Comment quantifier les mesures de qualité d'image : calcul de Psnr et de Ssim en pratique

La mesure de la qualité de l'image est essentielle dans divers domaines comme le traitement, la compression et la transmission de l'image. Deux paramètres communs sont le rapport pic signal-bruit (PSNR) et l'indice de similitude structurelle (SSIM).

Comprendre le RRSP

Le PSNR mesure la différence entre une image compressée ou traitée et sa version originale. Il est exprimé en décibels (dB).

Pour calculer le RPS, calculez d'abord l'erreur carrée moyenne (ESM) entre les deux images :

MSE = (1 / (largeur × hauteur)) × - - (I original - I procédé)2

Ensuite, le RRFP est calculé comme suit:

PSNR = 10 × log10 (MAX I2 / MSE)

où MAX I est la valeur maximale possible de pixel de l'image (par exemple 255 pour les images 8 bits).

Comprendre les SSIM

SSIM évalue la similitude entre deux images basées sur la luminance, le contraste et la structure. Il fournit une valeur entre -1 et 1, où 1 indique des images identiques.

L'indice SSIM est calculé à l'aide de la formule suivante:

SSIM = [(2μ xμ y + C1)(2ε xy + C2)] / [(μ x2 + μ y2 + C1)(ε x2 + ε y2 + C2)]

où μ x et μ y sont les moyens d'images x et y, ε x2 et ε y2 sont les variances, ε xy est la covariance, et C1, C2 sont des constantes pour stabiliser la division.

Conseils pratiques pour le calcul

La mise en œuvre de ces calculs implique généralement l'utilisation de bibliothèques de traitement d'images telles qu'OpenCV ou scikit-image dans Python. Ces bibliothèques fournissent des fonctions pour calculer PSNR et SSIM directement, simplifiant le processus.