ぼやけとノイズによって分解された画像の知覚的特性：実験

知覚空間の概念は、知覚的な画質の観点から画像を特徴付けるのに役立ちます。ぼかしとノイズによって分解された画像は、多次元知覚空間で位置を割り当てることができ、その品質とその根底にある属性は、この空間の方向（またはベクター）に関連付けられる可能性があることが示されています。知覚空間は、多次元スケーリング（MDS）技術を使用して構築されます。2つの異なるMDSアプローチが使用されます。1つは画像間の知覚された類似性を使用し、もう1つはスケーリングされた知覚属性を使用してシャープネスとノイズを使用します。2つの代替アプローチは、線形変換によってほぼ関連する刺激構成につながり、両方のMDSアプローチからの結果を組み合わせて、各シーンに1つの知覚空間を生成できます。2次元の知覚空間は、使用される3つのシーンすべての処理された画像を適切に表し、すべてのシーンで得られる知覚スペースは非常に似ています。知覚空間内の属性ベクトルの方向は、不安定性と騒音がほぼ直交属性であることを示しています。これは、これらの属性の間にほとんど相互作用がないことを意味します。障害ベクターは、品質ベクターの方向とは反対の方向が、非シャープネスと障害のベクターの間の約30度の角度で、非シャープネスとノイズのベクトルの間にあります。

The notion of a perceptual space is useful for characterizing images in terms of their perceptual image quality. It is shown that images degraded by blur and noise can be assigned positions in a multidimensional perceptual space and that quality and its underlying attributes sharpness and noisiness can be associated with directions (or vectors) in this space. The perceptual space is constructed using multidimensional scaling (MDS) techniques. Two different MDS approaches are used, one making use of the perceived dissimilarity between the images and another making use of the scaled perceptual attributes sharpness and noisiness. The two alternative approaches lead to stimulus configurations that can be approximately related by a linear transformation, and the results from both MDS approaches can be combined to produce one perceptual space for each scene. A two-dimensional perceptual space adequately represents the processed images for all three scenes that are used, and the perceptual spaces obtained for all scenes are very similar. The directions of the attribute vectors in the perceptual space indicate that unsharpness and noisiness are approximately orthogonal attributes, which implies that there is little interaction between these attributes. The impairment vector, whose direction is opposite to that of the quality vectors, lies between the unsharpness and noisiness vectors at an angle of approximately 30 degrees between the unsharpness and impairment vectors.