사진의 감성적 만족도에 근거한 주관적 화질 평가 방법 연구

국문 초록 (Abstract)

최근 재현 장비의 목적은 장면을 정확하게 재현하는 것에서 사용자의 만족도를 높이는 것으로 변화하고 있다. 이는 카메라로 대표되는 재현 장비의 발전 방향이 성능 위주에서 품질 위주로, 개발자 중심에서 사용자 중심으로 옮겨가고 있다는 의미이다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 인지 특성에 기반을 둔 사진의 화질 평가 방법을 제안하고자 한다.
화질 평가 방법은 재현 장비의 성능을 측정하는 객관적 평가와 관찰자가 사진에 대해 반응하는 인지적 특성을 평가하는 주관적 평가로 구분할 수 있다. 일반적으로 화질 측정은 재현 장비의 몇 가지 성능을 측정하는 것에 국한된 경향이 있으나 실제 사진의 품질은 다양한 구성 요소들의 상호작용에 의해 완성되는 결과이기 때문에 몇 가지 성능을 측정하는 것만으로는 전반적인 화질을 평가했다고 볼 수 없다. 따라서 다양한 물리적 화질 속성을 아우르는 평가 모형을 구축하여 제3의 관찰자에 의하여 사진의 전반적인 품질을 평가할 수 있는 주관적 화질 평가 방법이 필요하다.
본 연구에서 제안하는 주관적인 화질 평가 방법은 다음의 몇 가지 조건을 충족할 수 있도록 구성되었다. 첫째, 화질 평가에 사용하는 언어는 누구나 쉽게 이해하고 평가할 수 있어야 한다. 둘째, 화질 평가 항목은 사진의 다양한 물리적 화질 속성을 통합적으로 반영할 수 있어야 한다. 셋째, 최소한의 평가 항목으로 직접적이고 구체적인 사진의 재현 특성을 도출할 수 있어야 한다. 넷째, 평가 방법은 콘텐츠의 종류 같은 외부적인 요인의 영향력을 최소화할 수 있도록 설계되어야 한다.
이를 위해 선행 연구 분석을 통해 화질에 영향을 미치는 요소들을 파악하고, 예비 실험을 통해 화질 평가 모형의 수립 가능성을 판단하였다. 이러한 과정을 통해 최종적으로 사진의 화질에 영향을 미치는 요소를 세부 묘사 능력, 톤 재현 능력, 색 재현 능력으로 결정할 수 있었으며, 이들 요소들이 상호적으로 영향을 미친다는 가정 하에 각각의 항목에 부합하는 몇 가지 연구 가설을 수립할 수 있었다. 그 다음 본 연구에서 설정한 가설을 증명하기 위하여 1015개의 실험 자극을 제작한 후, 사용자의 선호도를 기반으로 최종적으로 84개의 실험 자극을 선택하였다. 이렇게 선택된 84장의 이미지와 11개의 화질 평가 문항을 사용하여 총 127명을 대상으로 주관적 화질 평가 실험을 수행하였으며, 화질 평가 결과에 대해 요인 분석과 구조 방정식 모델을 이용한 분석을 실시하였다. 이렇게 분석된 결과를 바탕으로 최종적인 화질 평가 모형을 완성할 수 있었다.
사진이란 매체는 결국 감상자들의 시각적 인지에 의해서 평가되기 때문에 감상자들에 의한 주관적 평가가 매우 중요하다. 본 논문에서 제시하는 화질 평가 항목은 사용자의 인지에 의한 화질 평가 결과와 이미지의 재현 특성을 함께 포함하고 있기 때문에 단순한 평가의 역할 뿐 아니라 재현 특성을 파악하고 개선 방향을 지시하는 역할까지도 할 수 있다는 측면에서 의미가 있다. 따라서 본 논문에서 제시하는 화질 평가 모델이 디지털 카메라를 포함한 다양한 재현 장비의 성능이나 개발 알고리즘의 재현 성능을 평가하는 목적으로 유용하게 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recent changes show that the goals of reproduction devices have changed from accurately reproducing scenes to improving user preference. It implies that the directions in developing cameras, the most common reproduction devices, are moving from performance -centered to quality-centered, from developers to users. Accepting such changes demand new standards in evaluating reproduction devices. This paper suggests a new method to evaluate the quality of images, based on cognitive properties of users.
There are two distinctive methods to evaluate the quality of images, an objective evaluation that measures the performances of reproduction devices and a subjective evaluation that focuses on cognitive properties from the responses of users to images. In many cases, we see the reports on device quality by the results of several function tests. The quality of an image is a result oriented from the interaction of various attributes, therefore some functional tests are not enough to evaluate total quality of an image. In this respect, an evaluation model which integrates various physical attributes of an image is needed, that enables a third observer to subjectively evaluate the total quality of an image.
The paper proposes a method to evaluate the quality of images subjectively, which meets following conditions. First, the language applied to the evaluation process should be easy to understand. Second, the evaluation factors should include and integrate diverse physical attributes of images. Third, direct and definite properties of a reproduced image must be drawn out with minimum evaluation factors. Fourth, the method should be designed to minimize influence of external factors, for example the type of contents.
Through precedent studies and analysis, elements that effect the quality of images has been classified, and the applicability of the model has been assessed with preliminary tests. The classified elements are detail, tone reproduction and color reproduction. Presuming that the elements influence one and other, numbers of hypothesis was drawn to meet each item. 1,015 test stimuli had been produced to verify the hypothesis, and 84 test stimuli were selected by user preference. The experiment was carried out to 127 subjects, with the 84 test stimuli and 11 evaluation factors, followed by an analysis using structural equation modeling. Final evaluation model suggested is on the basis of the test results.
Assessments of a pictorial image are made from visual cognition of observers after all, their subjective opinions are very meaningful. The evaluation factors in this paper include the results of quality assessment with the cognition of users, and properties of reproduction of the image. The evaluation model is valuable in assessing quality of images, furthermore it suggest how to improve them. Therefore the model is expected to take a valuable role in evaluating performances of reproduction devices including digital cameras, as well as the algorithms adopted into the machines.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• A. 연구 배경과 목적 1
• 1. 연구 배경 1
• 2. 연구 목적 4
• B. 연구 방법과 범위 6
• 1. 연구 방법 6
• a. 카메라 파라메터의 최소 식별 차이 측정 8
• b. 화질 평가 항목 도출 8
• c. 파라메터의 조합에 따른 감성 변화 측정 8
• d. 주관적 화질 평가 모형 구축 9
• e. 사례 연구를 통한 화질 평가 모형의 검증 9
• 2. 연구의 범위 10
• C. 연구 가설 10
• II. 이론적 배경 14
• A. 사진의 감성적 평가 14
• 1. 인간의 시지각 메커니즘 14
• a. 순응 메커니즘 15
• b. 기억색 메커니즘 17
• c. 색 항상성 19
• 2. 인지와 감성 19
• 3. 감성의 의미 22
• 4. 감성의 정량화 24
• 5. 정신물리학적 실험 26
• 6. 사진과 감성의 관계 30
• B. 화질의 개념 32
• 1. 화질의 정의 32
• 2. 화질 구성 속성 33
• 3. 화질 만족도 37
• a. 촬영 목적과 화질 만족도 37
• b. 평가 언어에 따른 화질 만족도 39
• c. 콘텐츠의 종류와 화질 만족도 41
• d. 기억색과 화질 만족도 43
• e. 장면의 재현 정확성과 화질 만족도 45
• f. 'ness'와 화질 만족도 47
• C. 화질의 평가 50
• 1. 객관적 성능 평가 방법 53
• 2. 주관적 성능 평가 방법 55
• a. 주관적 화질 평가 방법 55
• (1) SS 방법 57
• (2) SC 방법 58
• (3) SSCQE 방법 58
• (4) DSIS 방법 59
• (5) DSCQS 방법 59
• (6) SDSCE 방법 60
• b. 사진의 정신 물리학적 실험 방법 61
• (1) 1:1 비교법 61
• (2) 삼자 비교법 62
• (3) 범주적 분류법 62
• (4) 크기 평가 방법 62
• (5) 순서 배열 방법 62
• (6) 품질 측정 방법 63
• c. 주관적 화질 평가 방법론 67
• (1) 주관적 화질 평가 실험의 관찰자 67
• (2) 주관적 화질 평가의 실험 자극 68
• (3) 주관적 화질 평가 실험의 환경 69
• d. 주관적 화질 평가 결과의 활용 72
• III. 실험 절차 73
• A. 실험 개요 73
• B. 실험 절차 75
• C. 실험 방법 77
• 1. 사진의 감성 평가 언어 도출 77
• 2. 실험 자극에 대한 주관적 화질 평가 80
• a. 최소 식별 차이를 이용한 실험 자극의 제작 80
• b. 파라메터 조합에 따른 만족도 별 범주화 과정 86
• c. 도출된 평가 언어와 실험 자극을 활용한 화질 평가 실험 87
• (1) 화질 평가 모형 구축 실험의 감상자 88
• (2) 화질 평가 모형 구축 실험의 자극 88
• (3) 화질 평가 모형 구축을 위한 질문지 설계 90
• (4) 화질 평가 모형 구축 실험의 환경 91
• 3. 선호도 기반 화질 평가 모형 구축 91
• 4. 화질 평가 모형의 타당성 검증을 위한 사례 연구 93
• IV. 실험 결과 94
• A. 화질 평가 모형의 수립과 분석 94
• 1. 요인 분석 94
• 2. 구조 방정식 모델 수립 98
• a. 평가 모형의 수립 98
• b. 평가 모형의 평가 101
• 3. 화질 평가 모형의 분석 103
• B. 화질 평가 모형의 상세 분석 105
• 1. 화질 평가 항목 간 상관관계 분석 105
• a. 시각화를 통한 상관관계 분석 결과 105
• b. 통계를 통한 상관관계 분석 결과 108
• c. 선호도와 평가 항목의 상관관계 분석 결과 108
• 2. 파라메터 조절에 따른 화질 평가 결과 비교 111
• a. 밝기 변화에 따른 화질 감성 평가 결과 111
• b. 대비 변화에 따른 화질 감성 평가 결과 112
• c. 색상 변화에 따른 화질 감성 평가 결과 114
• d. 채도 변화에 따른 화질 감성 평가 결과 116
• e. 선명도 변화에 따른 화질 감성 평가 결과 117
• C. 연구 가설의 검증 119
• D. 적외선 HDR 알고리즘의 주관적 화질 평가 122
• 1. 사례 연구 방법 123
• 2. 사례 연구 결과 124
• V. 결론 130
• A. 연구의 요약 130
• B. 주관적 화질 평가 모형의 적용 방법 132
• C. 연구의 결론 133
• 참고문헌 137
• 부록 A. 화질 평가 모형 구축을 위한 설문 144
• 부록 B. 최종 화질 평가 모델 수립에 사용된 자극 146
• 국문초록 160
• Abstract 162