Пиковое соотношение сигнал/шум
Пиковое отношение сигнал/шум ( PSNR ) — это инженерный термин, обозначающий соотношение между максимально возможной мощностью сигнала и мощностью искажающего шума , влияющего на точность его представления. Поскольку многие сигналы имеют очень широкий динамический диапазон , PSNR обычно выражается как логарифмическая величина с использованием шкалы децибел .
PSNR обычно используется для количественной оценки качества реконструкции изображений и видео, подвергающихся сжатию с потерями .
Определение
[ редактировать ]PSNR легче всего определить через среднеквадратичную ошибку ( MSE ). Учитывая бесшумное m × n монохромное изображение размера I и его шумную аппроксимацию K , MSE определяется как
![{\displaystyle {\mathit {MSE}}={\frac {1}{m\,n}}\sum _{i=0}^{m-1}\sum _{j=0}^{n- 1}[I(i,j)-K(i,j)]^{2}.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/7a7f91eed974a12060dca7f4ef94ff615707034e)
PSNR (в дБ ) определяется как
Здесь MAX I — максимальное значение пикселя исходного изображения.
Применение в цветных изображениях
[ редактировать ]Для цветных изображений с тремя значениями RGB на пиксель определение PSNR такое же, за исключением того, что MSE представляет собой сумму всех квадратов разностей значений (теперь для каждого цвета, т. е. в три раза больше различий, чем в монохромном изображении), разделенную на изображение. размер и на три. Альтернативно, для цветных изображений изображение преобразуется в другое цветовое пространство , и PSNR сообщается по каждому каналу этого цветового пространства, например, YCbCr или HSL . [1] [2]
Оценка качества с помощью PSNR
[ редактировать ]PSNR чаще всего используется для измерения качества восстановления кодеков сжатия с потерями (например, для сжатия изображений ). Сигналом в данном случае являются исходные данные, а шумом — ошибка, вносимая сжатием. При сравнении кодеков сжатия PSNR является приближением к человеческому восприятию качества восстановления.
Типичные значения PSNR при сжатии изображений и видео с потерями составляют от 30 до 50 дБ при условии, что разрядность составляет 8 бит , где чем выше, тем лучше. Качество обработки 12-битных изображений считается высоким, если значение PSNR составляет 60 дБ и выше. [3] [4] Для 16-битных данных типичные значения PSNR составляют от 60 до 80 дБ. [5] [6] Приемлемые значения потери качества беспроводной передачи составляют примерно от 20 дБ до 25 дБ. [7] [8]
В отсутствие шума два изображения I и K идентичны, и, следовательно, MSE равна нулю. В этом случае PSNR бесконечен (или не определен, см. Деление на ноль ). [9]
Сравнение производительности
[ редактировать ]Хотя более высокий PSNR обычно коррелирует с более высоким качеством реконструкции, во многих случаях это не так. Нужно быть предельно осторожным с диапазоном применимости этой метрики; он достоверен только тогда, когда он используется для сравнения результатов одного и того же кодека (или типа кодека) и одного и того же контента. [10]
В целом, когда дело доходит до оценки качества изображений и видео , воспринимаемого людьми, PSNR работает очень плохо по сравнению с другими показателями качества. [10] [11]
Варианты
[ редактировать ]ПСНР-ХВС [12] является расширением PSNR, которое включает в себя свойства зрительной системы человека, такие как восприятие контраста .
PSNR-HVS-M совершенствует PSNR-HVS за счет дополнительного учета визуальной маскировки . [13] В исследовании 2007 года он с большим отрывом дал более высокую оценку качества зрения человека, чем PSNR и SSIM . Также было показано, что он имеет явное преимущество перед DCTune и PSNR-HVS. [14]
См. также
[ редактировать ]- Расстояние Ченаковского
- Степень сжатия данных
- Перцептивная оценка качества видео (PEVQ)
- Мера индекса структурного сходства (SSIM)
- Субъективное качество видео.
- Видео Многометодная оценка Fusion
- Качество видео
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Ориани, Эмануэле. «qpsnr: быстрый анализатор PSNR/SSIM для Linux» . Проверено 6 апреля 2011 г.
- ^ «Руководство пользователя pnmpsnr» . Проверено 6 апреля 2011 г.
- ^ Фарагалла, Усама С.; Эль-Хосени, Хеба; Эль-Шафай, Валид; Эль-Рахман, Ваэль Абд; Эль-Сайед, Хала С.; Эль-Рабайе, Эль-Сайед М.; Эль-Сами, Фатхи Э. Абд; Гевейд, Гамаль Г.Н. (2021). «Комплексный обзорный анализ существующих решений объединения медицинских изображений и будущих направлений» . Доступ IEEE . 9 : 11358–11371. Бибкод : 2021IEEA...911358F . дои : 10.1109/ACCESS.2020.3048315 . ISSN 2169-3536 .
В данной статье представлено обзорное исследование методов медицинской визуализации и их характеристик. Кроме того, представлены различные подходы к слиянию медицинских изображений и соответствующие им показатели качества.
- ^ Червяков, Николай; Ляхов, Павел; Нагорнов, Николай (11 февраля 2020 г.). «Анализ шума квантования в фильтрах дискретного вейвлет-преобразования для 3D-медицинской визуализации» . Прикладные науки . 10 (4): 1223. дои : 10.3390/app10041223 . ISSN 2076-3417 .
Качество обработки изображения считается высоким, если значение PSNR превышает 60 дБ для изображений с 12 битами на цвет.
- ^ Уэлстед, Стивен Т. (1999). Методы фрактального и вейвлетного сжатия изображений . Публикация SPIE. стр. 155–156. ISBN 978-0-8194-3503-3 .
- ^ Рауф Хамзауи, Дитмар Саупе (май 2006 г.). Барни, Мауро (ред.). Фрактальное сжатие изображений . Том. 968. ЦРК Пресс. стр. 168–169. ISBN 9780849335563 . Проверено 5 апреля 2011 г.
{{cite book}}:|journal=игнорируется ( помогите ) - ^ Томос, Н., Булгурис, Н.В., и Стринтзис, М.Г. (2006, январь). Оптимизированная передача потоков JPEG2000 по беспроводным каналам. Транзакции IEEE по обработке изображений, 15 (1).
- ^ Сянцзюнь, Л., и Цзяньфэй, К. Надежная передача изображений в кодировке JPEG2000 по каналам с потерей пакетов. ICME 2007 (стр. 947–950). Школа компьютерной инженерии Наньянского технологического университета .
- ^ Саломон, Дэвид (2007). Сжатие данных: Полный справочник (4-е изд.). Спрингер. п. 281. ИСБН 978-1846286025 . Проверено 26 июля 2012 года .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Хюинь-Ту, К.; Ганбари, М. (2008). «Область действия PSNR при оценке качества изображения/видео». Электронные письма . 44 (13): 800. Бибкод : 2008ElL....44..800H . дои : 10.1049/эл:20080522 .
- ^ Хюинь-Ту, Куан; Ганбари, Мохаммед (1 января 2012 г.). «Точность PSNR в прогнозировании качества видео для различных видеосцен и частоты кадров». Телекоммуникационные системы . 49 (1): 35–48. дои : 10.1007/s11235-010-9351-x . ISSN 1018-4864 . S2CID 43713764 .
- ^ Егиазарян, Карен, Яакко Астола, Николай Пономаренко, Владимир Лукин, Федерика Баттисти и Марко Карли (2006). «Новые полноценные показатели качества на основе HVS». В материалах второго международного семинара по обработке видео и показателям качества, вып. 4.
- ^ Пономаренко Н.; Еремеев О.; Лукин В.; Егиазарян, К.; Карли, М. (февраль 2011 г.). «Модифицированные показатели визуального качества изображения для учета изменения контрастности и среднего смещения» . 2011 11-я Международная конференция «Опыт проектирования и применения САПР в микроэлектронике» (САПРМ) : 305–311.
- ^ Николай Пономаренко; Флавия Сильвестри; Карен Егиазарян; Марко Карли; Яакко Астола; Владимир Лукин, «О межкоэффициентной контрастной маскировке базисных функций ДКП» (PDF) , CD-ROM Материалы Третьего международного семинара по обработке видео и показателям качества для бытовой электроники VPQM-07, 25.–26. Январь 2007 г. (на немецком языке), Скоттсдейл, Аризона.