일반적으로 영상의 대비(contrast)는 배경 영상과 목표 영상의 상대적인 값의 차이에 의해서 구할 수 있다. 하지만 복잡한 영상의 경우 객관적인 대비 측정 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있음에도 불구하고, 인간의 시각 시스템의 인지 능력과 부합하는 대비 측정 방법이 부족한 것이 사실이다. 대비는 영상의 고유한 특징 중 하나로서, 해당 영상의 품질을 나타내는 하나의 객관적인 척도로 사용될 수 있다. 그 결과 영상 및 신호처리 분야에서는 좀 더 선명한 대비를 갖는 영상을 얻기 위한 노력으로 복잡한 영상의 대비를 증가시키고자 하는 노력을 진행하고 있으며, 인간이 인지하는 대비를 정량적으로 측정하기 위한 객관적인 대비 측정 방법에 대한 연구도 활발히 진행 하고 있다. 이러한 연구는 사람들이 소비(consume)하는 영상에 대한 품질의 한 척도로서 ‘대비’가 사용될 수 있다는 의미이며, 이러한 맥락에서 실제 인간(또는 시각시스템)이 인지하는 대비와 최대한 일치하는 대비 측정 방법에 대한 연구는 매우 중요하다. 실제로 오랫동안 대비 측정에 대한 여러 가지 방법들이 제안되었고 간단한 영상에 관한 대비 측정 방법으로 여러 가지 전통적인 방법이 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 기존의 대비 측정 방법들은 실제로 인간이 인지하는 대비와는 차이가 있고, 이로 인하여 복잡한 영상(complex image)에서의 인간의 인지 정도와 일치하는 대비 측정에는 한계가 있다. 결국, 이전의 방법으로 동일한 대비 값을 얻은 두 영상이라 할지라도 실제로 인간이 느끼기에는 다른 대비로 느낄 수 있고, 반대로 다른 대비 값을 가지는 영상일 지라도 사람은 같은 대비로 인지하는 상황도 있을 수 있을 것이다. 그러므로 올바른 대비 측정 방법은 영상을 인지하는 인간이 느끼는 대비와 일치하는 결과를 나타낼 수 있는 측정 방법이어야 한다.

위에 언급된 객관적인 대비 측정에 관한 요구를 만족하기 위하여 본 논문에서는 영상품질의 척도 중 하나인 대비에 대하여 사람의 인지 수준을 보다 적절히 표현하는 대비 측정방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 특히, 인간의 시각 특성에 대한 연구 및 이를 포괄적으로 접목한 사람이 실제 느끼는 대비 즉, 인지 대비(perceived contrast)라는 새로운 개념을 제시하고, 이에 대한 측정방법에 대하여 제안한다. 구체적으로, 실제 영상의 대비에 관한 최종 수신단은 인간의 시각 시스템임을 고려하여, 복잡한 인간의 시각시스템을 고려한 인지 대비 값을 정의 하고자 한다. 그러므로 이를 이해하기 위해서는 인간의 몇 가지 중요한 시각시스템 특성을 알아볼 필요가 있다. 이 논문에서는 인지 대비 측정 과정 중 고려할 중요한 인간의 시각 특성으로 적응(adaptation)에 따른 역치(threshold)의 변화 특성, 공간 주파수 상의 대비 민감도 역치특성 및 역치 상 특성, 그리고 대비 민감도함수의 멀티 스케일특성 등이 있는데, 이는 Peli(1990), James(1996) 및 Sumanta(1998)을 참고하였으며 Section 3에서 구체적으로 언급하도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 대비 측정 방법에 비해 인간이 실제 인지하는 정도를 보다 잘 표현하는 방법이며, 이는 실험을 통하여 정량적으로 제시하였다.

이 논문은 아래와 같이 구성되어 있다. Section 2에서 간단한 영상 및 복잡한 영상의 대비 측정에 널리 사용되고 있는 대비 측정 방법에 대한 소개와 그 측정 방법의 한계점에 대해서 언급한다. Section 3에서는 제안하는 인지 대비에 대한 이해를 위해 인간의 시각특성을 언급하고, 이를 바탕으로 언급된 시각특성을 포괄한 인지 대비 측정 방법을 Section 4에서 제안한다. Section 5에서는 실험을 통하여 인지 대비 측정에 관한 실험을 하고 이전 대비 측정 방법을 통해서 얻은 대비 결과와 비교를 수행 한다. 그리고 마지막 Section 6에서 결론 및 향후 연구 방향을 언급 하도록 한다.

전통적으로 널리 쓰이는 대표적인 영상의 대비 측정 방법으로서 Michelson 대비가 있다(Peli, 1990). 이 방법은, 디스플레이 산업에서 널리 쓰이고 있는 방법으로써, 주기적 영상의 최대 휘도성분 및 최저 휘도성분을 이용하여 구하는 방식이다. 특히 잡음이 없는 단순한 주기적인 신호의 영상에 대한 대비 측정에 적합하다. Weber 대비 측정 방법도 인간의 시각 적응에 관한 대비 측정 등에 사용되는 간단한 측정 방법 중 하나이다(Sumanta, 1998). 상기 두 가지의 대비 측정 방법은 여러 목적에 사용이 되고 있지만 두 방법 모두 컬러 영상에 대한 대비 측정에는 부적합하며, 복잡한 자연 영상에 대한 대비 측정에도 한계가 있다. 또한 위의 두 방법 모두 인간의 시각 특성을 고려하지 않은 대비 측정 방법이기 때문에 실제로 인간이 인지하는 인지 대비와 일치하지 않는 단점이 있다. 그 밖에, Peli(1990)는 인간의 공간주파수상의 시각 시스템 특징을 이용하여 지역적 제한대역 대비(local band-limited contrast)를 정의 하였지만, 이 또한 컬러 영상에의 적용 및 보다 복잡한 시각 인지 특성을 고려하지 못한 점에서 한계가 있다.

<그림 4>는 이 논문에서 제안하는 인지대비 측정을 위한 전체적인 다이어그램을 나타낸다. 인지대비는 3장에서 언급한 시각시스템 특성을 반영한 것이며, <그림5>에서 Lena영상을 실제 적용하여 다이어그램에 나타난 각각의 단계를 시뮬레이션/도식화하였다.

<그림 5>에서 표시된 입력 영상은 망막 상 영상(Retinal Image)을 나타내며, 다른 망막 상 영상들에 대해서도 동일한 과정을 거치게 된다. 또한 <그림 5>는 총 여섯 개의 대역 분해 영상 중 두 대역 분해 영상만을 나타낸 간략화된 그림이다. <그림 4>와 <그림 5>에서 나타난 과정에 대한 보다 자세한 설명은 다음과 같다.

첫 실험은 제안하는 인지대비와 Michelson 대비와의 비교 실험이다. 이 실험에 사용된 이미지는 컬러 영상 이며, 512 x 512 사이즈를 가진 Lena 및 High Dynamic Range(HDR) 영상이다. 두 컬러 영상을 <그림 8> 및 <그림 9>와 같이 대비가 각각 다른 세 영상으로 만든 후 각각의 세 영상 모두 여섯 개의 공간 주파수 대역으로 나누어서 18 개의 영상을 만든 후 대비를 측정 하였다. 그 결과 <그림 10>과 <그림 11>의 결과에서 볼 수 있듯이 두 테스트 영상에서 모두 제안된 인지 대비로 측정된 결과가 Michelson 대비보다 현실적으로 인간의 인지에 부합하는 결과를 나타낸 것을 알 수 있다. 예를 들어 <그림8> 및 <그림 9>에서 높은 대비(High contrast)를 갖는 실험 영상의 경우, 각기 다른 공간 주파수 영역의 영상임에도 불구하고 Michelson 대비는 동일한 값을 갖는 확인할 수 있다.

두 번째 실험에서는 Peli(1990) 대비와 본 논문이 제안하는 인지대비와의 정량적 비교를 수행한다. Peli(1990) 대비는 이미 언급한 바와 같이 간략화된 인간의 대비 역치 특성을 포함하고 있지만, 흑백 영상에 대한 대비만을 정의 하였다. 그러므로 두 번째 실험 영상으로 <그림8> 및 <그림 9> 영상을 흑백영상으로 변환 한 후 사용 하였다. <그림 12>는 대비가 다른 Lena 영상의 공간 주파수에 대한 Peli(1990)대비 값의 변화를 보여주고, <그림 13>은 같은 영상의 인지 대비 변화 값을 보여준다. 두 방법 모두 저역 필터링 된 영상의 대비는 점점 작아짐을 확인 할 수 있었지만, 인지대비의 결과가 보다 인간의 인지하는 대비 변화량 정도를 더 잘 표현한다고 볼 수 있다. 이는 왜냐하면 실험 영상의 대비 차이가 동일한 양으로 조절 되어 있었기 때문이다. <그림 14>와 <그림 15>는 위와 같은 실험을 입력 영상을 달리 하여 실행한 것이고, 결과는 역시 인지 대비 값이 영상의 대비 변화량을 더 잘 표현 하는 것으로 나타났다.

본 논문에서는 사람의 인지 수준을 보다 효과적으로 표현하는 대비(contrast) 측정 방법을 제시하였고 복잡한 영상을 이용하여 제안하는 방법의 효과성을 제시하였다. 특히, 여러 가지 인간의 시각 시스템 특성을 고려하여 복잡한 컬러 영상의 인지 대비를 측정 할 수 있는 객관적인 방법(모델)을 제안하였으며, 이를 바탕으로 이전의 영상의 대비 측정 방법과의 비교 수행을 하였다. 본 논문에서 제안하는 인지대비 측정방법은 기존의 대비 측정 방법에 비해 인간이 실제 인지하는 대비 정도를 보다 잘 표현하는 것으로 실험을 통해 확인하였다. 인간의 시각특성에 보다 효과적으로 부합하는 대비 측정은 한 영상에 대해 실제적으로 인간이 느끼는 대비를 정량화된 수치로 나타낼 수 있다는 데에 의의가 있다. 아울러 대비는 영상품질을 표현하는 방법 중 하나로써 객관적인 대비 측정은 향후 복잡한 영상의 품질을 측정하는 다양한 애플리케이션에 활용될 수 있을 것이다.

또한, 제안된 인지 대비측정 방법은 활발히 진행되고 있는 인간의 시각 시스템 특성에 대한 연구에 기반 하여 도출 되었으므로 이전의 다른 대비 측정 방법과 비교하여 여러 가지 장점을 가지고 있다. 다만, 본 연구를 통해 인간의 인지 능력과 유사한 결과를 나타낼 수 있는 대비 측정 방법의 기반을 마련하였으나, 인간의 인지 능력과 정확하게 일치하는 객관적인 대비 측정을 수행하기 위해서는 복잡한 인간의 시각 특성에 대한 보다 많은 연구와 더불어 실험이 요구된다. 따라서, 향후 보다 깊이 있는 시각 특성에 대한 연구를 바탕으로 향상된 대비측정 기법에 대한 연구가 지속적으로 필요한 실정이다.

향후 연구로서는 우선 현재 진행된 연구를 바탕으로 특정개인의 시각특성에 대해 제안된 인지대비 관점에서 측정을 할 수 있을 것이고, 이를 고려한 보통(normal vision) 및 저시력(low vision) 사용자의 시각 시뮬레이션에 관한 연구를 수행 할 수 있다. 또한 이는 궁극적으로 저시력 및 보통시력을 가진 사람에 대한 개인화된 영상의 증강(enhancement)에도 활용 될 수 있을 것이다.