RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Análisis de datos de experimentos psicofísicos y determinación de umbrales de detección de ruido en imágenes
A1 Calvo Magaz, Luis Miguel
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Ley de Weber
K1 Python
K1 Detección de ruido
AB El ruido en imágenes se puede describir como las fluctuaciones imprevistas y aleatorias en los valoresde los píxeles de una imagen que puede causar cambios en el brillo y color de los mismos, generandogranularidad o manchas que no forman parte del contenido visual original. El ruido puede surgir debidoa numerosos factores, como limitaciones de los sensores de las cámaras durante la adquisición de laimagen, interferencias eléctricas o errores al almacenarlas digitalmente. Puede afectar en una gran variedadde ámbitos en los que el protagonista es la adquisición o almacenamiento de imágenes, desdela fotografía o cine, afectando a la calidad visual de los fotografías y escenas, hasta la ciencia y astronomía,donde cualquier perturbación en la imagen captada puede dificultar el análisis e interpretaciónde los datos obtenidos.La distinción entre ruido y contenido visual relevante es fundamental para garantizar que una imagenmantenga su calidad, nitidez e intención comunicativa. No obstante, enfrentar este desafío no es unproceso simple ni directo. En la búsqueda por reducir el ruido, surge el el problema de que cada pasopara disminuir el mismo tiene un efecto colateral potencial en la calidad visual de la imagen. Esto sedebe a que las técnicas de reducción de ruido a menudo implican un suavizado de la imagen, quepuede afectar negativamente en los detalles y las texturas. La eliminación completa del ruido podríallevar a la pérdida de información visual valiosa y a la generación de una imagen suavizada pero pocorealista. Es importante encontrar un compromiso adecuado: uno que permita reducir el ruido de maneraefectiva sin sacrificar en gran medida la autenticidad y la calidad de la imagen.Al mínimo nivel de ruido que se le debe incrementar a una imagen para que sea detectado por el sistemavisual humano se le denomina diferencia justamente perceptible (JND). El objetivo de este trabajoconsiste en encontrar cuáles son las diferencias justamente perceptibles para múltiples combinacionesde niveles de ruido base y luminancia, y determinar un modelo que pueda predecir esos umbrales.Para ello se han llevado a cabo experimentos psicofísicos utilizando el método de ”elección forzosaentre dos alternativas” en las universidades de Granada y Politécnica de Valencia para niveles de ruidobase entre 0.1 y 0.4, y luminancias entre 20 y 80 a más de 60 voluntarios. Durante estos experimentos,los participantes se encargaron de seleccionar entre una imagen con un ruido base y otra con un ruidoincrementado, cuál era la que percibían como la más afectada por el ruido.Este estudio ha logrado determinar los umbrales de detección de ruido para cada combinación de ruidobase y luminancia a partir de los experimentos realizados. Además, se ha desarrollado un modelo depredicción para el umbral de la diferencia justamente perceptible (JND), considerando tanto el nivelde ruido base presente en la imagen como su luminancia. Asimismo, se ha llevado a cabo un análisisdetallado según la edad, el género y la experiencia en pruebas psicofísicas, con el objetivo de investigarcómo estas variables pueden influir en la diferencia justamente perceptible.
YR 2023
FD 2023
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63045
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63045
LA spa
DS UVaDOC
RD 17-jul-2024