Вычислить пиковое отношение сигнал/шум (PSNR) между изображениями
Инструментарий компьютерного зрения/Статистика
Блок PSNR вычисляет пиковое отношение сигнал/шум в децибелах между двумя изображениями. Это соотношение используется в качестве измерения качества между оригиналом и сжатым изображением. Чем выше PSNR, тем лучше качество сжатого или восстановленного изображения.
Среднеквадратическая ошибка (MSE) и пиковое отношение сигнал/шум (PSNR) используются для сравнения качества сжатия изображения. MSE представляет суммарную квадратичную ошибку между сжатым и исходным изображением, тогда как PSNR представляет собой меру пиковой ошибки. Чем ниже значение MSE, тем ниже погрешность.
Для вычисления PSNR блок сначала вычисляет среднеквадратичную ошибку, используя следующее уравнение:
)] 2M * N
В предыдущем уравнении M и N - количество строк и столбцов во входных изображениях. Затем блок вычисляет PSNR, используя следующее уравнение:
R2MSE)
В предыдущем уравнении R - максимальная флуктуация типа данных входного изображения. Например, если входное изображение имеет тип данных с плавающей запятой двойной точности, то R равно 1. Если он имеет 8-битный беззнаковый целочисленный тип данных, R равно 255 и т.д.
Для вычисления PSNR цветного изображения существуют различные подходы. Поскольку человеческий глаз наиболее чувствителен к информации о яркости, можно вычислить PSNR для цветных изображений путем преобразования изображения в цветовое пространство, которое разделяет канал интенсивности (яркости), такой как YCbCr. Y (luma) в YCbCr представляет собой средневзвешенное значение R, G и B. G придается наибольший вес, опять же потому, что человеческий глаз воспринимает его наиболее легко. Вычислите PSNR только по каналу luma.
Типы данных |
|
Многомерные сигналы |
|
Сигналы переменного размера |
|
