The fewer reasons, the more you like it! : How decision-making heuristics of image quality estimation exploit the content of subjective experience

Peer reviewe

Digitaalisten kuvantamislaitteiden kohinan karakterisointi

Noise decreases image quality considerably, particularly in a dark environment. The purpose of this Master's Thesis was to get information on how noise measurements could be improved. Another focus area was to find out the effect of noise on image quality, as a function of illumination, and to get a threshold value for noise. Image quality measurements can be divided into objective and subjective image quality evaluations. Objective test material for camcorder and camera module measurements were recorded using environment based on ISO 15739 standard. Signal-to-noise ratio was analysed using Matlab script and ISO 15739 Noise Measurement Adobe Photoshop Plug-In. Total noise, fixed pattern noise, temporal noise, and visual noise were analysed using the same Adobe Photoshop Plug-In. Subjective tests were arranged in order to acquire information on how noise affects perceived video quality as a function of illuminance. Subjective tests took place in an environment simulator using double staircase test method. In this study the correlation between objective and subjective measurements were found between measured SNR and perceived quality. According to this study a "good enough" SNR value for video recording was about 15-17.5 dB. ISO 15739 Noise Measurement Adobe Photoshop Plug-In was found out to be a valuable tool to separate from total noise the fixed pattern noise and temporal noise components. Noise related sensor technology comparison and analysis is difficult because the whole camera system has an effect on noise. 3CCD and super HAD-CCD sensors video was less noisy, brighter and SNR was better than conventional sensors. Pixel size had also an effect on measured and perceived noise.Kohina heikentää kuvan laatua huomattavasti erityisesti pimeissä olosuhteissa. Diplomityön tarkoituksena oli parantaa ja saada tietoa, kuinka kohinamittauksia voidaan parantaa. Toisaalta työssä selvitettiin kohinan vaikutusta kuvan laatuun valaistuksen funktiona ja selvitettiin kohinalle kynnysarvoa, missä kuvan laatu havaitaan riittävän hyväksi. Kuvan laatumittaukset voidaan jakaa subjektiivisiin ja objektiivisiin mittauksiin. Testimateriaali objektiivisiin mittauksiin videokameroille, kameramoduulille ja järjestelmäkameralle nauhoitettiin käyttäen ISO 15739 standardiin perustuvaa mittausjärjestelyä. Signaali-kohinasuhde analysointiin käyttäen Matlab-koodia ja Adobe Photoshop-ohjelman ISO 15739 kohinamittaus laajennusta. Kokonais-, vakiokuvio-, ajallisesti vaihteleva- ja visuaalinen kohina analysoitiin käyttämällä samaa Photoshop-ohjelman laajennusta. Järjestetyn subjektiivisen testin tarkoituksena oli selvittää, kuinka kohina vaikuttaa videokuvan laatuun valaistuksen funktiona. Subjektiivinen testi järjestettiin ympäristösimulaattorissa käyttäen kaksinkertaista portaittaista menetelmää (double straircase test). Tässä tutkimuksessa korrelaatio objektiivisien ja subjektiivisien mittauksien välillä löydettiin tutkimalla signaali-kohinasuhdetta ja havaittua kuvan laatua. Tutkimuksen mukaan näytti siltä, että riittävän hyvälaatuisen videon nauhoittamiseksi signaali-kohinasuhteen tulee olla vähintään noin 15-17,5 dB. Kohinamittauksissa Photoshop-ohjelman laajennus havaittiin toimivaksi työkaluksi erotella kokonais-, vakiokuvio- ja ajallisesti vaihteleva kohina. Kohinaan liittyvä kuvantamissensorien vertailu ja analyysi ovat vaikeaa, koska koko kamerasysteemi vaikuttaa osaltaan kohinaan. 3CCD ja Super HAD-CCD sensorien video oli vähemmän kohinaista, kirkkaampi ja signaali-kohinasuhde oli parempi kuin tavallisien sensorien. Pikselikoolla havaittiin myös olevan vaikutusta mitattuun ja havaittuun kohinaan