피크 신호 대 잡음비

Peak signal-to-noise ratio
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Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR; 피크신호 대 잡음비)는 신호의 최대 가능 전력과 표현 충실도에 영향을 미치는 파괴 노이즈의 전력 사이의 비율을 나타내는 공학 용어입니다.많은 신호가 매우 넓은 다이내믹 범위를 가지기 때문에 PSNR은 일반적으로 데시벨 스케일을 사용하여 로그량으로 표현됩니다.

PSNR은 일반적으로 손실 압축의 대상이 되는 이미지와 비디오의 재구성 품질을 정량화하기 위해 사용됩니다.

정의.

PSNR은 평균 제곱 오차(MSE)를 통해 가장 쉽게 정의됩니다.노이즈가 없는 m×n 흑백 이미지 I 및 노이즈가 많은 근사치 K가 주어지면 MSE는 다음과 같이 정의된다.

PSNR(dB 단위)은 다음과 같이 정의됩니다.

여기서 MAX는 이미지의I 최대 픽셀 값입니다.샘플당 8비트를 사용하여 픽셀을 표시하면 255입니다.보다 일반적으로 샘플당 B비트가 포함된 선형 PCM을 사용하여 샘플을 표시하는 경우 MAX는IB 2 - 1입니다.

컬러 이미지에서의 응용 프로그램

픽셀당 3개의 RGB 값을 가진 컬러 이미지의 경우 MSE가 모든 제곱값 차이(즉, 각 색에 대해 흑백 이미지의 3배)의 합계를 이미지 크기와 3으로 나눈 것을 제외하고 PSNR의 정의는 동일합니다.또는 컬러 화상의 경우, 화상을 다른 색공간으로 변환해, PSNR 를 그 색공간의 각 채널(예를 들면 YCbCr 또는 HSL)[1][2]에 대해서 보고한다.

PSNR에 의한 품질 평가

PSNR은 손실 압축 코덱의 재구성 품질 측정에 가장 일반적으로 사용됩니다(예: 이미지 압축).이 경우 신호는 원래 데이터이며 노이즈는 압축에 의해 발생하는 오류입니다.압축 코덱을 비교할 때 PSNR은 재구성 품질에 대한 인간의 인식에 근사한 것입니다.

손실 이미지 및 비디오 압축에서의 PSNR의 일반적인 값은 30~50dB입니다.단, 비트 심도가 8비트이므로 높은 쪽이 좋습니다.12비트 이미지의 처리 품질은 PSNR 값이 60dB [3][4]이상일 때 높은 것으로 간주됩니다.16비트 데이터의 경우 PSNR의 일반적인 값은 60~80dB입니다.[5][6]무선 전송 품질 손실의 허용 가능한 값은 약 20 dB ~25 dB로 [7][8]간주됩니다.

노이즈가 없는 경우는, 2개의 화상 I와 K가 같기 때문에, MSE는 0이 됩니다.이 경우 PSNR은 무한합니다(또는 정의되지 않은 0으로 [9]나눗셈 참조).

원본 비압축 이미지
Q=90, PSNR 45.53dB
Q=30, PSNR 36.81dB
Q=10, PSNR 31.45dB
다양한 품질 수준에서 cjpeg 압축 이미지에 대한 Luma PSNR 값의 예.

퍼포먼스 비교

일반적으로 PSNR이 높을수록 재구성의 품질이 높다는 것을 나타내지만, 경우에 따라서는 그렇지 않을 수도 있습니다.이 메트릭의 유효 범위에는 매우 주의해야 합니다.이 메트릭은 같은 코덱(또는 코덱타입)과 같은 콘텐츠의 결과를 [10]비교하기 위해 사용되는 경우에만 유효합니다.

일반적으로 [10][11]PSNR은 인간이 인식하는 영상과 특히 비디오의 품질을 추정할 때 다른 품질 지표에 비해 성능이 낮은 것으로 나타났다.

변종

PSNR-HVS는[12] 대비 지각과 같은 인간 시각 시스템의 특성을 통합하는 PSNR의 확장이다.

PSNR-HVS-M은 시각적인 [13]마스킹을 추가로 고려하여 PSNR-HVS를 개선합니다.2007년 연구에서는 PSNR과 SSIM보다 인간의 시각적 품질 판단에 더 나은 근사치를 제공했다.또한 DCTune 및 PSNR-HVS에 [14]비해 뚜렷한 이점이 있는 것으로 나타났다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Oriani, Emanuele. "qpsnr: A quick PSNR/SSIM analyzer for Linux". Retrieved 6 April 2011.
  2. ^ "pnmpsnr User Manual". Retrieved 6 April 2011.
  3. ^ Faragallah, Osama S.; El-Hoseny, Heba; El-Shafai, Walid; El-Rahman, Wael Abd; El-Sayed, Hala S.; El-Rabaie, El-Sayed M.; El-Samie, Fathi E. Abd; Geweid, Gamal G. N. (2021). "A Comprehensive Survey Analysis for Present Solutions of Medical Image Fusion and Future Directions". IEEE Access. 9: 11358–11371. doi:10.1109/ACCESS.2020.3048315. ISSN 2169-3536. This paper presents a survey study of medical imaging modalities and their characteristics. In addition, different medical image fusion approaches and their appropriate quality metrics are presented.
  4. ^ Chervyakov, Nikolay; Lyakhov, Pavel; Nagornov, Nikolay (2020-02-11). "Analysis of the Quantization Noise in Discrete Wavelet Transform Filters for 3D Medical Imaging". Applied Sciences. 10 (4): 1223. doi:10.3390/app10041223. ISSN 2076-3417. The image processing quality is considered high if PSNR value is greater than 60 dB for images with 12 bits per color.
  5. ^ Welstead, Stephen T. (1999). Fractal and wavelet image compression techniques. SPIE Publication. pp. 155–156. ISBN 978-0-8194-3503-3.
  6. ^ Raouf Hamzaoui, Dietmar Saupe (May 2006). Barni, Mauro (ed.). Fractal Image Compression. Document and Image Compression. Vol. 968. CRC Press. pp. 168–169. ISBN 9780849335563. Retrieved 5 April 2011.
  7. ^ 노스캐롤라이나 주, 불구리스 주, 노스캐롤라이나 주, 스트린지스 주 (2006, 1월)무선 채널을 통한 JPEG2000 스트림 전송 최적화IEEE Transactions on Image Processing, 15 (1)
  8. ^ Xiangjun, L. 및 Jianfei, C. 패킷 손실 채널을 통해 JPEG2000 부호화 이미지를 강력하게 전송합니다.ICME 2007(947-950페이지)난양공업대학 컴퓨터공학과
  9. ^ Salomon, David (2007). Data Compression: The Complete Reference (4 ed.). Springer. p. 281. ISBN 978-1846286025. Retrieved 26 July 2012.
  10. ^ a b Huynh-Thu, Q.; Ghanbari, M. (2008). "Scope of validity of PSNR in image/video quality assessment". Electronics Letters. 44 (13): 800. Bibcode:2008ElL....44..800H. doi:10.1049/el:20080522.
  11. ^ Huynh-Thu, Quan; Ghanbari, Mohammed (2012-01-01). "The accuracy of PSNR in predicting video quality for different video scenes and frame rates". Telecommunication Systems. 49 (1): 35–48. doi:10.1007/s11235-010-9351-x. ISSN 1018-4864. S2CID 43713764.
  12. ^ Egiazarian, Karen, Jaakko Astola, Nikolay Ponomarenko, Vladimir Lukin, Federica Battisti 및 Marco Carli(2006).「HVS에 근거한 새로운 완전 기준 품질 지표」제2회 비디오 처리 및 품질 지표에 관한 국제 워크숍의 속행, 제4권.
  13. ^ Ponomarenko, N.; Ieremeiev, O.; Lukin, V.; Egiazarian, K.; Carli, M. (February 2011). "Modified image visual quality metrics for contrast change and mean shift accounting". 2011 11th International Conference the Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM): 305–311.
  14. ^ Nikolay Ponomarenko; Flavia Silvestri; Karen Egiazarian; Marco Carli; Jaakko Astola; Vladimir Lukin, "On between-coefficient contrast masking of DCT basis functions" (PDF), CD-ROM Proceedings of the Third International Workshop on Video Processing and Quality Metrics for Consumer Electronics VPQM-07, 25.–26. Januar 2007 (in German), Scottsdale AZ