where is the average of pixel lumin

where is the average of pixel luminance of region in one
view. The value of can be obtained by minimizing the mean
squared error between all subjective values in the luminance
masking experiment (as shown in Fig. 3(a)) and the predicted
values according to the BJND model indicated by (6). The root
mean squared error (RMSE) scores under different values are
listed in Table I, which suggests the value for binocular noise
combination is within the range of [1.0, 1.5]. In this letter, we
use which tends to yield the best fitting performance.
The initial luminance-masking-based BJND profile is shown as
the surface in Fig. 3(c).

結果 (中文) 1:

在其中一个区域的像素亮度平均在哪里查看。可以通过最小化平均得到的值所有主观值亮度之间的平方的误差掩蔽实验 (如图 3(a)) 和预测所示根据 BJND 模型 (6) 由表示的值。根根据不同的值的均方的误差 (RMSE) 得分表一所列，这表明双目噪声值组合是在范围内 [1.0、 1.5]。在这封信，我们使用是倾向于产量拟合效果最佳。初始的亮度掩蔽基于 BJND 配置文件显示为在图 3 (c) 表面。

結果 (中文) 3:

在一个视图中的像素亮度的平均值。该值可以通过最小化平均平方误差
获得所有的主观价值之间的亮度
掩蔽实验（如图3（a））和预测的
值根据bjnd模型表示（6）。
的根均方误差（RMSE）在不同的价值观得分
列于表I，这表明，双眼噪声的组合的值是在[ 1，1.5 ]的范围内。在这封信中，我们
使用往往会产生最佳的拟合效果。
初始亮度掩蔽的bjnd剖面如图3
表面（C）。