छवि की गुणवत्ता को मापने के लिए विभिन्न क्षेत्रों जैसे छवि प्रसंस्करण, संपीड़न और संचरण में आवश्यक है। दो आम मीट्रिक का उपयोग किया जाता है Peak Signal-to-Noise अनुपात (PSNR) और संरचनात्मक समानता सूचकांक (SSIM)। यह लेख बताता है कि इन मीट्रिकों को अभ्यास में कैसे गणना की जाए।

PSNR

PSNR एक संकुचित या संसाधित छवि और इसके मूल संस्करण के बीच अंतर को मापता है। यह डिसिबल (dB) में व्यक्त किया जाता है। उच्च PSNR मान बेहतर गुणवत्ता को इंगित करते हैं।

पीएसएनआर की गणना करने के लिए, पहले दो छवियों के बीच मीन स्क्वायर त्रुटि (एमएसई) की गणना करें:

MSE = (1 / (चौड़ाई × ऊंचाई) × Σ (I original - I processed)2

फिर, पीएसएनआर की गणना निम्नलिखित है:

PSNR = 10 × log10 (MAX I2 / MSE)

जहाँ MAX I छवि का अधिकतम संभव पिक्सेल मान है (उदाहरण के लिए, 8-बिट छवियों के लिए 255)।

SSIM को समझना

SSIM luminance, इसके विपरीत और संरचना के आधार पर दो छवियों के बीच समानता का मूल्यांकन करता है। यह -1 और 1 के बीच एक मूल्य प्रदान करता है, जहां 1 समान छवियों को इंगित करता है।

एसएसआईएम इंडेक्स की गणना सूत्र का उपयोग करके की जाती है:

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

जहां μ x और μ y, x और y, σ x2 और σ y2, variances, σ xy, covariance, और C1, C2, विभाजन को स्थिर करने के लिए स्थिर हैं।

प्रैक्टिकल गणना युक्तियाँ

इन गणनाओं को लागू करने में आम तौर पर इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी जैसे ओपनसीवी या पाइथन में स्किकिट-image का उपयोग करना शामिल है। ये पुस्तकालय पीएसएनआर और एसएसआईएम को सीधे समझने के लिए कार्य प्रदान करते हैं, जिससे प्रक्रिया को सरल बनाया जा सकता है।

  • सुनिश्चित करें कि छवियां समान आकार और रंग की जगह में हैं।
  • सटीकता के लिए फ्लोटिंग पॉइंट प्रतिनिधित्व का उपयोग करें।
  • यदि आवश्यक हो तो उचित सामान्यीकरण लागू करें।
  • मौजूदा पुस्तकालय कार्यों को दक्षता के लिए उपयोग करें।