Предположим, что мы хотим найти «самый большой уровень» случайного шума, который можно безопасно добавить к изображению так, чтобы результирующее зашумленное изображение нельзя было отличить от исходного изображения без шума. С этой целью мы разрабатываем следующий субъективный эксперимент:
Пусть я буду эталонным (без шумов) изображением. Сначала мы добавляем высокий уровень шума к I, чтобы получить зашумленное изображение J. Затем мы отображаем I и J рядом и просим пользователя постепенно снижать уровень шума в J с помощью ползунка, пока он/она не сможет различить между эталонным изображением и зашумленным изображением. Результирующий уровень затем рассматривается как наибольший уровень незаметного шума для I.
Но считаете ли вы, что этот эксперимент технически правилен? Кроме того, можем ли мы использовать адаптивную процедуру, такую как QUEST, чтобы найти желаемый порог/уровень шума? Что вы думаете?
Вы описываете две классические психофизические техники. Первый называется сопоставлением: вы пытаетесь перцептивно сопоставить стимул J со стимулом I. Проблема, которую я здесь вижу, заключается в том, что при таком уровне шума, при котором два изображения неразличимы (называемом абсолютным порогом), любое значение будет соответствовать , так что это неоднозначная задача. Существует еще один метод, когда вы просите вашего наблюдателя нажать кнопку, когда он впервые заметит разницу между двумя изображениями, в то время как шум медленно увеличивается. Вы чередуете испытания, в которых наблюдатель сообщает, когда он не может заметить разницу между двумя изображениями, в то время как шум медленно уменьшается (эти значения будут разными из-за гистерезиса восприятия). Затем вы берете среднее значение этих значений.
Второй метод называется 2-альтернативной задачей вынужденного выбора. Это техника, используемая сегодня в большинстве психофизических исследований. Есть разные способы реализовать это, но проще всего спросить у наблюдателя, какое из двух изображений, отображаемых одновременно (или последовательно), содержит шум. Тогда вы действительно можете использовать адаптивный метод, такой как ПОИСК, лестницу с фиксированным шагом или любую из сотен существующих лестниц, чтобы найти порог, при котором ваш наблюдатель прав на N% (N — это произвольное значение, которое вы фиксируете заранее).
Последняя техника может быть полезной. Если вы хотите найти не только порог, при котором ваш наблюдатель может воспринимать шум, но и всю функцию, которая связывает уровень шума с воспринимаемой «шумностью», вы можете использовать масштабирование разницы максимального правдоподобия. См. статью ниже.
Источники
Подойдет любой учебник по психофизике, вот этот очень хороший: Kingdom, FA, & Prins, N. (2010). Психофизика: практическое введение.
Техника MLDS: https://jov.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2192635
пользователь 2957386
пользователь17122
СильныйПлохой
пользователь17122