http://dx.doi.org/10.14226/ksist.2014.20.4.02 ISSN(Print) : 1226-0517 / ISSN(Online) : 2288-9604 Journal of Korean Society for Imaging Science & Technology, Vol. 20, No. 4. Dec. 2014, pp.7-15 7 모바일 디스플레이의 장치 출력 영상 분석을 통한 인지 화질 평가의 정량화 최봉석 1, 이철희 2, 최명희 3, 하영호 1* 1 702-701 대구광역시 북구 산격동 1370 경북대학교 전자공학부 2 760-749 경북 안동시 경동로 1375 국립안동대학교 공과대학 컴퓨터공학과 3 706-711 대구광역시 수성구 달구벌대로 528길 15 수성대학교 방송영상미디어과 (접수 2014년 12월 4일, 1차 수정 2014년 12월 11일, 채택 2014년 12월 16일) Perceived Image Color Quality Metric of Mobile Display by Using Displayed Image Analysis Bong-Seok Choi 1, Cheol-Hee Lee 2, Myong-Hui Choi 3, and Yeong-Ho Ha 1 1 Schoole of Electronics Engineering, Kyungpook National University 1370 Sankyuk-dong, Buk-gu, Daegu, 702-701, Korea 2 Deparyment of Computer Engineering, Andong National University 1375, Gyeongdongro, Andong-si, Gyeongandgbuk-do, 760-749, korea 3 Deparyment of Broadcasting&Media, Suseong Colleagey 15, Dalguberldaero-528gil, Suseong-gu, Daegu, 706-711, korea Keywords: Image quality assessment, Mobile display, Preferable color 요 약 디스플레이의 화질평가에는 일반적으로 주관적인 화질평가와 객관적인 화질평가로 나누어진다. 객관적인 화 질평가는 디스플레이의 물리적 특성을 측정하고 평가한다. 주관적인 화질평가는 시청자의 주관에 따른 디스플레이의 화질을 평가하는 방법이다. 디스플레이의 화질평가에 있어 객관적인 화질평가 방법은 화질의 정도에 대해 정량적으로 평가가 가능하나 관찰자의 감성, 관심영역, 외부환경이 등이 고려되지 않아 객관적인 평가방법이 시청자의 주관적인 평가의 결과와 일치하진 않는다. 반면에 주관적인 평가는 많은 시간이 소요되고, 정량화의 방법 또한 어렵다. 이에 따 라, 디스플레이의 화질 평가에 있어 인간 시각 특성에 대한 분석과 정량화가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 디스플 레이의 화질을 평가함에 있어 인간의 주관적인 특성에 대해 인지 백색점과 인지 색 재현을 모델링하여 주관적 화질 평가의 정량화 방법을 제안한다. 이를 모델링함에 있어 주관적인 실험을 통해 선호 백색점과 11개의 primary 색에 대 해 선호 색 좌표를 찾고, 이에 대해 평가 할 모바일 디스플레이의 특성화 된 영상과의 색 좌표의 거리를 통해 인지 화질평가의 정량화 방법을 제안한다. Abstract Display image quality evaluation methods are generally divided into objective and subjective evaluations. Physical display characteristics are evaluated in objective evaluation. On the other hand, subjective evaluation method evaluate the display image quality based on observer's opinions. Objective evaluation method is hard to consider subjective evaluation factors of observer's viewing condition, emotion, and region of interest. Meanwhile, in subjective evaluation method, much time for experiments are required and their results are hard to
8 한국화상학회지 제20권 제4호 quantify. In display image quality assessment to exactly evaluate, analysis of human visual characteristics and quantification thereof are needed. In this paper, we proposed perceived image quality evaluation method with perceived color representation by using perceived whiteness and color representation. we used subjective evaluation method to find preferred color axis about preferred white point and preferred color for 11 primary colors. To quantization of perceived image quality assessment, we are measured distance between display characterized image and preferred white and 11 color points. 1. 서 론 다양한 종류의 디스플레이가 일상생활에 존 재하고 있으며, 이런 다양한 종류의 디스플레 이 간의 경쟁 또한 치열하다. 최근 들어, 휴대 단말기, 모니터, TV, 광고판에 이르기까지 다 양한 제품과 용도에 따라 디스플레이는 활용 되고 있으며, LCD와 AMOLED 디스플레이의 빠른 발전으로 TV, 모바일 및 일상생활에 폭 넓게 활용되고 있다. 다양한 종류와 용도에 따 른 디스플레이 기술이 급격히 발전함에 따라 서로 다른 디스플레이간의 화질에 대한 평가 는 중요한 요소로 자리 잡았고, 이에 대한 다 양한 평가 방법들이 제안되었다 [1-2]. 다양한 디스플레이들의 화질을 평가하는 방 법들은 크게 객관적 화질평가와 주관적 화질 평가로 나뉜다. 그러나 이러한 방법은 같이 인 간의 경험과 주관에 지나치게 의존적이며, 객 관적 평가와 주관적 평가의 결과가 불일치하 는 경우가 다수 존재하며 그에 따라 신뢰성을 보장할 수 없다. 디스플레이 장치들은 각기 다 른 구조를 가지므로 동일한 입력 값에 대해 서로 다른 출력 색 자극을 가지며, 기준 백색 의 색온도 또한 다른 양상을 보인다. 이와 같 은 디스플레이의 색 재현 특성으로 인해 시각 적으로 인지되는 선명도, 색온도, 사실감 등에 서 차이가 나타난다 [3]. 따라서 시각에 최적화 된 화질 재현을 위해서는 각 디스플레이가 가 지는 고유의 주관적 색 재현성을 평가하고, 이 를 정량화하여 디스플레이의 화질을 예측하는 주관적 화질 평가 알고리즘 개발이 필요하다. * E-mail : yha@ee.knu.ac.kr 최근 객관적, 주관적 화질평가 방법의 한계 를 극복하기 위해 인간의 시각특성 및 인지심 리를 반영한 심리 물리적인 인지화질 평가방 법들이 제안되고 있다 [4-5]. 이들은 인지화질을 올바르게 평가하기 위해서 인간의 시각특성 및 인지심리를 바탕으로 주관적 실험을 수행 하였으며, 실험을 통해 얻은 실험자의 인지화 질을 객관적으로 정량화하였다 [6-9]. 그러나 이 렇게 획득된 수치는 디스플레이의 화질을 객 관적으로 평가하기에는 다소 미흡하다. 인간이 디스플레이를 인지하면서 느끼는 화 질의 평가는 색 재현력, 대비, 블랙의 표현, 화 이트 그리고 해상도 등 디스플레이가 표현하 는 여러 요소들이 복합적으로 작용하여 개인 의 인지화질에 영향을 미치게 된다. 이러한 이 유로 디스플레이 화질의 평가는 항상 객관적 인 평가와 일치하지 않는다. 지금까지 이러한 인간의 인지 특성을 반영한 주관적인 평가 방 법을 통해 디스플레이 화질을 평가하는 방법 들이 많이 시도되어왔다 [10-12]. 본 논문은 디스플레이의 인지화질을 평가함 에 있어 주관적인 평가의 정량적인 평가를 위 하여 디스플레이의 나타나는 백색도의 특성과 색 재현 특성에 대해 주관적인 평가를 통해 분석하고 이를 정량화하여 주관적인 평가의 정량적인 평가 방법을 제안한다. 백색도의 특 성에 대하여 19개의 테스트 패치에 대해서 선 호도를 조사하고, 이에 따른 각 디스플레이의 출력영상의 차이를 구함으로 정량화를 하였다. 또한, 색 재현력 특성에 대하여, 11개의 primary 색에 대한 선호도를 주관적 평가를 통해 도출하였고, 이에 따라 디스플레이의 출 력영상과의 각 primary 색의 차이 값을 구함
모바일 디스플레이의 장치 출력 영상 분석을 통한 인지 화질 평가의 정량화 9 으로 인지화질의 평가를 정량화는 방법을 제 안한다. Figure 1. Flowchart of proposed method. Figure 2. Evaluation of preferred white color point with 19 white patches. 2. 모바일 장치 출력 특성 분석을 통한 인지화질 평가 모델 모바일 장치의 인지화질 평가를 정량하 하 기 위해, 장치 출력 특성에 따른 백색도 (whiteness)와 인지 색 재현력을 평가 하였다. Figure 1은 제안된 모바일 디바이스의 인지화 질 평가의 정량화 과정의 흐름도이다. 첫째로, 각 모바일 디바이스의 출력 특성 분석을 위해 서 입력영상에 대해 GOG 모델을 이용하여 각 디바이스의 특성화 과정을 거친다 [13]. 그 다음 으로, 각 디바이스별로 특성화된 영상에 대해 백색도와 색 재현력에 대한 정량적인 평가를 한다. 백색도 평가는 선호 백색점(white point) 과의 특성화 된 영상의 백색 영역의 점과의 거리를 구함으로 측정된다. 또한, 색 재현력 평가를 위해서 주관적 평가를 통해 얻은 11개 의 선호 원색점(primary color)과 특성화된 영 상의 11개의 원색점에 대한 거리를 통해 정량 화 하였다. 2.1. 인지 선호 백색도 평가 (a) (b) (c) (d) Figure 3. Finding white region in input image; (a) input image, (b) white map, (c) displayed image after characterization, (d) white region after characterization. 디스플레이의 화질평가에 있어 백색도는 백색 의 표면에 대해 백색의 정도를 나타내는 것을 백색도(whiteness)라 표현한다. 완전한 백색 이 외에 백색으로 인지되더라도 일정한 색채(tint)를 띄게 된다. 일반적으로 각 모바일 디바이스는 서 로 다른 백색을 띄게되고, 이에 따른 백색에 대 한 선호도도 나뉘게 된다. 각 장치의 백색도에 대한 선호도를 정량화 하기위해, 주관적인 평가
10 한국화상학회지 제20권 제4호 를 통해 선호 백색점을 찾고, 이 선호 백색점과 디바이스의 출력되는 백색점간의 거리를 통해 백색도에 대한 인지 평가를 정량화 하였다. 2.1.1 인지 선호 백색점을 찾기 위한 주관적 평가 선호 백색점을 찾기 위해 Figure 2에서와 같이 플랑키안 궤적(Planckian locus)을 따르 는 19개의 화이트 패치에 대해 선호 백색을 평가 하였다. 일반적으로 디스플레이의 색온도 가 CIE D65와 CIE D75의 색온도 점을 이은 주광궤적(daylight locus)보다 위로 올라가면 색온도에 따라 yellow, green, 그리고 cyan톤 이 증가해 일반적으로 탁한 백색을 띄게 되며, 주광궤적 밑으로 내려가면 핑크톤이 돌아 불 그스름한 색을 내게 된다 [2]. 이에 따라, 플랑키 안 궤적을 따르는 19개의 화이트 패치를 암실 환경에서 30명의 일반인을 대상으로 선호도를 평가 하였다. 그 결과, xy색도 좌표에서 (0.3132, 0.3232)의 좌표가 가장 선호하는 백색 점으로 나타났다. (1) 여기서, 는 입력 영상의 각 픽셀당 선호 백 색점과 모바일 디스플레이의 출력으로 나타나는 백색점의 거리이고, 과 은 선호 백색점의 xy 색도 좌표이며, 와 는 입력 영상의 특성 화 후 영상에 대한 백색점의 xy 좌표 이다. 모바 일 디스플레이의 백색점의 선호도 점수는 로 나타내고, 은 디스플레이별 특성화 된 영상의 백색점의 갯수를 나타낸다. 2.1.2 주관적 평가 결과에 따른 인지 선호 백색 도 평가 모바일 디스플레이의 인지 선호 백색도의 정량화된 평가를 위해, 주관적 평가의 의해 도 출된 선호 백색점(preferred white point)과 평가하는 모바일 디스플레이에서 출력으로 나 타나는 백색점의 위치에 대하여 디스플레이 출력 영상에 나타나는 백색점에 대하여 xy 좌 표상의 거리의 평균을 통해 정량화 하였다. 입 력 영상에 대해 선호 백색도의 평가는 Figure 3 과 같이 나타내었다. 우선, 입력 영상의 RGB 3개의 각 채널 값이 210이 넘는 부분을 영상의 백색 영역으로 추출하였고, 백색 영역 에 대해 선호 백색점의 xy좌표와 특성화된 영 상에서 백색 영역으로 추출된 영역의 xy 좌표 간의 거리를 구하였다. 이는 아래의 식과 같이 계산이 된다. Figure 4. Image set of 11 primary colors. Figure 5. Test image set of 11 primary colors.
모바일 디스플레이의 장치 출력 영상 분석을 통한 인지 화질 평가의 정량화 11 2.2 인지 색 재현력 평가 모바일 디스플레이는 디바이스의 출력의 인 지 색 재현력을 평가하기 위하여 첫 번째로 Figure 4와 같이 dominant한 색을 가지는 11 개의 영상을 실험 영상으로 사용하였고, 11개 의 primary 색에 대하여 색도(hue), 채도 (saturation), 그리고 밝기(intensity)를 조절한 영상을 주관적 평가의 테스트 영상으로 사용 하였다. blue sky의 컬러에 대해 예를 들었을 때 테스트 영상의 집합은 Figure 5와 같이 나 타난다. 주관적인 평가 실험을 통하여 각 primary 색별로 관찰자가 선호하는 영상을 찾 았고, 찾은 각 선호 primary color point에 대 해서 색 자극을 측정한 후 도출된 값을 선호 색으로 기준을 잡고, 각 디스플레이에 나타난 영상과의 거리를 측정함으로 인지 색 재현력 의 평가를 정량화 하였다. 2.2.1 인지 선호 색을 찾기 위한 주관적 평가 인지 선호 색을 찾기 위하여 Figure 4와 같 이 11개의 primary 색에 대하여 dominant한 색을 가지는 11개의 영상을 사용하였다. 이에 대해 주관적인 평가에 영상은 색의 테스트 영상의 색(hue), 채도(saturation), 그리고 밝기 (intensity)의 각 요소에 대해 색(hue)는 3 +3 도 사이를 1도씩,, 채도는 0.1 +0.1 사이 를 0.05씩, 밝기는 0.2 +0.2 사이를 0.1 단 위로 변화 시켜가면서 각 컬러별 테스트 영상 에 대하여 125개의 테스트 영상을 만들었고, 이에 대해 30명의 일반인을 대상으로 선호하 는 색을 보이는 영상에 대해 주관적 평가를 실시 하였다. 주관적 평가를 통해 선정된 선호 색을 보이는 영상에 대하여 Minolta, CS-200 을 사용하여 출력 색 자극을 측정하였다. 이는 Table 1과 같이 측정되었다. 2.2.2 주관적 평가 결과에 따른 인지 색 재현 력 평가 모바일 디스플레이의 인지 선호 색의 정량 Table 1. Preferable primary color point. Primary color x-axis y-axis rk skin 0.3292 0.3225 Light skin 0.3496 0.3436 Blue sky 0.2022 0.2322 Orange 0.4339 0.3709 Purple 0.2219 0.2347 Blue 0.2443 0.2142 Green 0.2948 0.4351 Red 0.4110 0.3200 Yellow 0.4296 0.4013 Magenta 0.3088 0.2502 Cyan 0.1951 0.2100 화된 평가를 위해, 주관적 평가에 의해 도출된 11개의 primary 색에 대한 선호색 좌표와 평 가하는 모바일 디스플레이에서 출력으로 나타 나는 xy 좌표상의 거리의 평균을 통해 정량화 하였다. 이는 아래의 식과 같이 계산이 된다. (2) 여기서, 는 입력 영상의 각 primary 색에 대한 선호점과 모바일 디스플레이의 출력으로 나타나는 색과의 거리이고, 과 은 각 primary 색의 선호점의 xy 색도 좌표이며, 와 는 입력 영상의 특성화 후 영상에 대한 색의 xy 좌표 이다. 모바일 디스플레이의 색 재현력의 선호도 점수는 로 나타내고, 은 디스플레이별 특성화 된 영상의 선호점의 갯 수를 나타낸다. 3. 실험 및 분석 제안한 모바일 디스플레이의 인지 화질평가
12 한국화상학회지 제20권 제4호 (a) 들은 색 재현력(color reproduction), 세밀도 (sharpness), 밝기(luminance), 응답시간 (response time), 균일성(uniformity), 시야각 (viewing angle), 그리고 대비(contrast)에 대 해 각 요소간의 중요도를 평가 하였다. 각 요 소들에 대해 Figure 7과 같이 AHP구조를 만 들었고 이에 대해 각 평가의 중요도는 Table 2와 같이 주관적 화질 평가에 있어 색 재현력 이 가장 중요한 요소로 나타났다. (b) Figure 6. Test image set; (a) test image of perceived color test, (b) test image of perceived white point test. 에 대해 주관적인 평가를 실시하여 그 결과를 비교하였다. 우선, 인지 화질평가에서 색 (color)의 요소가 얼마만큼의 중요도를 가지는 지에 대해 Analytic network process(ahp)를 통해 디스플레이의 화질 평가에 영향을 미치 는 요소들에 대해 정량화하여 색이 인지 화질 평가에 미치는 영향에 대해서 평가 하였다 [14]. 또한, 인지 선호 백샘점과 인지 색재현력 평가 를 위해 3대의 모바일 디스플레이를 이용하였 고, 60명을 대상으로 MOS(mean opinion score)를 통해 평가 하였다. 3대의 모바일 디 스플레이는 삼성 갤럭시 노트3(OLED), 삼성 갤럭시 S3과 애플 아이폰 5S(LCD)를 사용하 였고, 실험에 사용된 영상은 Figure 6과 같다. 3.1. Analytic network process를 통한 인 지 화질평가에 대한 색의 중요도 평가 Analytic netwrok process(ahp)는 의사결 정에 있어 각 요소들에 대해 중요도를 정량적 으로 평가하는 통계적 방법 중 하나이다 [14]. 주관적인 화질 평가에 있어 화질에 영향을 미 치는 각 요소들에 대해 AHP를 통하여 중요도 를 정량화 하였다. 화질평가에 미치는 각 요소 Figure 7. The AHP structure of perceptual quality assessment. Table 2. Result of the questionnaire on the importance of 7 characters. Primary color Score Rank Color reproduction 0.2055 1 Uniformity 0.0840 7 Brightness 0.1378 4 Contrast 0.1253 5 Sharpness 0.1692 2 Resolution 0.1529 3 Viewing angle 0.1253 6 3.2. 인지 선호 백색도 평가 인지 선호 백색도를 평가하기 위해 백색 패 치와 백색 영역이 많은 자연영상에 대해서 각 디바이스의 출력을 평가 하였다. 실험 영상은 Figure 6(b)와 백색 패치를 사용하였다. 백색 패치를 이용한 각 디스플레이의 선호 평가의 결과는 Table 3과 같이 나타났고, MOS를 통한 주관적인 평가 결과와 제안한 방법인 선호 백색점과 xy좌표상에서 거리와 일치함을 보였다.
모바일 디스플레이의 장치 출력 영상 분석을 통한 인지 화질 평가의 정량화 13 Table 3. Comparison with proposed evaluation method and subjective evaluation result. Primary color iphone 5S Note3 S3 xy axis of CCT(x, y) (0.3132, 0.3125) (0.2951, 0.3088) (0.2883, 0.3201) CCT 6533.65 7902.19 8136.07 diff(u'v') 0.00117 0.004859824 0.009796924 subjective evaluation score (MOS) 4.125 3.375 2.25 Table 6. Comparison with proposed evaluation method and subjective evaluation result about test image 3. difference of preferred white point in xy axis subjective evaluation score (MOS) iphone 5S Note3 S3 0.0062 0.0125 0.318 4.14 3.69 2.02 또한, 자연영상을 이용한 실험에서 Figure 8과 같이 3개의 실험 영상에 대해 특성화를 수행하 였고, 특성화 후의 영상의 백색영역에 대해 선호 백색 점과의 거리를 구함으로 각 디바이스에 대 한 평가를 실시하였다. 그 결과 Table 4, 5 그리 고 6과 같이 나타났고 주관적인 실험 결과와 제 안한 선호 백색점 평가결과가 일치함을 보였다. Table 4. Comparison with proposed evaluation method and subjective evaluation result about test image 1. difference of preferred white point in xy axis iphone 5S Note3 S3 0.0056 0.0058 0.1099 (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) subjective evaluation score (MOS) 3.59 3.25 2.5 (j) (k) (l) Table 5. Comparison with proposed evaluation method and subjective evaluation result about test image 2. difference of preferred white point in xy axis subjective evaluation score (MOS) iphone 5S Note3 S3 0.00228 0.0066 0.0215 4.02 3.05 2.10 (m) (n) (o) Figure 8. Test image set of whiteness; (a), (b), and (c) input test image, (d), (e), and (f) white map of each input test image, (g), (h), and (i) characterization image of iphone 5S, (j), (k) and (l) characterization image of Galaxy Note3, (m), (n), and (o) is characterization image of Galaxy S3.
14 한국화상학회지 제20권 제4호 3.3. 인지 선호 색 재현 평가 인지 선호 색 재현평가를 위해 Figure 6(a) 의 11개의 영상을 사용하였고, 각 디바이스별 특성화 된 영상에 대해 제안한 방법과 주관적 인 평가 결과를 비교하였다. 각 영상에 대해 디바이스별 평가 결과는 Table 7에서 와 같이 나타났고, 이에 대한 주관적인 평가의 결과는 Figure 9와 같이 나타났다. 이에 대해 제안한 방법과 주관적인 평가의 결과가 80% 이상이 일치함을 보였다. Table 7. Evaluation result of preferable primary color point by proposed method. Primary color iphone 5S Note 3 S3 Dark skin 0.1631 0.1586 0.1631 Light skin 0.0509 0.0995 0.0625 Blue sky 0.0695 0.0842 0.0705 Orange 0.1165 0.1165 0.1165 Purple 0.2675 0.1649 0.2810 Blue 0.1600 0.1702 0.1700 Green 0.1442 0.1591 0.1442 Red 0.2315 0.1939 0.1839 Yellow 0.0928 0.0764 0.0764 Magenta 0.1632 0.1256 0.1756 Cyan 0.0671 0.0708 0.0871 4. 결 론 본 논문은 모바일 디스플레이를 평가함에 있어 주관적인 평가의 정량화를 백색도와 색 재현성 측면에서 모델링하여 정량화 하는 방 법을 제안한다. 이는 주관적인 평가에서 나타 나는 특성에 대해 백색도의 기준점과 각 11개 의 primary 색에 대해 나타나는 기준점을 주 관적인 평가 결과를 분석하여 선정하였고, 이 에 각 기준점에 따른 각 디바이스별 특성화된 영상의 출력에 따라 기준점과의 거리로 평가 하였다. 백색점과 색재현성에 대한 주관적인 실험의 결과와 제안한 방법의 정량화된 값을 비교하여 선형성을 보임을 확인하였다. Acknowledgement 이 논문은 2014년도 정부(교육과학기술부) 의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수 행된 연구임. (No. NRF-2013R1A2A2A01016105) 참고문헌 [1] R. Rajae-Joordens, and I. Heynderickx, Effect of resolution, sharpness, contrast and luminance on depth impression and overall image quality for a 2D TV, SID Symposium Digest of Technical Papers, 2004, 35, 1370-1373. Figure 9. Subjective evaluation result [2] T. Y. Park, C. H. Lee, and Y. H. Ha, Evaluation of Color Reproduction Characteristics of TFT-LCD and AMOLED for Mobile Phone, The Journal of The institute of Electronics Engineers of Korea, 2008, 45, 29-37. [3] E. J. Lee, J. H. Chong, S. A. Yang, H.
모바일 디스플레이의 장치 출력 영상 분석을 통한 인지 화질 평가의 정량화 15 J. Lee, M. O. Shin, S. Y. Kim, D. W. Choi, S. B. Lee, H. Y. Lee, and B. H. Berkeley, Improved Angle-of-View Measurement Method for Display Devices, Journal of Information Display, 2010, 11, 17-20. [4] S. Y. Choi, M. R. Luo, M. R. Pointer, and P. A. Rhodes, Investigation of Large Display Color Image AppearanceⅠ: Important Factors Affecting Perceived Quality, Journal of Imaging Science and Technology, 2008, 52, 040904-1 040904-11. [5] A. M. Haun and E. Peli, Measuring the Perceived Contrast of Natural Images, SID Symposium Digest of Technical Papers, 2011, 42, 302-304. [6] U. Tangkijviwat, K. Rattanakasamsuk, and H. Shinoda, Color Preference Affected by Mode of Color Appearance, 2009, 35, 50-61. [7] S. B. Lee, H. K. Jeong, and S. S. Kim, Image Quality Evaluation method of OLED, The Journal of The institute of Electronics Engineers of Korea, 2010, 37, 179-188. [10] S. Y. Choi, M. Ronnier Luo and Michael R. Pointer, The Influence of the Relative Luminance of the Surround on the Perceived Quality of an Image on a Large Display, 15th Color Imaging Conference, 2007, 157-162. [11] Huib de Ridder, Naturalness and Image Quality: Saturation and Lightness Variation in Color Images of Natural Scenes, Journal of Imaging Science and Technology, 1996, 40, 487-493. [12] K. A. Choi, and H. J. Suk, Optimal Color Temperature Adjustment for Mobile Devices under Varying Illuminants, Conference on Electronic Imaging 2014, 2014, 90150H-1 90150H-8. [13] R. S. Berns, R. J. Motta, and M. E. Gorzynski, CRT Colorimetry Part I: Theory and Practice, Color Research and Application, 1993, 18, 299-314. [14] Kuo, Wen-Hung, Lin, Po-Hung and Hwang, Sheue-Ling, A framework of perceptual quality assessment on LCD-TV, Displays, 2007, 28, 35-43. [8] E. H. Jang, S. S. Choi, K. W. Lee, and J. H. Sohn, Development of Emotion Assessment Scale in Evaluation of Television Picture Quality, Korean Society for Emotion and Sensibility, 2009, 12, 121-128. [9] H. Lee, and K. W. Whang, A quantitative measurement of LCD and PDP TVs for human visual preference and fatigue, Displays, 2012, 33, 1-6.