Image Quality Metrics: PSNR vs. SSIM
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Résumé
In this paper, we analyse two well-known objective image quality metrics, the peak-signal-to-noise ratio (PSNR) as well as the structural similarity index measure (SSIM), and we derive a simple mathematical relationship between them which works for various kinds of image degradations such as Gaussian blur, additive Gaussian white noise, jpeg and jpeg2000 compression. A series of tests realized on images extracted from the Kodak database gives a better understanding of the similarity and difference between the SSIM and the PSNR.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Thématique
- Image and Video Quality Assessment
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- Université de Sherbrooke
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Peak signal-to-noise ratioArtificial intelligenceAdditive white Gaussian noiseJPEG 2000Image qualityComputer scienceJPEGPattern recognition (psychology)Similarity (geometry)Image (mathematics)Image compressionGaussian noiseGaussianComputer visionMeasure (data warehouse)MathematicsImage processingWhite noiseData mining
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui