1

色のコントラスト感度特性に基づく電子ディスプレイの色ムラ評価指標

の提言

広島工業大学　工学部

浅　野　敏　郎

フラットパネルディスプレイの人間工学シンポジウム2012

E-mail: tasano@cc.it-hiroshima.ac.jp

E=0.7

色むら定量評価のニーズ

検査員 画像認識技術

問題点

　・熟練が必要

　・体調に左右される

　・個人差が大きい

電子ディスプレイ

　　　不均一領域

“むら”

現在目標

色むら定量評価の実現

良品／不良 PC

視覚特性

2

知覚とカメラ出力データ

カメラ出力データ知覚

知覚はカメラ出力データと異なる

空間周波数特性(CSF)

正弦波縞パターン

被験者

コントラスト閾値の測定

・コントラスト感度：コントラスト閾値の逆数・空間周波数：視野角1°当りの縞の繰り返し数

(単位cpd[cycle per degree])

輝度 赤－緑 青－黄

0

50

100

150

200

0.1 1 10 100

空間周波数[cpd]

コン

トラ

スト

感度

輝度

赤-緑

青-黄

視覚刺激作成装置ViSaGe, Cambridge Research Systems

3

空間周波数特性の規格化

0

5

10

15

20

25

0.1 1 10 100

Spatial frequency [cpd]

Sensi

tivi

ty g

ain

Luminance

R-G

B-Y

1

従来のLAB 拡張したLAB（提案）

定量評価方法

原画像入力

RGB⇒XYZ 変換

XYZ⇒L*a*b* 変換

フーリエ変換(FFT)

CSFフィルタリング

逆フーリエ変換(IFFT)

色むら指数 E算出 色むら画像

基準白色画像

4

視覚感度への変換

原画像

L*画像

a*画像

b*画像 FFT画像

Ｌ*‘画像

フィルタリング画像

a*‘画像

b*‘画像

視覚感度画像

色むら指数E

( )[ ] ( )[ ] ( )[ ]{ }∑ ∆−∆+∆+∆=yx

EyxbyxayxLM

E,

0222 ,*',*',*'1

( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )yxbyxbyxb

yxayxayxayxLyxLyxL

mw

mw

mw

,*',*',*',*',*',*',*',*',*'

−=∆−=∆−=∆

L*’w(x,y), a*’w(x,y), b*’w(x,y) :基準白色画像の視覚感度値

L*’m(x,y), a*’m(x,y), b*’m(x,y) :色むら画像の視覚感度値

M :ディスプレイの画素数

ΔE0 :目視限界の色差

5

目視限界色差ΔE0

測定結果4ヶ所のいずれかに色むらを表示

被験者 (男性5名)

測定方法

測定環境：暗室視距離:1.5m背景輝度:100cd/m2

ディスプレイ:22 インチ LCD

0

0.25

0.5

0.75

1

1.25 1.3 1.35 1.4 1.45 1.5

Color difference ΔE

Recogn

itio

n r

aate

ΔE0=1.33

疑似色むらパラメータ

変化量ΔE*ab

外円直径l

外円直径と

内円直径の差ΔllabEG

lA

abEC

∆∆

=

=

∆=

*4

*2

π

・彩度

・面積

・エッジ

1.彩度変化　　8種類2.面積変化　　10種類3.エッジ変化 10種類4.色相 6色 (R,G,B,Cy,Mg,Y)

計168パターン位置[画素]

階調値

形状：真円　　輝度：一定（背景と同一）

6

彩度変化パターンのa*b*色度図

-20

-10

0

10

20

-20 -10 0 10 20

a*

b*

RGBCyMgY基準(白)

色むらの中心部分の色度を

色彩輝度計により測定

目視評価実験方法

基準色むらパターン 白色画面 テスト色むらパターン

5秒間3秒間 3秒間

ほとんど見えない-3

弱い-2

やや弱い-1

基準と同程度0

やや強い1

強い2

非常に強い3

評価内容評価値

被験者 (男性9名)

7段階評価

ディスプレイ

実験環境：暗室視距離:1.5m背景輝度:100cd/m2

ディスプレイ:32 インチ LCD

基準色むら：Rテスト色むら：R,G,B,Cy,Mg,Yの

　彩度・面積・エッジ変化　　計168パターン

7

実　　験

・目視評価実験

・定量評価実験

　・色むら（輝度一定）

　・色むら（輝度変化）

目視評価実験結果

-3-2-10123

0 5 10 15

Saturation

Gra

de b

y hu

man

eval

uatio

n

RGBCyMgY

(a)　彩度変化

-3-2-10123

0 0.05 0.1 0.15 0.2

Size ratio

Gra

de b

y hu

man

eval

uatio

n

RGBCyMgY

(b)　面積変化

-3-2-10123

0 0.25 0.5 0.75 1

Edge gradient

Gra

de b

y hu

man

eval

uatio

n

RGBCyMgY

(c)　エッジ強度変化

8

定量評価実験方法

32インチLCD

(色むら表示、計168パターン）

カラーカメラ

(30fps,1024×768pix

ノイズ削減：32フレーム平均)

PCモニタ

撮影環境：暗室

色むら指数E算出

色むら撮影画像

Cmg1

Ay10 Er10

Cb8 Ag1

Ecy1

9

定量評価実験結果

(a)彩度変化相関係数0.93

-3

-2

-1

0

1

2

3

0 0.5 1 1.5 2

Mura index E

Gra

de b

y hu

man

eva

luat

ion

R

G

B

Cy

Mg

Y

定量評価実験結果

(b)面積変化 相関係数0.89

-3

-2

-1

0

1

2

3

0 0.5 1 1.5 2

Mura index E

Gra

de b

y hu

man

eva

luat

ion

R

G

B

Cy

Mg

Y

10

定量評価実験結果

(c)エッジ変化 相関係数0.87

-3

-2

-1

0

1

2

3

0 0.5 1 1.5 2

Mura index E

Gra

de b

y hu

man

eva

luat

ion R

G

B

Cy

Mg

Y

定量評価実験結果（総合）

定量評価値と目視評価値との良好な相関(相関係数0.89)を得た

-3

-2

-1

0

1

2

3

0 0.5 1 1.5 2

Mura index E

Grad

e by h

uman

evalu

ation

R ｃ

G ｃ

B　c

Cy c

Mg c

Y c

R a

G a

B a

Cy a

Mg a

Y a

R e

11

CSFフィルタリングの効果

-10

-5

0

5

10

15

20

0 100 200 300 400 500

位置[画素]

a*

原画像(a*)

視覚感度画像(a*')

-10

-5

0

5

10

15

20

0 100 200 300 400 500

位置[画素]b*

原画像(b*)

視覚感度画像(b*')

原画像 視覚感度画像

b*a*

目視評価結果（輝度変化あり）

-3

-2

-1

0

1

2

3

-30 -20 -10 0 10 20 30

Luminance variation [cd/m2]

Gra

de b

y h

um

an e

valu

atio

n

R

G

B

Cy

Mg

Y

-3

-2

-1

0

1

2

3

-30 -20 -10 0 10 20 30

Luminance variation [cd/m2]

Gra

de b

y h

um

an e

valu

atio

n

R

G

B

Cy

Mg

Y

彩度弱サンプル 彩度強サンプル

暗いむら 暗いむら

明るいむら 明るいむら

背景輝度= 100cd/m2

12

定量評価結果（暗いむらのみ）

-3

-2

-1

0

1

2

3

0 0.5 1 1.5 2

Mura index EG

rade b

y h

um

an e

valu

ation

R

G

B

Cy

Mg

Y

-3

-2

-1

0

1

2

3

0 0.5 1 1.5 2

Mura index E

Gra

de b

y h

um

an

ev

alu

atio

n

R

G

B

Cy

Mg

Y

彩度弱サンプル 彩度強サンプル

相関係数=0.89相関係数=0.92

総合 0.85

まとめ人間の色知覚感度に基づくディスプレイの色むら定量評価手法を提案した。

1．人の目による目視評価値と定量評価による色むら指数E

　　との良好な相関を得た。

2．CIELAB表色系およびCSFフィルタリングにより色むらの

　　色相による影響を軽減し、本提案手法の有効性を示した。

今後の課題　・実サンプルを用いた性能評価

　・S-CIELABを用いたときの性能評価