手機軟硬件對圖像質量影響研究

李世勛，李 焱

(蘭州財經大學a.信息工程學院；b.電子商務綜合實驗室，蘭州 730020)

手機拍照已經成為人們生活重要的一部分。相對文字傳播而言，手機圖像傳播具有及時性、美學性、多媒體性和雙向性的特征[1]。在很多場合下人們更喜歡通過圖像分享自己的親身經歷和記錄生活的種種場景[2]。目前，手機技術不僅在硬件設備上有很多的提升，同時軟件方面對原始圖像也不斷優化。

層次分析法是美國學者托馬斯·薩蒂于1973 年最早提出。林曉輝[3]將直覺法和還原法各自的特點相結合改進層次分析法。李展等[4]將判斷矩陣引入問題的實際意義，建立新的一致成判斷較陣。張耀天等[5]為改善經典層次分析法(AHP)主觀性強、權重系數固定不變的缺陷，提出改進的層次分析法。曹光輝等[6]將層次分析法運用于圖像置亂度的評估中，解決了其它方法評價的多變性等問題。龍熙華等[7]利用層次分析法建立圖像顏色傳輸效果評價模型。

本文將層次分析法應用于研究中，將用戶對手機圖像質量的主觀判斷用數量形式表達出來進行科學計算。對影響手機圖像質量的硬件和軟件方面的影響因子進行分析，并將其進行重要性排序，定量估計軟硬件影響因子對手機圖像質量的影響程度。

1 研究設計與研究方法

1.1 理論框架與問卷設計

層次分析法是將總的決策分解為各層目標準則或者方案，在此基礎上進行定量或者定性分析，以得到決策結果[8]。因此，本設計將影響手機圖像效果的因素，主要分為三個方面進行研究，分別為屏幕材質、拍攝性能、軟件功能。

問卷主要根據以上三個一級指標進行設計。涵蓋的答案包含二級指標的所有因素。由于本文考慮到用戶可能對一些新的技術不是很了解，所以問卷中有關軟件優化問題，設置成選填，并標注“運用過且了解那些功能”的進行填寫。

1.2 數據來源

針對指標體系構造判斷矩陣，并用“問卷星”發放調查問卷。問卷發送群體主要為近一年內購買新手機的用戶，且絕大多數為青年。因為新手機大多數具有新技術的拍照功能，而且青年人群對手機拍照性能要求更高，且對手機拍照技術更為了解。部分問卷發放給具有攝影愛好及相關專業的人群。這樣的調查群體分布相應保證了結論的專業性。回收有效問卷150份。

2 評價模型的構建

運用層析分析法構建評價模型，分別從構建指標體系、構造判斷矩陣、判斷矩陣的一致性檢驗和計算特征向量及最大特征值四方面著手。

2.1 建立指標體系

拍攝性能與手機自身的硬件條件有關。屏幕材質即顯示屏幕的顯示效果，如顯示圖像的色彩逼真度、亮度范圍和分辨率。更多品牌廠商的旗艦手機運用LCD材質屏幕，LCD屏幕優點之一是在強光下顯示效果很好，避免因為強光手機屏幕不清晰。拍攝硬件，如目前主流的雙攝像頭、自身的拍攝像素高低、暗光的拍攝效果等。目前，手機新產品中，將暗光下拍攝的圖像效果作為產品宣傳的亮點。在軟件影響手機拍攝效果的方面，隨著拍照的多樣性，現在出現了好多優化拍照的技術，例如圖像美顏，最新的美顏技術—智能(AI)美顏。同時拍照主要關注人臉或者場景的優化，消除成像元件產生的噪聲點對優化特別重要。在拍照過程中，往往按快門鍵時，手機容易抖動，說明手機的防抖性能也特別重要。本文將手機圖像質量的影響因素評價指標體系共分為A、B、C三個層次，通過這三個層次建立指標體系,如圖1所示。

圖1手機圖像效果的指標體系

2.2 構造判斷矩陣

根據回收的有效問卷，進行構造判斷矩陣。根據在填寫調查問卷時對各層次各指標重要程度的打分結果，確定各個指標的相對重要程度，并且按照層次結構模型，從上到下逐層構造判斷矩陣，每一層元素都以相鄰上層次各元素為準則，按1～7標度方法因素之間兩兩比較構造判斷矩陣[9]。每層得到的判斷矩陣如表1～表4所示。

表1 總目標A的判斷矩陣

表2 屏幕材質(B1)的判斷矩陣

續表2

B1圖像色彩逼真度(C1)屏幕亮度范圍(C2)屏幕分辨率(C3)屏幕分辨率(C3)271

表3 拍攝硬件(B2)的判斷矩陣

表4 軟件優化(B3)判斷矩陣

表1～表4中的數字為按照1～7標度兩兩因素的重要性程度的標度值。

根據層次分析法構造判斷矩陣的規定，表中數字1表示因素i(行因素)與因素j(列因素)重要性相同，數字3表示前者比后者重要，數字5表示前者比后者重要得多，數字7表示前者比后者極其重要。標度值2、4、6表示重要程度介于上述介紹標度值數值之間。

2.3 判斷矩陣的一致性檢驗

通過上節計算出的判斷矩陣，采用根法計算最大特征值極其對應的特征向量，進行判斷矩陣的一致性檢驗，其中A為判斷矩陣，ω為權重矩陣。

根法具體步驟如下：

(1)將A的每一列進行歸一化。如公式(1)所示：

(1)

其中aij為表1～表4的標度值。

(2)

其中n為矩陣階數。

一致性檢驗是為了對判斷矩陣中兩兩指標的比較得到的標度值是否準確做出檢驗。一致性檢驗步驟如下：

(1)由根法求得最大特征值λmax，計算一致性指標C.I.，如公式(3):

(3)

n表示矩陣的階數。

(2)計算隨機一致性比率C.R.，如公式(4)所示：

(4)

R.I.為平均隨機一致性指標，是一個常量，根據判斷矩陣的階數在量表里查詢，本文n=3，R.I.=0.58。

(3)當C.R.<0.1時，即保持顯著水平，說明判斷矩陣具有一致性。如果C.R.>0.1，表示未保持顯著水平，需要對判斷矩陣進行調整，直到判斷矩陣具有一致性為止。

通過上述方法，計算結果如下所示：

(1)總目標A的判斷矩陣計算機結果：

λ=3.03237CR=0.03

(2)屏幕材質(B1)的判斷矩陣計算結果：

λ=3.01415 CR=0.01

(3)拍攝性能(B2)的判斷矩陣計算結果：

λ=3.01415 CR=0.01

(4)軟件功能(B3)的判斷矩陣計算結果：

λ=3.05015 CR=0.05

因為上述(1)～(4)計算結果中，CR都小于0.1，所以判斷矩陣具有一致性。

2.4 計算特征向量及最大特征值

采用根法，運用Excel計算準則層三個指標最大特征根及其對應的特征向量過程如表5、表6所示。

表5 準則層指標計算結果

表6 二、三級指標計算結果

3 結論分析

通過上章節的結果計算出9個指標對目標層A所占總比重，如表7所示。

表7顯示，九個軟硬件方面影響圖像質量因素的指標中，影響程度最高的因素是手機美顏功能，其次是屏幕亮度范圍，第三位是防抖性能。這三個因素占據了總影響因素的79%。一級指標中圖像處理功能占了總權重的50%多，可以看出用戶對于手機軟件的圖像優化功能更加重視，尤其美顏效果的重要性最大。因此手機廠商提升圖像質量，在軟件優化方面要格外重視。

屏幕亮度范圍影響因素排第二。由于光線的影響，尤其在戶外強光拍照時屏幕模糊不清，影響拍攝的效果，從而影響圖像的質量，建議用戶選擇LCD材質的手機屏幕，減少強光對屏幕的影響。

排名第三的是防抖性能。在拍照過程中，由于手抖動或者手機移動的原因造成拍攝效果差，很大程度上影響了手機拍照的效果。

表7 9個影響指標對目標層A所占總權重

綜上，做好上述三個指標的效果，即可基本滿足用戶進行手機傳播的圖像質量要求。同時在影響二級指標拍攝硬件的三個影響因素中，暗光拍照效果對于用戶較重要，手機廠商也需盡可能地提升暗光下的拍攝效果，滿足用戶的拍攝需求。