최근 LCD와 OLED 디스플레이 패널 기술이 발전함에 따라 이미지 품질 평가와 이를 기반으로 하는 이미지 품질 개선에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들의 일환으로 이미지 품질 평가 도구에 대한 연구는 활발히 진행되고 있다. 이미지 품질을 정확히 평가하기 위해서 이미지 평가 도구는 인간 시각 시스템을 적절히 반영해야만 한다. 인간 시각 만족 시스템은 이미지의 구조, 색, 명암 비 등 여러 가지 요소들의 복잡한 상호작용에 영향을 받는다. 따라서 이미지 품질 평가는 이를 만족 할 수 있도록 여러 요소들을 고려하여 설계해야 한다. 또한 스마트 폰과 같은 모바일 임베디드 기기의 폭넓은 사용에 따라 모바일 환경에서 실행되기 위해서는 빠른 수행 속도를 갖는 것이 중요하다. 본 논문에서는 인간 시각 만족과 빠른 계산속도 달성을 동시에 얻기 위하여 색 유사도, 변화율 유사도, 위상 유사도를 상승적으로 결합하였고 최적화된 이미지 풀링 및 양자화 기반으로 설계하였다. 제안하는 이미지 품질 평가 기법은 기존에 존재하는 13개의 기법과 비교하였고 네 가지 검증 도구를 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 두 검증 도구에서 가장 우수한 성능을 보였고 나머지 검증 도구에서 SC-QI에 이어 두 번째로 좋은 성능을 보였으며 실행 속도는 SC-QI와 비슷한 수준이고 VSI 보다 약 20% 개선된 결과를 얻었다. 또한 왜곡 종류에 따른 결과 분석을 통해 기존의 기법보다 더 인간 시각 시스템을 적절히 반영한 이미지 품질 평가 도구라는 것을 알 수 있었다.
Alternative Abstract
According to the recent development of display panel technologies, research on image quality assessment and image quality improvement based on it has been made actively. To assess image quality accurately, an image quality assessment (IQA) index is required to reflect the human visual system (HVS) properly. The HVS is affected by complex interactions between structure, color, contrast, etc. Thus, to satisfy the HVS, an IQA index should be designed by considering various factors. In addition, as mobile embedded devices such as smartphone become popular, a fast computing speed is important for conducting on such systems. In this paper, the proposed IQA index combines color similarity, gradient similarity, and phase similarity synergistically to satisfy the HVS and is designed by using optimized pooling and quantization for fast computation. The proposed IQA index is compared against existing 13 methods using 4 kinds of evaluation metrics. The experimental results show that the proposed IQA index ranks the first on 2 evaluation metrics and the second on the remaining metrics, next to SC-QI. Its computing speed is equal to SC-QI’s. In addition, we find that the proposed IQA index has a bigger amount of correlation with the HVS than existing IQA indices.