Howtosignalprocessing
- Como o PSNR é calculado para uma imagem?
- O que é um bom valor de PSNR no processamento da imagem?
- Como você encontra a relação sinal / ruído em Python?
- Como calcular PSNR e SSIM Python?
Como o PSNR é calculado para uma imagem?
Computando PSNR para imagens coloridas
Como o olho humano é mais sensível às informações do Luma, você pode calcular o PSNR para imagens coloridas convertendo a imagem em um espaço de cores que separa o canal de intensidade (Luma), como o YCBCR. O Y (Luma), em YCBCR representa uma média ponderada de R, G e B.
O que é um bom valor PSNR no processamento de imagem?
Os valores típicos para o PSNR em imagem com perda e compactação de vídeo estão entre 30 e 50 dB, desde que a profundidade do bit seja de 8 bits, onde mais alto é melhor. A qualidade do processamento de imagens de 12 bits é considerada alta quando o valor do PSNR é de 60 dB ou superior. Para dados de 16 bits, valores típicos para o PSNR estão entre 60 e 80 dB.
Como você encontra a relação sinal / ruído em Python?
função signaltoneise () | Pitão. Scipy. Estatísticas. Signaltonoise (arr, eixo = 0, ddof = 0) Função calcula a relação sinal / ruído dos dados de entrada.
Como calcular PSNR e SSIM Python?
filtro2d (img1 * img2, -1, janela) [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)) retorna ssim_map. mean () def calcular_ssim (img1, img2): '' 'calcule o ssim as mesmas saídas que o img1 do MATLAB, img2: [0, 255]' 'se não for img1.
