9. Formát a komprese obrazových d a t 10. Základy fotografování 13

Práce s obrazovým materiálem CENTRUM MEDIÁLNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ. Akreditované středisko dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků

Obsah. Úvod 9 Co v knize najdete 9 Komu je kniha určena 9 Konvence užité v knize 9 Vzkaz čtenářům 10 Typografické konvence použité v knize 11

Posuzení kvality a použitelnosti digitálních dat.

Správa barev při digitalizaci archiválií. Magdalena Buriánková

Jak dosáhnout toho, aby jednotlivá zařízení (monitor, skener, tiskový stroj) tlumočily barvu co nejvěrněji?

Transkript:

KOLORIMETRICKÉ ZKRESLENÍ ZPŮSOBENÉ NOVÝMI ZOBRAZOVACÍMI SYSTÉMY, ASPEKTY MODERNÍCH OBRAZOVÝCH KOMPRESNÍCH METOD Jan Kaiser xkaiserj@feld.cvut.cz ČVUT, Fakulta elektrotechnická, katedra Radioelektroniky Technická 2, 166 27 Praha 6 1. Úvod Příspěvek se zabývá stanovením a hodnocením obrazové kvality moderního reprodukčního systému. Jedná se o hodnocení kolorimetrického zkreslení TFT LCD displejem a dále kolorimetrického zkreslení nasazením kompresních obrazových metod. Při současném způsobu přenosu obrazové informace nelze obě výše uvedené části vypustit. Nasazení ztrátových obrazových kompresních metod je vzhledem k objemu dat nevyhnutelné, na druhou stranu je nutné se zabývat, jaké zkreslení do reprodukce přidá samotný zobrazovací prvek, zvláště není-li vybaven potřebnými barevnými profily, v nichž obrazová data vznikala. 2. Kritéria zkreslení obrazu Pro hodnocení obrazové kvality byla užita subjektivní i objektivní kritéria. Subjektivní test je založen na hodnocení obrazu pozorovateli, kteří obraz hodnotí systémem podobným klasifikaci ve školství. Objektivní kritéria zahrnují výpočet různých charakteristik nad obrazovými daty. Byly zvoleny následující charakteristiky počítané v programovém prostředí Matlab: střední kvadratická odchylka RMSE v barevném prostoru RGB, právě pozorovatelný rozdíl JND v kolorimetrickém systému CIEu v a Euklidovská vzdálenost E v prostoru CIE L*a*b* [1]. 4. Kolorimetrické zkreslení TFT LCD displeje Zobrazujeme-li na takovém displeji obrazovou informaci získanou v odlišném a navíc neznámém trichromatickém systému, nemůžeme provést kolorimetrickou korekci a dochází ke zkreslení. Jako příklad je dále uvedena reprodukce na TFT LCD Hitachi TX38D14VC0CAA, jehož souřadnice základních světel jsou v Tab. 1. Předpokládejme, že obrazová informace byla získána v barevném systému PAL, jehož souřadnice základních světel najdeme rovněž v Tab. 1. Určit kolorimetrické zkreslení vlastně znamená stanovit

chybu při reprodukci způsobenou zanedbáním diferencí barevných souřadnic základních světel obou soustav. LCD x y PAL x y R 0,62 0,34 R 0,64 0,33 G 0,29 0,60 G 0,29 0,60 B 0,15 0,10 B 0,15 0,06 W 0,310 0,340 D 6500 0,313 0,329 Tab. 1: Barevné souřadnice základních světel zobrazovače LCD a PAL Testovacími vzorky je kompletní sada 1269 Munsellových spekter tabelovaných od 380 nm do 800 nm po 1 nm [2]. Jako objektivní kritérium bylo zvoleno JND. Střední hodnota kolorimetrického zkreslení celého užitého souboru vzorkových barev N LCD = 6,10 jnd. Střední kvadratická odchylka kolorimetrického zkreslení celého užitého souboru vzorkových barev δ 2 N LCD = 0,53. Výsledky prezentované v diagramu CIEuv jsou na Obr. 1. Obr. 1: Výsledky testu kolorimetrického zkreslení při reprodukci obrazových dat v normě PAL TFT LCD displejem Hitachi TX38D14VC0CAA, vynesen reprodukční trojúhelník (RGB) LCD, (správné trichromatické souřadnice křížky, reprodukované trichromatické souřadnice kolečka)

Prvotním náhledem na diagram barev CIEuv vidíme, že originální vzorky jsou reprodukcí testovaným TFT LCD displejem posunuty směrem k modré barvě. Detailnějším rozborem bychom však zjistili, že tato tendence není pro všechny vzorky jednoznačná. 5. Zkreslení kompresními metodami Vyhodnocovaný obraz studiový portrét (viz. Obr. 2) byl získán naskenováním diapozitivního středoformátového snímku na profesionálním bubnovém skenru v bitové hloubce 8 bitů/kanál. Následně byl digitalizovaný testovací obraz decimován na velikost 720x576 pixelů, tedy formát digitální televize. Obraz byl komprimován do tří formátů: JPEG 4:4:4, JPEG 4:2:2 a WI (vlnková transformace, 3 cesty). V každém formátu bylo uloženo několik snímků se zvyšujícím se kompresním poměrem. (viz Obr. 3). 5.1. Metodika subjektivního testu obrazové kvality Pro každý kompresní formát byl proveden zvláštní test. Sekvence vyhodnocovaných obrazů byla následující: První byl řazen originál následovaný nejméně komprimovaným obrazem, dále originál a za ním komprimovaný obraz s vyšším kompresním poměrem atd. Pozorovatelé měli možnost vracet se v sekvenci zpět a měli libovolný čas na vyhodnocení. Pozorovatelé vyhodnocovali postupně čtyři stupně kvality: vynikající obraz, právě postřehnutelný rozdíl mezi originálem a komprimovaným obrazem, akceptovatelný a konečně neakceptovatelný obraz. Obr. 2: Testovací obraz

5.2. Výsledky obraz STUDIOVÝ DVOJPORTRÉT, JPG 4:4:4, 24 bits RGB kompresní poměr RMSE (RGB) JND (CIE u v ) E (CIE L*a*b*) subjektivní kvalita 001Kri_JPG444_8_1_10 1:10 2.8958 5.177 5.1992 vynikající 002Kri_JPG444_23_1_20 1:20 4.4171 6.7146 6.0629 vynikající 003Kri_JPG444_41_1_30 1:30 5.4085 7.7432 6.7377 vynikající 004Kri_JPG444_60_1_40 1:40 6.1283 8.5631 7.1982 právě postřeh. rozdíl 005Kri_JPG444_72_1_50 1:50 6.7876 9.3838 8.0242 akceptovatelný 006Kri_JPG444_78_1_60 1:60 7.322 10.289 8.8418 akceptovatelný 007Kri_JPG444_83_1_70 1:70 7.8894 11.2495 9.4649 neakceptovatelný 008Kri_JPG444_86_1_80 1:80 8.5013 12.8853 10.6083 neakceptovatelný 009Kri_JPG444_88_1_90 1:90 8.9646 12.4561 10.9706 neakceptovatelný Obr. 3A: Vyhodnocení obrazové kvality pro kompresní formát JPG 4:4:4, poznámka: první zpozorované zkreslení na pozadí, ve tváři a očích obraz STUDIOVÝ DVOJPORTRÉT, JPG 4:2:2, 24 bits RGB kompresní poměr RMSE (RGB) JND (CIE u v ) E (CIE L*a*b*) subjektivní kvalita 001Kri_JPG422_6_1_10 1:10 2.8237 4.931 5.5331 vynikající 002Kri_JPG422_19_1_20 1:20 4.2679 6.7569 6.4598 vynikající 003Kri_JPG422_34_1_30 1:30 5.2317 7.674 7.1167 vynikající 004Kri_JPG422_51_1_40 1:40 5.8891 8.3495 7.4367 právě postřeh. rozdíl 005Kri_JPG422_65_1_50 1:50 6.4917 9.1242 8.0295 akceptovatelný 006Kri_JPG422_73_1_60 1:60 7.0029 9.7386 8.7113 akceptovatelný 007Kri_JPG422_78_1_70 1:70 7.4625 10.4152 9.2478 akceptovatelný 008Kri_JPG422_82_1_80 1:80 7.9023 10.9075 9.681 neakceptovatelný 009Kri_JPG422_84_1_90 1:90 8.2346 11.3791 10.0812 neakceptovatelný Obr. 3B: Vyhodnocení obrazové kvality pro kompresní formát JPG 4:2:2, poznámka: první zpozorované zkreslení v očích a vlasech obraz STUDIOVÝ DVOJPORTRÉT, WI 3 cesty, 24 bits RGB kompresní poměr RMSE (RGB) JND (CIE u v ) E (CIE L*a*b*) subjektivní kvalita 001Kri_WI_15_1_10 1:10 2.5886 4.7605 4.9967 vynikající 002Kri_WI_20_1_20 1:20 3.4866 6.1361 5.6618 vynikající 003Kri_WI_25_1_30 1:30 4.2814 7.0565 6.1836 vynikající 004Kri_WI_29_1_40 1:40 5.0743 7.6932 6.4475 vynikající 005Kri_WI_32_1_50 1:50 5.6532 8.3804 6.7848 právě postřeh. rozdíl 006Kri_WI_35_1_60 1:60 6.1636 8.6796 7.0707 akceptovatelný 007Kri_WI_37_1_70 1:70 6.3951 8.8632 7.2712 akceptovatelný 008Kri_WI_39_1_80 1:80 6.7046 9.1514 7.4234 akceptovatelný 009Kri_WI_41_1_90 1:90 7.0719 9.4429 7.6162 akceptovatelný 010Kri_WI_43_1_100 1:100 7.2368 9.7966 7.9302 akceptovatelný 011Kri_WI_45_1_110 1:110 7.5653 9.9666 8.0605 akceptovatelný 012Kri_WI_46_1_120 1:120 7.7166 10.147 8.1625 neakceptovatelný 013Kri_WI_48_1_130 1:130 7.9909 10.232 8.2843 neakceptovatelný 014Kri_WI_49_1_140 1:140 8.1238 10.431 8.4698 neakceptovatelný Obr. 3C: Vyhodnocení obrazové kvality pro kompresní formát WI, poznámka: první zpozorované zkreslení rozmazání, zneostření celého obrazu

6. Závěr Stanovené výsledky subjektivního testu platí pro televizní podmínky reprodukce a další závěry z porovnání výsledků subjektivních a objektivních testů tedy platí pro digitální televizi jakožto součást multimédií. V literatuře se uvádí, že právě postřehnutelný rozdíl mezi originálním a zkresleným obrazem odpovídá JND=2 a E=2.3. Vidíme, že v oblasti televizní reprodukce obrazu nejsme schopni postřehnout rozdíl ani při zdvojnásobení uvedených hodnot. Je to dáno nejen charakterem reprodukce obrazu v televizi, ale je to také otázkou vhodnosti kritéria. Uvedená kritéria JND a E totiž spolehlivě popisují barevné rozdíly pozorovatelné člověkem ve velkých stálobarevných plochách, tedy tam, kde nemohou figurovat maskovací efekty [3]. Mohlo by se namítnout, že pozadí testovaného obrazu takovou stálobarevnou plochou je. Na testovacím obrázku jsou však objektem zájmu tváře portrétovaných osob, pozorovatel věnuje většinu pozorovacího času právě jim. Ze stanovených hodnot vyplývá: Všechny tři charakteristiky objektivního hodnocení jsou navzájem silně korelované a navíc objektivní charakteristiky korelují se subjektivním hodnocením. Ještě excelentní obraz odpovídá přibližně RMSE=5, JND=7.5 a E=6.5. Ještě akceptovatelná kvalita obrazu podle subjektivního hodnocení odpovídá přibližně těmto hodnotám objektivních charakteristik: RMSE=7.5, JND=10 a E=9. JPEG 4:4:4 obsahuje zcela nadbytečné množství barevné informace. Pro dosažení stejných kompresních poměrů jako u JPEG 4:2:2, vyžaduje JPEG 4:4:4 hrubší kvantování a masivnější ořezání DCT koeficientů. Proto je při stejném stupni kompresního poměru jak objektivně, tak subjektivně lépe hodnocen JPEG 4:2:2. Pozorovatelé při subjektivním testu spatřili rozdíly nejprve v očích a tváři osob a na pozadí. Waveletová komprese obrazů dává nejlepší výsledky při stejném kompresním poměru jsou obrazy subjektivně hodnoceny nejlépe. Ještě akceptovatelné waveletovou kompresí zkomprimované obrazy poskytují kompresní poměry až 1:110, zatímco norma JPEG dovoluje obrazy zkomprimovat do ještě akceptovatelné kvality max. při kompresním poměru 70:1. Zkreslení při waveletové kompresi bylo pro pozorovatele přirozenější, typické rozmazávání některým připomínalo analogovou normu videozáznamu VHS. Zkreslení samotným displejem leží na hranici postřehnutelnosti, ovšem při reprodukci i ještě vynikajících obrazů displejem bez potřebných barevných profilů je pozorována o stupeň zhoršená kvalita.

Poděkování Tato práce byla podpořena grantem č. 102/02/0133 Kvalitativní aspekty obrazových kompresních metod v multimediálních systémech Grantové agentury České republiky. Část výzkumu byla podpořena interním grantem č. 0210913 Kolorimetrie nových snímacích a zobrazovacích TV soustav FEL ČVUT. Literatura [1] Pazderák J. Kolorimetrie snímacích soustav barevné televize a elektronické kolorimetrické korekce, Edice ČS. TELEVIZE, řada II, svazek 16, Praha 1974, 150 s. [2] http://cvision.ucsd.edu/index.html CIE Standards, Color spectra databases [3] Ch. Lambrecht Vision Models and Applications to Image and Video Processing, Kluwer Academic Publishers, London, 2001