从测量到感知：图像质量的接受阈值

图像质量通常通过客观指标来描述。Resolution、噪点、曝光和纹理保留均可通过标准化方法进行量化、测量和比较。然而，一个重要问题往往仍未得到解答：这些测量结果实际上如何影响人类的感知？我们的创始人迪特马尔·维勒（Dietmar Wüller）曾就此主题发表过一篇会议论文，可在此处下载。

并非所有可测量的劣化都会自动导致图像被感知为质量差。与此同时，特定图像质量参数的细微变化也会显著影响图像的可用性。这正是 Image Engineering 近期开展的一项研究所探讨的问题。该研究旨在确定不同图像质量因素的接受阈值，并将其与客观测量结果相关联。

该研究重点关注了五个关键图像质量参数：

• Resolution

• 噪声

• 曝光

• 纹理保留

• 色彩饱和度（色度）

在本次研究中，我们创建了一系列图像，每次仅刻意调整一个质量参数。随后，不同参与者组对这些图像进行评估，以确定图像质量在何种程度上会不再被认为可接受。除图像质量专家外，研究还包括了没有专业成像背景的参与者以及安防摄像头领域的专业人士。

研究结果清楚地表明，对图像质量的接受程度在很大程度上取决于预期应用场景。虽然摄影应用通常要求更高的色彩保真度和细节保留程度，但安防领域的用户只要还能可靠地识别出人物、车牌或其他相关场景细节，就愿意接受显著更大的质量限制。

对于开发人员而言，这引出了一个重要结论：图像质量优化不应仅基于技术阈值。同样重要的是，要理解哪些图像质量参数对特定应用真正重要，以及哪些变化会被用户察觉。

将客观测量方法与主观感知相结合，为产品开发、质量评估以及未来的标准化工作提供了坚实的基础。 该研究结果将有助于正在进行的标准化工作，并有望支持 ISO 19093（摄像机低光性能）和 IEC 62676-5（用于安防应用的视频监控系统）标准的进一步制定。