[논문 리뷰] Visible Light-Based Human Visual System Conceptual Model

Lee Prangnell|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 15.

Visual perception and processing mechanisms참고 문헌 11인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 가시광선의 물리, 갈망세포의 생리학, 촉수 처리를 통합함으로써 디지털 영상에서 색채 인식을 재정의하는 가시광선 기반 인간 시각 시스템(VL-HVS) 개념 모델을 제안한다. 기존의 루미너런스(luma) 중심의 접근 방식을 넘어서, 영상 및 비디오 처리에서 루미너런스와 색채(chroma)를 균형 있게 활용함으로써 더 정확한 인간 색채 인식 모델에 기반한 개선된量子화 및 잡음 감소 기법을 가능하게 한다.

ABSTRACT

There exists a widely accepted set of assertions in the digital image and video coding literature, which are as follows: the Human Visual System (HVS) is more sensitive to luminance (often confused with brightness) than photon energies (often confused with chromaticity and chrominance). Passages similar to the following occur with high frequency in the peer reviewed literature and academic text books: "the HVS is much more sensitive to brightness than colour" and/or "the HVS is much more sensitive to luma than chroma". In this discussion paper, a Visible Light-Based Human Visual System (VL-HVS) conceptual model is discussed. The objectives of VL-HVS are as follows: 1. To provide a deeper theoretical reflection of the fundamental relationship between visible light, the manifestation of colour perception derived from visible light and the physiology of the perception of colour. That is, in terms of the physics of visible light, photobiology and the human subjective interpretation of visible light, it is appropriate to provide comprehensive background information in relation to the natural interactions between visible light, the retinal photoreceptors and the subsequent cortical processing of such. 2. To provide a more wholesome account with respect to colour information in digital image and video processing applications. 3. To recontextualise colour data in the RGB and YCbCr colour spaces, such that novel techniques in digital image and video processing, including quantisation and artifact reduction techniques, may be developed based on both luma and chroma information (not luma data only).

연구 동기 및 목표

• 가시광선, 망막 갈망세포, 촉수 처리 간의 깊은 이론적 기반을 제공하여 인간 색채 인식과 연결한다.
• 디지털 영상 및 비디오 처리 응용 분야에서 색채 정보에 대한 통합적 이해를 제공한다.
• 루미너런스와 색채 데이터를 더 균형 있게 통합함으로써 RGB 및 YCbCr 색상 공간을 재정의한다.
• 루미너런스 중심의 기존 모델을 넘어서 루미너런스와 색채를 모두 기반으로 한 새로운 양자화 및 잡음 감소 기법을 가능하게 한다.

제안 방법

• 가시광선의 물리, 갈망세포의 광생물학적 반응, 시각 피질의 신경 처리를 통합하는 개념 모델을 개발한다.
• 루미너런스(luma)와 광자 에너지(색채성/색채성)의 차이를 분석하여 인지 감도를 명확히 한다.
• RGB 및 YCbCr와 같은 색상 공간을 재해석함으로써, 인지 모델링에서 루미너런스와 마찬가지로 색채의 중요성을 강조한다.
• 인지 모델이 루미너런스 기반 지표만을 고려하는 것이 아니라, 갈망세포와의 가시광선 상호작용 전반을 고려해야 한다고 제안한다.
• 이론적 및 생리학적 근거를 바탕으로 코딩 표준에서 루미너런스의 지배적 지위를 반박하고, 처리 설계의 범주 전환을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 가시광선의 물리적 성질과 갈망세포 반응이 함께 인간 색채 인식을 어떻게 형성하는가?
• RQ2 왜 현재 영상 및 비디오 코딩에서 루미너런스에 대한 강조가 색채보다 더 높은가에 대한 기준이 오해의 소지가 있는가?
• RQ3 디지털 색상 표현에서 루미너런스와 색채를 더 균형 있게 다루는 데 기반하는 이론적 및 생리학적 기초는 무엇인가?
• RQ4 인간 시각 시스템의 개선된 개념 모델은 디지털 영상 및 비디오 처리에서 양자화 및 잡음 감소를 어떻게 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 인간 시각 시스템의 감도는 루미너런스나 밝기만이 아니라, 가시광선, 갈망세포, 촉수 처리 간의 상호작용에 근본적으로 기반한다.
• 기존의 HVS가 색채보다 루미너런스에 더 민감하다는 가정은 밝기와 색채성의 혼동된 용어 사용에 기반한 과도한 단순화이며, 오해의 소지가 있다.
• 더 정확한 인간 색채 인식 모델을 구축하려면, 특히 S-원추세포의 반응과 빛의 스펙트럼 강도 분포를 통합해야 한다.
• 루미너런스와 색채를 동일하게 중요하게 여겨 색상 공간을 재정의하면, 더 정확한 인지 기반의 영상 및 비디오 압축 기법을 도출할 수 있다.