Howtosignalprocessing
- Jak oblicza się PSNR dla obrazu?
- Jaka jest dobra wartość PSNR w przetwarzaniu obrazu?
- Jak znaleźć stosunek sygnału do szumu w Pythonie?
- Jak obliczyć PSNR i SSIM Python?
Jak oblicza się PSNR dla obrazu?
Obliczanie psnr dla kolorowych obrazów
Ponieważ ludzkie oko jest najbardziej wrażliwe na informacje LUMA, możesz obliczyć PSNR dla obrazów kolorów, przekształcając obraz na przestrzeń kolorów, która oddziela kanał intensywności (LUMA), taki jak YCBCR. Y (Luma) w YCBCR reprezentuje średnią ważoną R, G i B.
Jaka jest dobra wartość PSNR w przetwarzaniu obrazu?
Typowe wartości dla PSNR w Stratnym obrazie i kompresji wideo wynoszą od 30 do 50 dB, pod warunkiem, że głębokość bitu wynosi 8 bitów, gdzie wyższa jest lepsza. Jakość przetwarzania 12-bitowych obrazów jest uważana za wysoką, gdy wartość PSNR wynosi 60 dB lub wyższa. Dla 16-bitowych danych typowych wartości dla PSNR wynoszą od 60 do 80 dB.
Jak znaleźć stosunek sygnału do szumu w Pythonie?
funkcja Signaltonoise () | Pyton. Scipy. statystyki. Signaltonoise (ARR, Axis = 0, DDOF = 0) Funkcja oblicza stosunek sygnału do szumu danych wejściowych.
Jak obliczyć PSNR i SSIM Python?
Filter2d (IMG1 * IMG2, -1, Window) [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)) zwróć ssim_map. Mean () def calculate_ssim (IMG1, IMG2): '' Obliczyć SSIM te same wyjścia co IMG1 Matlaba, IMG2: [0, 255] '' Jeśli nie IMG1.
