대비(비전)

Contrast (vision)
이미지의 왼쪽 절반의 대비는 오른쪽 절반의 대비보다 낮습니다.
바위가 많은 해안 사진의 여섯 가지 버전에서 대비의 양은 시계 방향으로 증가합니다.

대비는 물체(또는 이미지 또는 디스플레이에서 표현)를 다른 휘도 또는 색상의 배경에서 볼 수 있도록 하는 휘도 또는 색상의 차이입니다.인간의 시각 시스템은 절대적인 휘도보다는 대조에 더 민감합니다; 우리는 하루 동안 또는 장소마다의 거대한 조명의 변화에 관계없이 세계를 비슷하게 지각할 수 있습니다.영상의 최대 대비는 대비 비율 또는 동적 범위입니다.매체의 최대 가능한 대비 비율에 가까운 대비 비율을 가진 영상은 대비가 보존됩니다. 영상의 일부 부분에서 대비가 증가하면 반드시 다른 부분에서 대비가 감소해야 합니다.이미지를 밝게 하면 어두운 영역에서는 대비가 증가하지만 밝은 영역에서는 대비가 감소하는 반면 이미지를 어둡게 하면 반대의 효과가 발생합니다.블리치 바이패스는 이미지의 가장 어두운 부분과 밝은 부분의 대비를 파괴하고 중간 밝기 영역의 휘도 대비를 향상시킵니다.

생물학적 대조 민감도

Campbell and Robson(1968)은 인체 대비 민감도 함수가 1도당 약 4주기로 정점에 이르는 전형적인 대역 통과 필터 형상을 보여주었으며,[1] 민감도는 정점의 양쪽에서 떨어짐을 보여주었습니다.이는 막대를 따라 높은 대비에서 낮은 대비로 이동하고 좁은(높은 공간 빈도) 막대에서 넓은(낮은 공간 빈도) 막대로 이동하는 사인 격자의 많은 막대를 보여주는 "스윕 격자"(아래 표시)에서 시야 거리를 변경함으로써 관찰할 수 있습니다.아래 그림에서 일반적인 가시거리에서 가장 긴 막대는 최적의 공간 빈도 때문에 중간에 있는 막대가 가장 긴 것으로 보이는 반면 먼 가시거리에서는 가장 긴 막대가 원래의 넓은 막대로 이동합니다(이제 읽기 거리에서 중간 막대와 동일한 공간 빈도가 있음).

고주파 차단은 시각 시스템의 세부 해결 능력의 광학적 한계를 나타내며, 일반적으로 도당 약 60 사이클입니다.고주파 차단은 망막 광수용체 세포의 패킹 밀도와도 관련이 있습니다. 미세한 매트릭스는 미세한 격자를 해결할 수 있습니다.

낮은 빈도 감소는 망막 신경절 [citation needed]세포 내에서 측방 억제 때문입니다.전형적인 망막 신경절 세포의 수용 영역은 빛이 세포를 흥분시키거나 억제하는 중심 영역과 빛이 반대의 영향을 미치는 주변 영역으로 구성됩니다.

실험적인 현상 중 하나는 파란색 빛을 흰색에 대해 표시하면 주변부에서 파란색이 억제되어 노란색 주변부로 이어집니다.노란색은 중심에 의해 주변의 파란색이 억제되는 것에서 유래합니다.흰색에서 파란색을 뺀 것은 빨간색과 초록색이기 때문에 이것은 [2]노란색이 됩니다.

예를 들어 그래픽 컴퓨터 디스플레이의 경우 대비는 그림 원본 또는 파일의 속성과 가변 설정을 포함한 컴퓨터 디스플레이의 속성에 따라 달라집니다.일부 화면에서는 화면 표면과 관찰자의 시선 사이의 각도도 중요합니다.

공식

에펠탑에서 본 노트르담 성당의 모습
선명하지 않은 마스킹을 통해 글로벌 대비 및 로컬 대비(정확도)가 추가된 동일한 영상
A hand holding a multi-color leaf
The same image with greater contrast and saturation
여러 가지 색상의 나뭇잎 사진 - 하단 이미지는 11%의 채도 상승과 약 10%의 대비 상승 효과가 있습니다.

대비에 대한 여러 가지 가능한 정의가 있습니다.색상을 포함하는 것도 있고 그렇지 않은 것도 있습니다.트라브니코바는 이렇게 많은 대조 개념들은 극도로 불편합니다.많은 응용 문제의 해결을 복잡하게 하고 다른 [3][4]저자가 발표한 결과를 비교하기 어렵게 만듭니다."

다양한 상황에서 다양한 대조 정의가 사용됩니다.여기서는 휘도 콘트라스트를 예로 들지만 공식은 다른 물리량에도 적용할 수 있습니다.많은 경우 대비의 정의는 유형의 비율을 나타냅니다.

이것의 근거는 평균 휘도가 높으면 작은 차이는 무시할 수 있고, 평균 휘도가 낮으면 같은 작은 차이가 중요하다는 것입니다(Weber-Fechner 법칙 참조).아래에는 몇 가지 일반적인 정의가 제시되어 있습니다.

웨버 콘트라스트

웨버 대비는 다음과 같이 정의됩니다.

I I b I_([3]가) 각각 피쳐 및 배경의 휘도를 나타내는 것입니다.이 척도는 베버의 법칙에서 일정한 용어이기 때문에 베버 분율이라고도 합니다.웨버 콘트라스트는 큰 균일한 배경에 작은 특징이 존재하는 경우, 즉 평균 휘도가 배경 휘도와 거의 같은 경우에 일반적으로 사용됩니다.

마이컬슨 대비

Michelson[5] contrast(가시성이라고도 함)는 밝은 특징과 어두운 특징이 모두 동등하고 영역의 유사한 부분(예: 사인파 격자)을 차지하는 패턴에 일반적으로 사용됩니다.마이컬슨 대비는 다음과 같이 정의됩니다[3].

I_ 경우, 는 최대 휘도와 최저 휘도를 나타내는 I_인 경우.분모는 최대 광도와 최소 [6]광도의 평균의 두 배를 나타냅니다.

이러한 대조의 형태는 주기 함수 f(x)에 대한 대조를 정량화하는 효과적인 방법이며 주기 신호 f의 변조f m이라고도 합니다.변조는 진폭(또는 차이)(fmaxmin - f)/2 off가 평균값(또는 배경)(fmax + fmin)/2에서 두드러지는 상대적인 양을 정량화합니다.일반적으로f m은 주기적 신호 f의 평균값 대비를 나타냅니다.m = 0이면 f는 대비가 없습니다.만약 두 주기함수 f와 g가 같은 평균값을 가지면, fgiff mg > [7]m보다 더 많은 대조를 갖습니다.

RMS 대비

RMS(Root Mean Square) 대비는 영상의 공간 주파수 내용 또는 대비의 공간 분포에 의존하지 않습니다.RMS 대비는 픽셀 [3]강도의 표준 편차로 정의됩니다.

여기서 j {\ I_}는 {\ N M M 2차원 이미지의 i{\j 요소입니다. {\{\ 이미지의 모든 픽셀 값의 평균 intensity입니다. I{\ I는) 해당 픽셀 강도가 [ 범위에서 정규화된 것으로 가정됩니다.

대비 민감도

대비 민감도는 정적 영상에서 다양한 휘도를 볼 수 있는 능력을 나타내는 척도입니다.명암비 민감도는 나이에 따라 달라지며 최대 약 20까지 증가하고 도당 약 2-5주기의 공간 주파수에서 증가합니다.그리고 나이가 들수록 줄어듭니다.또한 백내장이나 당뇨망막병증과 [8]같은 다른 요인들에 의해 대비 민감성이 감소됩니다.

이 "스위프 그레이팅(sweep grating)" 영상에서는 대비 진폭이 수직 좌표에만 의존하고 공간 주파수는 수평 좌표에만 의존합니다.중간 주파수의 경우 막대를 탐지하기 위해 고주파수 또는 저주파수보다 더 적은 대조도가 필요합니다.

대비 민감도 및 시력

휘도 및 색 대비에 대한 공간 대비 민감도 함수의 로그-로그 플롯

시력은 전체적인 시력을 평가하는 데 자주 사용되는 파라미터입니다.그러나 콘트라스트 감도가 감소하면 정상적인 [9]시력에도 불구하고 시각 기능이 저하될 수 있습니다.예를 들어, 녹내장을 가진 일부 사람들은 정확한 검사에서 20/20 시력을 달성할 수 있지만, 야간 운전과 같은 일상 생활 활동에 어려움을 겪을 수 있습니다.

위에서 언급한 바와 같이, 콘트라스트 감도는 시각 시스템이 정적 이미지의 밝고 어두운 구성 요소를 구별하는 능력을 나타냅니다.시력은 영상이 100% 대조도로 표시되고 [10]망막의 중심부에 투영되기 때문에 두 점이 분리되어 있는 각도로 정의할 수 있습니다.따라서 검안사 또는 안과 의사가 환자의 시력을 스넬렌 차트 또는 기타 시력 차트를 사용하여 평가할 때 대상 영상이 높은 대비(예: 흰색 배경에 크기가 감소하는 검은색 문자)로 표시됩니다.이후의 대비 민감도 검사에서 (예: 흰색 바탕에 균일한 크기의 회색 글자로 구성된 펠리-롭슨 차트를 사용하여) 대비 감소로 어려움을 나타낼 수 있습니다.

환자의 대비 민감도를 평가하기 위해 여러 가지 진단 검사 중 하나를 사용할 수 있습니다.안과나 검안사 사무실의 대부분의 차트는 다양한 대조도와 공간 빈도의 이미지를 보여줍니다.환자는 사인파 격자로 알려진 다양한 폭과 대비의 평행 막대를 순차적으로 볼 수 있습니다.막대의 너비와 간격은 공간 주파수를 나타내며, 도당 주기(cpd 또는 cyc/deg)로 측정됩니다.

연구에 따르면, 정도당 약 5-7 주기의 중간 수준의 공간 주파수는 낮은 수준 또는 높은 수준의 공간 [11]주파수와 비교하여 대부분의 사람들이 최적으로 감지하는 것으로 나타났습니다.대비 임계값은 환자가 해결할 수 있는 최소 대비로 정의할 수 있습니다.콘트라스트 감도는 1/콘트라스트 임계값과 같습니다.

조영제 감도 검사 결과를 사용하여 공간 주파수를 수평으로, 조영제 임계값을 수직 축으로 조영제 감도 곡선을 표시할 수 있습니다.대비 민감도 함수(CSF)라고도 하는 그림은 정상적인 범위의 대비 민감도를 나타내며, 정상 곡선 아래로 떨어진 환자의 경우 대비 민감도가 감소함을 나타냅니다.일부 그래프에는 "대조도 민감도 정밀도 등가"가 포함되어 있으며, 더 낮은 정밀도 값이 곡선 아래의 영역에 떨어집니다.정상적인 시력과 함께 조영 민감도가 감소한 환자의 경우 곡선 아래의 영역이 시각적 결함을 그래픽으로 표현하는 역할을 합니다.환자들이 야간 운전, 계단 오르기 등 대조도가 [12]떨어지는 일상생활 활동에 어려움을 겪는 것은 이러한 대조도 민감성 장애 때문일 수 있습니다.

그래프는 대비 민감도와 공간 주파수 간의 관계를 보여줍니다.표적과 유사한 이미지는 뉴런의 중심-주변 조직의 대표적인 것으로, 낮은, 중간 및 높은 공간 주파수에서 주변 억제가 있습니다.브라이언 완델 박사의 허락을 받아 사용합니다.

최근의 연구는 중주파 정현파 패턴이 신경 수용장의 [13]중심 주위 배열로 인해 망막에 의해 최적으로 감지된다는 것을 보여주었습니다.중간 공간 주파수에서 패턴의 피크(밝은 막대)는 수용 필드의 중심에 의해 검출되는 반면, 트로프(더 어두운 막대)는 수용 필드의 억제 주변에 의해 검출됩니다.이러한 이유로, 저공간 주파수와 고공간 주파수는 신경 수용 [14]영역의 중심부와 주변부에서 주파수 피크와 수조가 중첩됨으로써 흥분 및 억제 자극을 이끌어냅니다.다른 환경적,[15] 생리학적, 해부학적 요인들은 [16]적응을 포함한 정현파 패턴의 신경 전달에 영향을 미칩니다.

조영 민감도 감소는 연령 관련 황반변성(ARMD)과 같은 망막 질환, 약시, 백내장과 같은 수정체 이상 및 뇌졸중 및 알츠하이머 [17]질환포함한 고차 신경 기능 장애를 포함한 다양한 질병에서 발생합니다.콘트라스트 민감도의 감소로 이어지는 다양한 질병을 고려할 때, 콘트라스트 민감도 테스트는 기능 장애의 특성화 및 모니터링에 유용하고 질병의 감지에는 덜 도움이 됩니다.

대비 임계값

Blackwell(1946)[18]의 표 8의 임계값 데이터는 Crumey(2014)[19]의 그림 4와 같이 표시되었습니다.곡선은 로그 단위 하나의 간격에서 3.426 × 10−5 cd−2 m (위) ~ 3.426 × 103 cd−2 m (아래) 범위의 배경 광도에 대한 것입니다.

블랙웰은 [18]1940년대에 강제 선택 절차를 사용하여 휘도 대비 임계값에 대한 대규모 연구를 수행했습니다.다양한 크기와 광도의 디스크가 광범위한 적응 광도에서 배경에 대해 다양한 위치에 제공되었으며 피험자들은 디스크가 어디에 표시된다고 생각하는지 표시해야 했습니다.7명의 관찰자가 90,000개의 결과를 통계적으로 풀링한 후, 지정된 목표 크기 및 휘도에 대한 임계값은 50%의 검출 레벨이 있는 Weber 대비 레벨로 정의되었습니다.실험에서는 개별적인 대비 수준 집합을 사용하여 임계값 대비 값을 개별적으로 계산했습니다.이를 통해 부드러운 곡선을 그리고 값을 표로 만들었습니다.결과 데이터는 조명 공학 및 도로 [20]안전과 같은 분야에서 광범위하게 사용되었습니다.

Knoll et[21] al. 의 별도 연구에서는 피실험자에게 소스의 밝기를 변화시켜 방금 보이는 수준을 찾도록 함으로써 포인트 소스의 임계값을 조사했습니다.Hecht[22]의해 스코토픽 및 광시력에 대한 별도의 분기가 있는 결과 임계 곡선에 대한 수학적 공식이 제안되었습니다.헤흐트의 공식은 위버가[23] 별들의 육안 가시성을 모델링하는 데 사용되었습니다.샤이퍼[24] 나중에 망원경을 통해 별의 가시성을 모델링하기 위해 같은 공식을 사용했습니다.

Crumey[19] Hecht의 공식이 낮은 빛 수준에서 데이터에 매우 적합하지 않아 항성 가시성을 모델링하는 데 실제로 적합하지 않다는 것을 보여주었습니다.대신 Crumey는 Blackwell과 Knoll 등의 데이터 모두에 적용할 수 있는 보다 정확하고 일반적인 모델을 구축했습니다.Crumey의 모델은 배경 휘도가 0인 것부터 일광 수준에 이르기까지 모든 빛 수준을 포함하며, 매개 변수 조정 대신 Ricco의 법칙과 관련된 기본 선형성을 기반으로 합니다.크루미는 임의의 크기의 목표물에 대한 천문학적 가시성을 모델링하고, 빛 공해의 영향을 연구하기 위해 이 장치를 사용했습니다.

참고 항목

참고문헌

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외부 링크