본 논문에서는 디스플레이의 화질에 영향을 끼치는 중요 요소 중 하나인 색 선명도에 대한 정량화 방법을 제안한다. 먼저, 인지 요소인 lightness, chroma, hue가 각각 독립적으로 변환된 실험 영상들을 제작한다. 실험 영상들의 색 선명도 시각 실험 결과 와 인지 요소들의 통계적 변수인 평균, 표준편차, 변동계수 사이의 regression을 수행한다. Regression 결과에서 통계적으로 유의미한 요소들만을 선택하여 색선명도 평가 모델을 도출한다. 제안하는 정량화 모델의 성능을 검증하기 위하여 시각 실험 결과와 모델에 의해 계산된 수치 사이의 상관계수를 계산한다. 실험 결과를 통해 제안하는 모델의 성능이 비교 대상인 기존 모델의 성능보다 우월하다는 것을 확인할 수 있었다.

Colorfulness is one of the most important factors for image quality on displays. This paper proposes a colorfulness evaluation model for natural color images on displays. Images are generated by independently changing the lightness, chroma, and hue. Regression between results of human visual tests and statistical parameters of perceptual attributes is performed. Statistically significant attributes are selected and utilized to construct the proposed colorfulness evaluation model. Correlation coefficient between the results of human visual tests and the
calculated metrics from the proposed evaluation model serves as a performance indicator. Experimental results indicate that the proposed evaluation model yields higher accuracy than previous models chosen for comparison.

1. 서 론
 2. 제안하는 방법
  2.1. 실험 영상 제작
  2.2. 시각 실험 환경
  2.3. 색 선명도 평가 모델 결정
 3. 실험 결과
 5. 결 론
 참고문헌

• 김경태(인하대학교 정보통신공학과) | Kyoung Tae Kim
• 김춘우(인하대학교 정보통신공학과) | Choon-Woo Kim