وتعد مقاييس الجودة الصورية أدوات أساسية في الرؤية الحاسوبية لتقييم وتحسين أداء الخوارزميات، وتوفر تدابير كمية تساعد على تقييم مدى استيفاء الصورة لمعايير أو معايير معينة، ويمكن أن يؤدي فهم هذه القياسات وحساباتها إلى تحسين عملية تجهيز الصور ونتائج التحليل.

قياسات نوعية التصوير المشتركة

وتستخدم عدة مقاييس على نطاق واسع لتقييم نوعية الصور، وتشمل هذه القياسات نسبة بيك بين الإشارة إلى الأرقام، ومؤشر التشابه الهيكلي، والأخطاء الميّنة، ويقدم كل متر أفكاراً مختلفة عن مدى صدق الصورة ونوعيتها الافتراضية.

حساب القياسات الرئيسية

وتحسب هذه الصيغة على أساس الخطأ المختلط بين الصور الأصلية والصور المجهزة، والصيغة هي:

PSNR = 10 * log10 (MAX]2/MSE]]]

حيث (ماس) هو أقصى قيمة ممكنة من الصور

وتعتبر شركة SSIM السمة والتناقض والهيكل لتقييم التشابه، وحسابها ينطوي على مقارنة الأنماط المحلية لكثافة البكسل.

التطبيق في رؤية الحاسوب

ومن خلال حساب هذه القياسات، يمكن للمطورين أن يُحسّنوا من مقاييس تجهيز الصور، وتفضي الصور العالية الجودة إلى تحسين كشف الأجسام والاعتراف بها ودقة النظام عموما، ويكفل التقييم المنتظم باستخدام هذه القياسات إدخال تحسينات متسقة على الأداء.