Так как пространственная фильтрация, прогнозирующая результат восприятия, уместна только в системе линейных сигналов, она задействуется на линейной стадии /РГ, то есть до конверсии в нелинейную версию этого пространства. Джонсон и Фершильд (2001, 2003) указывают на важность такого типа фильтрации при оценке различий в изображениях и дают спецификацию необходимых фильтров, основанную на визуальных данных. Вместе с тем, как уже было сказано ранее, пространственная фильтрация сильно «размывает» элементы изображения, что нежелательно в тех случаях, когда наблюдатели рассматривают его ближе, чем предписанная дистанция просмотра.
Применение пространственных фильтров оправдано только тогда, когда целью является вычисление перцепционных отличий в изображениях (то есть в конечном счете оценка их качества). В этом состоит принципиальная разница между пространственно-локализованной адаптацией (пригодной и для метрики визуализации, и для метрики качества) и пространственной фильтрацией (пригодной для метрики качества, но не пригодной для метрики визуализации).
При оценке качества изображений пространственная фильтрация обычно разбивается на отдельные частотные и ориентационные каналы (Дэли, 1993; Lubin, 1993 и Паттанайк, 1998), при этом отметим, что в мультишкальных и мультиориентационных фильтрациях чаще всего нет необходимости, о чем свидетельствуют результаты сравнительно недавних экспериментов (Джонсон и Фершильд, 2001, 2003; Ватсон и Рамирес, 2000). Таким образом, для сохранения простоты и легкости использования iCAM-модели чаще всего применяется т.н. изотропная моношкальная пространственная фильтрация.
Когда по данным изображения вычислены /РТ-координаты, то для получения предикторов светлоты (J), насыщенности (С) и угла цветового тона (h) выполняется простое преобразование прямоугольных координат в координаты цилиндрические (уравнения 20.15-20.17). Отличия в данных размерностях могут быть использованы для набора статистики отличия изображений, а статистические данные, в свою очередь, - для получения метрики их качества.
В целом по изображению общее эвклидово отличие описывается величиной A/m в /РТ-пространстве (уравнение 20.20), что отличает ее от традиционной AE (CIELAB), включенной в пространственную фильтрацию. Отметим также, что в ряде случаев могут понадобиться корреляты абсолютных атрибутов восприятия - субъективной яркости (Q) и полноты цвета (М), которые получают путем шкалирования относительных атрибутов (светлоты и насыщенности) на соответствующую FL-функцию, получаемую из контекстной карты яркостей изображения (уравнения 20.18 и 20.19).
Финальный этап: визуализация изображений, для выполнения которой необходимо обработать величины JCh по тем или иным условиям просмотра (именно условия просмотра определяют параметры инверсии IPT-модели и параметры расчета смены хроматической адаптации, конечно при условии пространственной однородности отображения на типичных носителях с низким динамическим диапазоном). Инверсия, выполняемая таким способом, позволяет воспроизводить изображения, сохраняя их восприятие даже в тех условиях просмотра, что принципиально отличны от условий оригинальной сцены или изображения. Одной из наиболее важных областей применения такого способа является воспроизведение HDR-изображений на типичных носителях.