Вычислите пиковое отношение сигнал-шум (PSNR) между изображениями
Computer Vision Toolbox / Статистика
Блок PSNR вычисляет пиковое отношение сигнал-шум, в децибелах, между двумя изображениями. Это отношение используется в качестве качественного измерения между оригиналом и сжатым изображением. Чем выше PSNR, тем лучше качество сжатого, или восстановленного изображения.
Среднеквадратичная погрешность (MSE) и пиковое отношение сигнал-шум (PSNR) используются, чтобы сравнить качество сжатия изображения. MSE представляет совокупную квадратичную невязку между сжатым и оригинальным изображением, тогда как PSNR представляет меру пиковой ошибки. Чем ниже значение MSE, тем ниже ошибка.
Чтобы вычислить PSNR, блок сначала вычисляет среднеквадратическую ошибку следующее уравнение:
В предыдущем уравнении M и N являются количеством строк и столбцов во входных изображениях. Затем блок вычисляет PSNR использование следующего уравнения:
В предыдущем уравнении R является максимальным колебанием входного типа данных image. Например, если входное изображение имеет тип данных с плавающей точкой с двойной точностью, то R равняется 1. Если это имеет 8-битный тип данных беззнаковых целых чисел, R 255 и т.д.
Разные подходы существуют для вычисления PSNR цветного изображения. Поскольку человеческий глаз является самым чувствительным к luma информации, можно вычислить PSNR для цветных изображений путем преобразования изображения в цветовое пространство, которое разделяет интенсивность (luma) канал, такой как YCbCr. Y (luma), в YCbCr представляет взвешенное среднее R, G, и B. G дан большую часть веса, снова потому что человеческий глаз чувствует его наиболее легко. Вычислите PSNR только на канале luma.
Типы данных |
|
Многомерные сигналы |
|
Сигналы переменного размера |
|
