Chất lượng ảnh được cấu hình trong nhiều lĩnh vực như xử lý ảnh, nén và truyền tải. Hai thước đo thông thường được dùng là độ tương tự nhau về mức độ tín hiệu đến âm thanh (PSNR) và « phụ lục độ tương tự cấu trúc ». Bài này giải thích cách tính các số đo theo trình tự.

Hiểu PSNR

PSNR đo sự khác biệt giữa ảnh nén hay xử lý và phiên bản gốc của nó. Nó được thể hiện bằng phân dạng R (dB). Giá trị PSNR cao hơn cho thấy chất lượng tốt hơn.

Để tính toán PSNR, tính toán lỗi định dạng trung bình (MSE) giữa hai ảnh:

ME = (1 / (đã đạt độ cao) × l i i vi xử lý)2

Sau đó, PSNR được tính là:

PSNR = 10 × log10 (MAX I2 / ME)

nơi mà MAX I là giá trị điểm ảnh tối đa có thể được của ảnh (v. d., 25 cho ảnh 8- bit).

Hiểu SSIM

SSIM đánh giá sự tương đồng giữa hai ảnh dựa trên độ trưng, độ tương phản và cấu trúc. Nó cung cấp giá trị giữa - 1 và 1, nơi 1 cho thấy hình ảnh giống hệt nhau.

Chỉ mục SSIM được tính bằng công thức:

SSIM = [2 x x + C1) (2 xy + C2) / [(Gy x2 + y2 + C1)

Nơi x và y là phương tiện của hình ảnh x và y, BAR x2 và y2 là các biến thể, xy xy là covariance, và C1, C2 là hằng số để ổn định sự phân chia.

Tính tiền bo thực tế

Thao tác tính toán này thường bao gồm việc sử dụng thư viện xử lý ảnh như OpenCV hoặc scikit- image trong Python. Những thư viện này cung cấp các chức năng để tính toán PSNR và SSIM trực tiếp, đơn giản hóa tiến trình.

  • Ảnh bảo đảm ở cùng kích thước và không gian màu sắc.
  • Sử dụng các biểu hiện điểm nổi cho độ chính xác.
  • Nếu cần, hãy áp dụng cách bình thường thích hợp.
  • Sử dụng các chức năng thư viện đã có để hiệu quả.