Qual é a diferença entre MSE e PSNR de imagens?

O erro médio-quadrado (MSE) e a relação sinal / ruído (PSNR) são usados ​​para comparar a qualidade da compressão da imagem. O MSE representa o erro quadrado cumulativo entre a imagem compactada e original, enquanto o PSNR representa uma medida do erro de pico. Quanto menor o valor de MSE, menor o erro.

1. Por que o PSNR é melhor do que MSE?
2. Qual é o valor PSNR de uma imagem?
3. Como o PSNR e MSE são calculados?
4. Qual é a diferença entre PSNR e SSIM?

Por que o PSNR é melhor do que MSE?

Assim, as vantagens do PSNR sobre o MSE são: (1) permite comparar resultados em imagens codificadas com um número diferente de bits, (2) concisão. No entanto, por definição, o PSNR nada mais é do que uma versão normalizada do MSE.

Qual é o valor PSNR de uma imagem?

A relação sinal / ruído de pico (PSNR) é a razão entre a potência máxima possível de uma imagem e o poder de corromper o ruído que afeta a qualidade de sua representação. Para estimar o PSNR de uma imagem, é necessário comparar essa imagem com uma imagem limpa ideal com a potência máxima possível.

Como o PSNR e MSE são calculados?

Temos então psnr = 10 log10 (max^2/mse) = 10 log10 (max/(mse)^(1/2))^2 = 20 log10 (max/(mse)^(1/2)). Portanto, psnr = 20 log10 (max/(mse)^(1/2)).

Qual é a diferença entre PSNR e SSIM?

O PSNR é usado antes do SSIM, é fácil, tem sido amplamente utilizado em várias medições de imagem digital e foi considerado testado e válido. SSIM é uma ferramenta de medição mais recente que é projetada com base em três fatores I.e. luminância, contraste e estrutura para melhor se adequar ao funcionamento do sistema visual humano.