초록
'Naturalness'의 경우 화질 평가에 있어서 중요한 요인으로 여겨진다. 'Naturalness'는 다른 감성이 부여되는 이미지의 컨텐츠에 의존하는 중요한 요인이다. The Image Quality Circle은 한 단계에 해당하는 'ness' 단계를 두 가지로 나누었다. 두 단계 중 하나는 lightness, colourfulness, hue and contrast와 같은 지각 속성을 예측하는 단계이다. 다음 단계는 이미지의 컨텐츠에 따른 SSE를 찾는 단계이다. 이 연구에서 이미지들은 TV장르로 분류해 놓았다. 각각의 이미지들은 lightness, colourfulness, hue and contrast를 단계별로 변형시켰다. 각 변형된 이미지의 화질 점수와 SSE의 점수를 실험 참가자들에게 물었다. 정성적 항목에 7 점 단계의 정량적 평가를 실시하였다. 각 장르에 따른 세 가지 SSE를 변수로 이용하여 화질 평가 모델을 수립하였다. 생생함 (vividness)은 모든 장르에 공통으로 존재하는 SSE이고 나머지 SSE들은 모두 모델에서 독립변수로 취급하였다. 그 후 색 속성을 이용하여 각 장르에 따른 생생함을 예측하는 모델을 수립하였다. 생생함은 각 장르에 따라 의미가 다르며 화질 평가와 자연스러움(Naturalness)룰 연결하는 중요한 요인이다. 각 장르마다 생생함이 다른 의미로 여겨지기 때문에 각 장르에 생생함을 최적으로 표현하는 색 속성 또한 장르마다 다를 것이다.
'Naturalness' is the important "ness" which is a key factor in image quality assessment. 'Naturalness' is a representive factor depending on the context of the image which arouses different emotions. The Image Quality Circle was split into two steps. The first step is predicting the visual perceptual attribute which are lightness, colourfulness, hue and contrast. The next step is SSE which is dependent to image contents. In this study the image contents are grouped in genres. The images were rendered using four different colour attributes which are lightness, contrast, colourfulness and hue. Using a scale, the score of image quality and SSE was asked to each participant for all rendered images. A seven-point category scale of increasing amount of "ness" is used as a quantitative adjectives sequence. The image quality model was built by combining the SSEs for each scene. The SSEs, where vividness is common, are considered as independent variables to predict the image quality score. Then the vividness model was built using colour attributes as variables to predict the vividness of each scene (genre). Vividness is an important factor of naturalness which the meaning is different for all scenes that links the naturalness and image quality. The vividness meaning was different for each scene (genre). Therefore, the colour attributes that express the vividness would depend on the image content.