PSNR

Вычислите пиковое отношение сигнал-шум (PSNR) между изображениями

  • Библиотека:
  • Computer Vision Toolbox / Статистика

Описание

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:

MSE=M,N[I1(m,n)I2(m,n)]2M*N

В предыдущем уравнении M и N являются количеством строк и столбцов во входных изображениях. Затем блок вычисляет PSNR использование следующего уравнения:

PSNR=10log10(R2MSE)

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.

Вычисление PSNR для цветных изображений

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.

Порты

Входной параметр

развернуть все

Введите изображение в виде скаляра, вектора или матрицы.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

Введите изображение в виде скаляра, вектора или матрицы.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

Вывод

развернуть все

Пиковое отношение сигнал-шум между изображениями, возвращенными как скаляр.

Зависимости

Если вход является типом данных с фиксированной точкой или целочисленным типом данных, блок выход является плавающей точкой двойной точности. В противном случае, ввод и вывод блока совпадающий тип данных.

Типы данных: double

Характеристики блока

Типы данных

double | fixed point | integer | single

Многомерные сигналы

no

Сигналы переменного размера

yes

Расширенные возможности

Преобразование фиксированной точки
Спроектируйте и симулируйте системы фиксированной точки с помощью Fixed-Point Designer™.

Смотрите также

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте