2.2.1 Limite des méthodes de l’état de l’art
Nous avons d‟une part, les expériences visuelles MOS qui ne permettent pas d‟obtenir des mesures objectives précises de la perception du flou, et d‟autre part des métriques qui tendent de prédire l‟impact visuel du flou, mais qui ne satisfont pas nos besoins comme discuté précédemment. De ce fait, je propose une nouvelle métrique pour l‟évaluation du flou de bougé validée par des expériences de JND et des règles de qualité. Pour cela, nous nous basons sur les hypothèses de la section suivante.
2.2.2 Hypothèses pour la construction d’une métrique de bougé
Une métrique basée sur la PSF du flou de bougé
Comme nous l‟avons montré dans le premier chapitre, le flou de bougé d‟une image peut être modélisé par sa matrice de PSF. En d‟autres termes, la PSF est la carte d‟identité du flou de bougé de l‟image. Contrairement aux flous linéaires, les flous arbitraires ont une forme complexe de PSF avec une taille et des valeurs de coefficient variables. Une façon intuitive de modéliser l‟impact de ces flous arbitraires est de considérer la forme de cette PSF avec ses différentes valeurs.
Les paramètres prépondérants
Pour étudier l‟impact de la forme de la PSF sur une image, nous avons développé dans des études préliminaires, des PSF avec des formes particulières pour mieux connaître l‟évolution de la dégradation en fonction de sa forme et de ses valeurs. Les formes de PSF particulières utilisées ont été : des disques uniformes avec des rayons variables, des gaussiennes avec des sigmas variables, des flous linéaires, des points distincts avec des tailles rayons différents reliés entre eux ou non… Nous en avons déduit que l‟impact de la PSF sur le flou varie suivant au moins trois tendances distinctes mais corrélées :
La valeur des points de la PSF : plus les points de la PSF seront uniformes, plus le flou sera uniforme et inversement.
Le rapport des valeurs entre les points de la PSF qui contribuent à l‟image principale, par rapport aux points de la PSF qui contribuent au flou de l‟image.
Plus la PSF sera petite et concentrée sur un seul point, plus l‟image sera nette. C‟est ce que les systèmes de stabilisation d‟image tendent à faire : de réduire la PSF à une matrice avec une seule valeur 1 ou une matrice de PSF totalement incluse dans le CdC.
Tentative d’une Métrique basée sur le Cercle de Confusion
Dans nos premières tentatives de recherche de métrique de qualité d‟image exploitant la PSF, nous nous sommes orientés vers une métrique basée sur le CdC. Nous sommes partis de la propriété que si la PSF est entièrement comprise dans le CdC quel que soit le bougé à l‟intérieur du CdC, l‟image serait vue par l‟observateur comme idéale. Ainsi nous avons pris l‟hypothèse que pour une image floue, donc avec une PSF plus grande que le CdC, nous pouvions séparer la PSF en deux composantes. La première composante serait la partie de la PSF comprise dans le CdC correspondant à l‟image nette ou en d‟autres termes l‟image principale, alors que la deuxième composante serait la partie de la PSF extérieure au CdC correspondant à l‟image floutée. Ainsi la deuxième composante est une PSF résiduelle définie comme étant la PSF de bougé initiale où l‟on a retiré son CdC. Le calcul de la métrique se faisait à partir de la PSF résiduelle en prenant en compte la valeur des éléments de cette PSF ainsi que la distance d‟écartement au centre du CdC retiré. Le choix de la position du CdC à retirer de la PSF pour construire la PSF résiduelle était basé sur le critère de minimisation de la métrique. Plus l‟image était floue, plus la métrique était importante. Lors des tests, cette approche n‟a pas été concluante au regard des résultats finaux de la métrique. Même s‟il est difficile d‟en conclure une loi générale, nous constatons qu‟il est impossible de séparer la partie de l‟image nette avec l‟image de flou à partir des informations de la PSF. En effet, le flou final de l‟image est bien la résultante des deux composantes et non d‟une seule.
L’obtention de la PSF de bougé
La PSF peut être déduite soit directement à partir de l‟intégration des sorties du gyroscope de l‟appareil photo, soit d‟un modèle de simulation de bougé. Notre métrique utilise les données de la PSF pour calculer directement le flou ressenti par l‟utilisateur sur l‟image finale. Comme détaillé par [85] ce type de métrique de qualité peut être classé dans les métriques de référence réduite, car la seule information fournie à la métrique est la PSF
d‟entrée, les informations de flou de la future image. Ma métrique a donc la particularité d‟être prédictive.
Le protocole de validation de la métrique
Pour valider la métrique par rapport à la perception visuelle du flou ressenti, j‟ai mis en place cette démarche :
Premièrement, l‟expérience basée sur les JND m‟a permis d‟obtenir la variation de la perception visuelle en fonction d‟un flou de bougé simple, le flou linéaire.
Deuxièmement, j‟ai étalonné la métrique par rapport à la variation de flou linéaire bien définie.
Troisièmement, j‟ai étendu les résultats de ce type de flou particulier à des flous quelconques mais représentatifs des flous de bougé en utilisant l‟expérience de mise en correspondance grâce à la règle de qualité ajustable.
C‟est dans ce contexte et ces hypothèses que j‟ai développé la métrique de qualité d‟image pour le flou de bougé. Les détails de son implémentation sont présentés dans la section suivante.
2.2.3 Fonctionnement de notre métrique
Les différentes étapes utilisées pour réaliser la métrique sont les suivantes :
1) Prenant comme entrée une PSF de bougé, les coordonnées de chaque point de la matrice au centre de gravité de celle-ci sont calculées.
2) Puis chaque valeur de la PSF est pondérée par leur distance au centre de gravité précédemment calculé.
3) Tous ces coefficients pondérés de la PSF sont ensuite sommés pour obtenir un écart- type spatial.
4) La valeur 1 est ajoutée à ce résultat intermédiaire puis il est transformé par la fonction logarithmique. Nous nous attendions à une fonction logarithmique dans notre métrique car les études physiologiques sur le système visuel humain [102, 103, 104] démontrent une variation logarithmique de la vision humaine. Nos résultats expérimentaux vont aussi confirmer ces observations. Ainsi, ce décalage de 1 nous permet de calculer les PSF sans bougé.
5) Puis, deux coefficients d‟ajustement sont utilisés pour calibrer la métrique avec la perception visuelle.
6) Enfin, pour les très faibles bougés globalement compris dans la notion de CdC, un seuil est utilisé afin d‟avoir des valeurs toujours positives ou égales à zéro quelles que soient les valeurs de la PSF.
L‟équation finale de la métrique est la suivante :
b PSF STD a M0 (ln( 2D( )1)) 0 , 0 0 , 0 0 0 M M M M (10)
où M est la métrique de netteté en JND, „a‟ et „b‟ sont des coefficients d‟ajustement.