Howtosignalprocessing
- Comment le PSNR est-il calculé pour une image?
- Quelle est une bonne valeur PSNR dans le traitement d'image?
- Comment trouvez-vous le rapport signal / bruit dans Python?
- Comment calculer PSNR et SSIM Python?
Comment le PSNR est-il calculé pour une image?
Calcul PSNR pour les images couleur
Parce que l'œil humain est le plus sensible aux informations LUMA, vous pouvez calculer le PSNR pour les images couleur en convertissant l'image en un espace colorimétrique qui sépare le canal d'intensité (LUMA), comme YCBCR. Le y (Luma), en ycbcr représente une moyenne pondérée de r, g et b.
Quelle est une bonne valeur PSNR dans le traitement d'image?
Les valeurs typiques pour le PSNR dans l'image avec perte et la compression vidéo sont comprises entre 30 et 50 dB, à condition que la profondeur de bits soit de 8 bits, où plus. La qualité de traitement des images 12 bits est considérée comme élevée lorsque la valeur PSNR est de 60 dB ou plus. Pour les données 16 bits, les valeurs typiques pour le PSNR sont comprises entre 60 et 80 dB.
Comment trouvez-vous le rapport signal / bruit dans Python?
Fonction SignalTonoise () | Python. cuivré. Statistiques. La fonction SignalTonoise (arr, axe = 0, ddof = 0) calcule le rapport signal / bruit des données d'entrée.
Comment calculer PSNR et SSIM Python?
Filter2D (IMG1 * IMG2, -1, fenêtre) [5: -5, 5: -5] - mu1_mu2 ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + c1) * (2 * Sigma12 + C2)) / (MU1_SQ + MU2_SQ + C1) * (Sigma1_Sq + Sigma2_Sq + C2)) Retour SSIM_MAP. mean () def calcul_ssim (img1, img2): '' 'calculer ssim les mêmes sorties que Matlab's IMG1, IMG2: [0, 255]' '' Si ce n'est pas IMG1.
