Image evaluation method is necessary for not only studying the image restoration but also development of image/video equipments. The most common assessment amount for images is the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). However, same PSNR images cannot feel the same quality images if the degradation factor for images are different. Even if degradation factor is same, same PSNR of different kind of images are also feel different. In this paper, limited to images corrupted by Gaussian noise, perceptible degradation limit PSNR which is called Deterioration Perception Threshold (DPT) to investigate a lot of kind of images. DPT is depended on the kind of images. If images have same value which is obtained by subtracting DPT from PSNR, these images can be considered as a same subjective quality. However, DPT is measured for limited to test images. Thus, we need to show the DPT estimation method from simple image feature. We focus on the amount of edge of images as a image feature, discuss the correlation between DPT and the feature.%画像評価は画像符号化や画像復元の研究に留まらず、画像・映像機器における開発においても不可欠である。評価であるから数値化されることが好ましく、画像符号化の場合は原画像と圧縮画像の、画像復元の場合は原画像と復元画像の、それぞれ平均2乗誤差に基づくPeak Signal to Noise Ratio（PSNR）が良く用いられる。しかしながら、同じPSNRの同一画像であっても劣化要因が異なれば、視覚的には異なった質の画像に感じることも多い。また、同一の劣化要因で同一のPSNRを示していても、画像が異なれば、異なった質の画像と感じる。すなわち、人間の主観的な評価とPSNRにはずれが生じていることになる。本稿では、ガウス性雑音で劣イヒした画像に限定して、劣化が知覚できる限界のPSNR（劣化知覚閾値: Deterioration Perception Threshold（DPT））を多種多様なテスト画像に対して調べる。DPTは画像の種類によって異なり、この数値がPSNR評価の際の画像間のばらつきに対応することになる。例えば、PSNRからDPTを差し引いた値が等しい画像同士は主観的にも質が同じ画像同士となろう。しかしながら、DPTの測定は特定のテスト画像に限定されることから、評価対象画像の特徴量からDPTが推定できることが望ましい。ここではその特徴量として、画像のエッジ量に着目し、DPTとの相関性について検討を行う。
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