Howtosignalprocessing
L'erreur quadratique moyenne (MSE) et le rapport signal / bruit de pointe (PSNR) sont utilisés pour comparer la qualité de la compression d'image. Le MSE représente l'erreur carré cumulative entre l'image comprimée et l'image d'origine, tandis que le PSNR représente une mesure de l'erreur de pointe. Plus la valeur de MSE est faible, plus l'erreur est faible.
- Pourquoi le PSNR est-il meilleur que MSE?
- Quelle est la valeur PSNR d'une image?
- Comment PSNR et MSE sont-ils calculés?
- Quelle est la différence entre PSNR et SSIM?
Pourquoi le PSNR est-il meilleur que MSE?
Ainsi, les avantages du PSNR par rapport au MSE sont: (1) il permet de comparer les résultats sur les images codées avec un nombre différent de bits, (2) Concision. Cependant, par définition, le PSNR n'est rien de plus qu'une version normalisée du MSE.
Quelle est la valeur PSNR d'une image?
Le rapport signal / bruit de pointe (PSNR) est le rapport entre la puissance maximale possible d'une image et la puissance du bruit de corruption qui affecte la qualité de sa représentation. Pour estimer le PSNR d'une image, il est nécessaire de comparer cette image à une image propre idéale avec la puissance maximale possible.
Comment PSNR et MSE sont-ils calculés?
Nous avons alors psnr = 10 log10 (max ^ 2 / mSE) = 10 log10 (max / (mse) ^ (1/2)) ^ 2 = 20 log10 (max / (mSe) ^ (1/2)). Par conséquent, psnr = 20 log10 (max / (mse) ^ (1/2)).
Quelle est la différence entre PSNR et SSIM?
Le PSNR est utilisé plus tôt que SSIM, est facile, a été largement utilisé dans diverses mesures d'image numérique et a été considéré comme testé et valide. SSIM est un outil de mesure plus récent conçu sur la base de trois facteurs I.e. Luminance, contraste et structure pour mieux adapter le fonctionnement du système visuel humain.
