Mesure et prédiction de la vision subjective en présence d'aberrations monochromatiques

par Yohann Benard

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de René Farcy.

Soutenue le 24-11-2011

à Paris 11 , dans le cadre de Ecole doctorale Ondes et Matière (1998-2015 ; Orsay, Essonne) , en partenariat avec Laboratoire Aimé Cotton (Orsay, Essonne) (laboratoire) .


  • Résumé

    L’objectif de ces travaux était de tester la capacité d’une simulation numérique à prédire la vision subjective, dans différents conditions d’aberrations comparables aux optiques multifocales. Nous avons tout d’abord qualifié la vision subjective par la profondeur de champ, définie comme la zone de vision considérée comme acceptable par les sujets. Le calcul de critères de qualité d’image (i.e. simulation numérique) ne permettait pas de prédire la profondeur de champ (r² < 0.35). Le calcul d’images simulées, qui, contrairement aux critères de qualité d’image, demandait une réponse des sujets, a permis de démontrer que le modèle d’œil permettait de rendre compte de l’optique, mais pas de l’acceptabilité d’une cible par les sujets. Face au manque de finesse de la prédiction de ce critère de vision subjective, nous avons évalué la qualité de vision de façon continue : les sujets avaient pour tâche de noter des images sur une échelle de gradation. Les sujets notaient ainsi leur vision à différentes proximités et dans différentes conditions d’aberration. La prédiction de la vision subjective par ce critère était plus précise (r² = 0.92). Cependant, cette corrélation tendait à diminuer pour les qualités d’image très faibles. Il semblerait donc que la prédiction de la vision subjective passerait par l’utilisation de différents critères de qualité d’image, permettant de qualifier aussi bien une bonne qu’une mauvaise qualité de vision.

  • Titre traduit

    Measurement and prediction of the subjective vision in presence of monochromatic aberrations


  • Résumé

    The objective of this work was to evaluate the capacity of a numerical simulation to predict the subjective vision, with the addition of aberrations similar to multifocal optics. We first qualified the subjective vision as the depth-of-field, defined as the range of focus for which the vision was still judged acceptable. Image quality metrics (i.e. numerical simulation) failed to predict the depth-of-field(r² < 0.35). We calculated simulated images, which, in opposition to image quality metrics needed an answer from the subjects. We thus showed that the numerical simulation could predict the optic but could not take in account the acceptability of an image. The lack of accuracy of the prediction of depth-of-field led us to the measurement of a continuous image assessment: subjects had to evaluate the quality of images on grading scales. Subjects could grade images for various defocuses and aberration conditions. The numerical simulation gave good prediction of this subjective assessment (r² = 0.92). However, the correlation was lower for lower image quality. Thus, the prediction of subjective vision should be obtained with combination of multiple image quality metrics to be able to anticipate good quality of images as well as poor ones.


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