วิธี คํานวณ คุณภาพ ภาพ

การหาคุณภาพของภาพนั้น จําเป็นในสาขาต่าง ๆ เช่น การประมวลผล, การบีบอัด, และการส่ง บทความนี้อธิบายวิธีคํานวณแมกซ์เหล่านี้ในการปฏิบัติ

การเข้าใจ PSNR

PSNR จะวัดความแตกต่างระหว่างการบีบอัดหรือประมวลผลภาพกับรุ่นดั้งเดิมของมัน โดยจะแสดงใน DEC (dB). ค่า PSNR ที่สูงกว่า จะบ่งบอกถึงคุณภาพที่ดีขึ้น

เพื่อคํานวณ PSNR, อย่างแรกการคํานวณค่า ค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาด (MSE) ระหว่างภาพทั้งสองภาพ:

MSE = (1 / (ส่วนสูง) × ⁇ (I transfer - I prinished) 2

จากนั้น PSNR จะถูกคํานวณเป็น:

PSNR = 10 × log10 (MX IX2 / MESE)

โดย MAX I เป็นค่าพิกเซลมากที่สุดที่เป็นไปได้ของภาพ (เช่น 255 สําหรับภาพ 8 บิต).

การเข้าใจ SSIM

SSIM ประเมินความคล้ายคลึง ระหว่างภาพสองภาพ โดยอิงจากความคมชัด, ความเหลื่อมล้ํา, และ โครง สร้าง.

ดัชนีของ SSM ถูกคํานวณโดยใช้สูตร:

SSM=[(2xxxxxxxxxxxx+C1) / [(x2+y2+1) (x2+ ⁇ x2+y2+C2).

โดย ⁇ x และ ⁇ y เป็นค่าเฉลี่ยของภาพ x กับ y, ⁇ /x2 คือความแปรปรวน, α xy คือความแปรปรวนเกี่ยวเนื่องกัน, และ C1, C2 เป็นค่าคงที่เพื่อทําให้การหารคงที่

ข้อ แนะ การ คํานวณ ที่ ใช้ ได้ จริง

การทําให้การคํานวณเหล่านี้สมบูรณ์ โดยทั่วไปแล้ว เกี่ยวข้องกับการใช้ไลบรารีประมวลผลภาพ เช่น OpenCV หรือ Skit-image ใน Python ไลบรารีเหล่านี้จะให้ฟังก์ชันในการคํานวณ PSNR และ SSIM โดยทํากระบวนการให้ง่ายขึ้น

• เพื่อให้แน่ใจว่าภาพมีขนาดและขอบเขตสีเดียวกัน
• ใช้รูปจุดลอยเพื่อความแม่นยํา
• ปรับใช้ความปกติหากจําเป็น
• ปรับโครงสร้างฟังก์ชันของไลบรารีที่มีอยู่แล้ว ให้มีประสิทธิภาพ