具有非线性时空对比度敏感度的 3D 模型观察者的开发与评估
计算机视觉与模式识别
2014-03-26 v1
摘要
我们研究了针对 3D 模型观察者的改进措施，旨在更好地匹配人类观察者性能随观察距离、有效对比度、最大亮度和浏览速度的变化。提出了两种将人类对比度敏感度函数 (CSF) 应用于 3D 模型观察者的非线性方法，即概率图 (PM) 法和蒙特卡洛 (MC) 法。在 PM 法中，考虑到 Barten 的时空 CSF、分量调制和人类心理测量函数，计算图像堆栈中每个频率分量的可见性概率 p。概率 p 被视为等于该频率分量的感知幅度，因此可用于时空域中的传统模型观察者（如 LG-msCHO）。在 MC 法中，每个分量以概率 p 被随机保留或以 1-p 被丢弃，保留分量的幅度被归一化为单位一。这些方法使用经过综合模拟流水线处理的拟人化乳房模体的 DBT 堆栈进行了测试。我们的实验表明，作为观察距离、有效对比度、最大亮度和浏览速度的函数，PM 和 MC 方法产生的结果比线性滤波方法更能匹配人类观察者的性能。
引用
@article{arxiv.1403.6183,
title = {Development and evaluation of a 3D model observer with nonlinear spatiotemporal contrast sensitivity},
author = {Ali R. N. Avanaki and Kathryn S. Espig and Andrew D. A. Maidment and Cedric Marchessoux and Predrag R. Bakic and Tom R. L. Kimpe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.6183},
year = {2014}
}