1996) также в какой-то степени касаются обсуждаемых проблем.
Целью создания моделей восприятия изображений является объединение двух описанных выше областей исследования, результатом чего должна стать единая модель, способная к прогнозированию зрительного восприятия сложных стимулов, их специфицированию, воспроизведению и оценке качества воспроизведения. Один из фактических прецедентов - модель iCAM, предназначенная для работы со статичными изображениями, детально описана в текущей главе.
Модель iCAM была создана на основе результатов исследований, проведенных по следующим направлениям:
- равномерные цветовые пространства (Эбнер и Фершильд, 1998);
- значимость учета окружения (Фершильд, 1995);
- алгоритмы расчета отличий между изображениями и оценка их качества (Джонсон и Фершильд, 2003; Фершильд, 2002);
- изучение глазных движений наблюдателя при решении им различных зрительных задач и в условиях адаптации к естественным сценам (Бабкок и колл., 2003; Вебстер и Моллон, 1997);
- анализ прежних моделей пространственного и цветового зрения в приложении к проблемам цветового восприятия и воспроизведения изображений с большим динамическим диапазоном (high-dinamic-range imaging) (Патта-найк и колл., 1998).
Модели цветового восприятия и модели восприятия изображений
Модель цветового восприятия, способная прогнозировать цветовые отличия между сложными стимулами (изображениями) - это хороший инструмент, однако его возможности весьма ограничены. Если такая модель необходима для полного описания результатов зрительного восприятия простых цветовых стимулов, то модель восприятия изображений необходима для описания результатов восприятия стимулов со сложной пространственной структурой. Если модели цветового восприятия позволяют дать четкое описание перцепционных атрибутов (светлоты, субъективной яркости, полноты цвета, насыщенности и цветового тона), то модели восприятия изображений (наряду с возможностями моделей цветового восприятия) позволяют прогнозировать и такие атрибуты сложных стимулов, как резкость (sharpness), зернистость (graininess), контраст и разрешение (resolution).
Как и в моделях цветового восприятия, в основе моделей восприятия изображений лежит равномерное цветовое пространство, а заложенный в них блочный принцип обеспечивает особую гибкость в выборе цветовых пространств, к примеру, может быть выбрано CIELAB-пространство, сходное с ним S-CIELAB-пространство, CIECAM02 или IPT-цветовое пространство (Эбнер и Фершильд, 1998). То есть, блочный принцип вполне может быть реализован и в iCAM (для превращения ее в полную модель восприятия изображений и/или в модель их отличия).
Модели восприятия изображений можно использовать для создания многомерных моделей качества изображений, к примеру: можно взять взвешенные суммы различных атрибутов восприятия для получения метрики общего качества изображений (Киелан, 2002; Энгельдрум, 2002). Такие модели могут усилить или даже заменить собой человеческие наблюдения за весовыми параметрами изображений, например, модель качества изображений может оперировать взвешенными суммами тонального баланса, контраста и резкости. Шаги, которые уже сделаны в этом направлении, будут описаны ниже.