Howtosignalprocessing
- Wie wird PSNR für ein Bild berechnet??
- Was ist ein guter PSNR -Wert in der Bildverarbeitung?
- Wie finden Sie das Signal-Rausch-Verhältnis in Python??
- Wie man PSNR und SSIM Python berechnet?
Wie wird PSNR für ein Bild berechnet??
Berechnung von PSNR für Farbbilder
Da das menschliche Auge am empfindlichsten gegenüber LUMA -Informationen ist, können Sie die PSNR für Farbbilder berechnen, indem Sie das Bild in einen Farbraum konvertieren, der den Luma -Kanal (Intensität) wie YCBCR trennt. Das y (luma) in YCBCR repräsentiert einen gewichteten Durchschnitt von R, G und B.
Was ist ein guter PSNR -Wert in der Bildverarbeitung?
Typische Werte für das PSNR in Verlustbild und Videokomprimierung liegen zwischen 30 und 50 dB, vorausgesetzt, die Bittiefe beträgt 8 Bit, wo höher ist, besser. Die Verarbeitungsqualität von 12-Bit-Bildern wird als hoch angesehen, wenn der PSNR-Wert 60 dB oder höher beträgt. Für 16-Bit-Daten liegen typische Werte für das PSNR zwischen 60 und 80 dB.
Wie finden Sie das Signal-Rausch-Verhältnis in Python??
SignalTonoise () Funktion | Python. Scipy. Statistiken. SignalTonoise (arr, axis = 0, ddof = 0) berechnet das Signal-Rausch-Verhältnis der Eingangsdaten.
Wie man PSNR und SSIM Python berechnet?
filter2d (img1 * img2, -1, Fenster) [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)) return ssim_map zurück. Mean () Def Calculate_SSIM (IMG1, IMG2): '' Berechnen Sie SSIM dieselben Ausgänge wie MATLABs IMG1, IMG2: [0, 255] '' Wenn nicht img1.
