論文の概要: A Survey on the Visual Perceptions of Gaussian Noise Filtering on Photography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10472v1
• Date: Fri, 18 Dec 2020 19:18:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:02:39.704632
• Title: A Survey on the Visual Perceptions of Gaussian Noise Filtering on Photography
• Title（参考訳）: 写真におけるガウスノイズフィルタの視覚的知覚に関する調査
• Authors: Aidan Draper and Laura L. Taylor
• Abstract要約: 本稿では,adobe lightroom の denoise フィルタと同様に,r および python 言語に共通の推論型カーネルフィルタを適用する。 各メソッドのノイズ除去効果を評価するために,標準ベンチマークテストを実施した。 また,elon大学の学生を対象に,各種フィルタ法で処理された写真群からの1枚のフィルタ写真に対する意見調査を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Statisticians, as well as machine learning and computer vision experts, have been studying image reconstitution through denoising different domains of photography, such as textual documentation, tomographic, astronomical, and low-light photography. In this paper, we apply common inferential kernel filters in the R and python languages, as well as Adobe Lightroom's denoise filter, and compare their effectiveness in removing noise from JPEG images. We ran standard benchmark tests to evaluate each method's effectiveness for removing noise. In doing so, we also surveyed students at Elon University about their opinion of a single filtered photo from a collection of photos processed by the various filter methods. Many scientists believe that noise filters cause blurring and image quality loss so we analyzed whether or not people felt as though denoising causes any quality loss as compared to their noiseless images. Individuals assigned scores indicating the image quality of a denoised photo compared to its noiseless counterpart on a 1 to 10 scale. Survey scores are compared across filters to evaluate whether there were significant differences in image quality scores received. Benchmark scores were compared to the visual perception scores. Then, an analysis of covariance test was run to identify whether or not survey training scores explained any unplanned variation in visual scores assigned by students across the filter methods.
• Abstract（参考訳）: 統計学者や機械学習やコンピュータビジョンの専門家は、テキストの文書化、トモグラフィ、天文学、低光度撮影など、様々な分野の写真を分類することで画像再構成を研究している。 本稿では,adobe lightroom の denoise フィルタと同様に,r および python 言語に共通な推論型カーネルフィルタを適用し,jpeg 画像からのノイズ除去におけるその効果を比較した。 標準ベンチマークテストを実施し,ノイズ除去に対する各手法の有効性を評価した。 また、Elon大学の学生を対象に、さまざまなフィルター法で処理された写真のコレクションから1枚のフィルターで撮影した写真について調査した。 多くの科学者はノイズフィルタがぼやけや画質の低下を引き起こしていると信じているため、ノイズのない画像に比べてノイズが品質の低下を引き起こすように感じられるかどうかを分析した。 個人は1から10スケールのノイズのない写真と比較して、画像の画質を示すスコアを割り当てた。 画像品質スコアに有意差があるかどうかを評価するために,フィルタ間で調査スコアを比較した。 ベンチマークスコアは視覚知覚スコアと比較した。 次に, 共分散テストの分析を行い, 調査実習得点が, 学生の視覚スコアの無計画変動を, フィルター法で説明できるかどうかについて検討した。

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