Análise Exploratória de Dados de Imagens Digitais Noturnas

Em aquisição de imagens, o triângulo da exposição é fator determinante para a qualidade percebida e captura fidedigna dos elementos que compõe a cena. Condições de aquisição não controladas ou ambientes que não permitem a utilização de iluminação artificial adequada resultam em imagens que demandam pósprocessamento e correção. Neste trabalho faz-se uma análise baseada em estatística inferencial sobre os impactos da subexposição e superexposição na distribuição da luminância mensurada. Dois conjuntos pareados de imagens noturnas são considerados, modificando-se o tempo de exposição. Os resultados obtidos indicam que a distribuição dos valores de píxel é afetada de maneira significativa, indicando a possibilidade do uso de estatísticas clássicas para compreender e mitigar os efeitos indesejáveis da saturação e subexposição. Com base nos resultados, considera-se viável a aplicação de estatísticas clássicas como função objetivo em redes neurais artificiais profundas, oferecendo vantagens, em termos de custo computacional, sobre técnicas baseadas na perda perceptual ou no treinamento de redes adversárias.