1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 给定一个大小为 \(m×n\) 的干净图像 \(I\) 和噪声图像 \(K\),均方误差 \((MSE)\) 定义为: \[MSE = \frac{1}{mn}\sum_{i=0}^{m-1}\sum_{j=0}^{n-1}[I(i, j)-K(i,j)]^2\] 然后 \(PSNR (dB)\) 就定义为: \[PSNR = 10 \cdot log_{10}(\frac{MAX_I^2}{MSE})\] 其

基于python版的PSNR和ssim值计算 总所周知,图像质量评价的常用指标有PSNR和SSIM等,本博文是基于python版的图像numpy的float64格式和uint8格式计算两种指标值(附代码),代码经多方测试和对比,是可用的. psnr峰值信噪比 psnr是用来评价两幅图像相比质量的好坏,即失真情况.这两幅图像分别为原图像和经图像重建或者压缩后等图像处理方法的图像.PSNR越高,图像失真越小,具体细节就不展开说了.首先简单介绍一下psnr的公式计算.对于大小为m*n的两幅图像I和K(

开始之前 我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法, 我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节, 那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, [技术综述]一文道尽传统图像降噪方法 这篇文章写的还算比较完整, 也是传统的算法的一个综述过程, 目录 目录 开始之前

1 Other Codecs l MSN 使用的video codec “x-rtvc1”,09之前的版本使用的ML20.参考网址: http://www.amsn-project.net/forums/index.php?topic=6612.0 l Yahoo messenger 使用GIPS的LSVX codec. l 这两个codecs技术保密性强,找不到有用的信息,自己开发的codec使用码流分析工具肯定也分析不出来. l QQ的传输协议在应用层加密了,分析不出来用的什么codec.

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目录 1. ABSTRACT 2. INTRODUCTION 3. RELATED WORKS 3.1. Quality Enhancement 3.2. Multi-frame Super-resolution 3. 压缩视频的质量波动 4. MF-CNN 4.1. Framework 4.2. SVM-based PQF detector 4.3. MC-subnet Architecture Training strategy 4.4. QE-subnet Architecture Tra

SRCNN学习(一):demo_SR.m 一.demo_SR.m 使用方法 1.Place the "SRCNN" folder into "($Caffe_Dir)/examples 2.Open MATLAB and direct to ($Caffe_Dir)/example/SRCNN, run "demo_SR.m" 二.demo_SR.m 运行结果 根据 demo.m 的代码,显示结果为双三次插值后的图片和 SRCNN 重建后的图片,同时输出双

在上一篇介绍了编码器的VCL编码操作,分析了函数x264_slice_write().函数x264_slice_write()里有四个关键模块,分别是宏块分析模块.宏块编码模块.熵编码模块和滤波模块,再加上NAL打包输出部分,是我们这里要讲的内容. 1.编码模块 宏块分析模块:调用函数x264_macroblock_analyse().分为两部分:帧内宏块和帧间宏块.帧内宏块用于分析帧内的预测模式,而帧间宏块进行运动估计,分析帧间的预测模式. x264_macroblock_analyse():

开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式, 我们对图像添加噪声, 然后计算 PSNR 与 SSIM 参数, 然后通过降噪, 再从新计算参数值, 比较我们算法的效果 对比我们的算法效果, 看正文吧 目录 目录 开始之前 目录 正文 生成噪声图像 传统图像降噪

由于成本和面积等因素的限定,CMOS/CCD在成像时,感光面阵列前通常会有CFA(color filter array),如下图所示,CFA过滤不同频段的光,因此,Sensor的输出的RAW数据信号包含了3个通道的信息.由于人眼对绿色(大约550nm波长)光更敏感,因此CFA阵列包含1/2的G分量,1/4和R和1/4的B分量. Sensor输出RAW数据后,需要经过Demosaic模块(ISP中)将其转成RGB图像.作为测试,我们可以对一幅全彩色RGB图进行RGB2Bayer转换,将其转换成RA

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

PSNR 的公式很容易搜到. http://www.360doc.com/content/12/0605/21/4129998_216244993.shtml http://blog.sina.com.cn/s/blog_455c7a600101ytgo.html 峰值信噪比经常用作图像压缩等领域中信号重建质量的测量方法,它常简单地通过均方差(MSE)进行定义.两个m×n单色图像I和K,如果一个为另外一个的噪声近似,那么它们的的均方差定义为: 峰值信噪比定义为: 代码实现(参考:http://s

Opencv支持GPU计算,并且包含成一个gpu类用来方便调用,所以不需要去加上什么__global__什么的很方便,不过同时这个类还是有不足的,待opencv小组的更新和完善. 这里先介绍在之前的<opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条>未介绍的图像的相似性检测,当然这是cpu版本,然后接着在介绍对应的gpu版本.这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法 原理: PSNR: 当我们想检查压缩视频带来的细微差异的时候,就需要构建一个能够逐帧比较差视频差异的系

PSNR是最基本的视频质量评价方法.本程序中的函数可以对比两张YUV图片中亮度分量Y的PSNR.函数的代码如下所示. /** * Calculate PSNR between 2 YUV420P file * @param url1     Location of first Input YUV file. * @param url2     Location of another Input YUV file. * @param w        Width of Input YUV file

MSU Video Quality Measurement Tool(msu vqmt)是莫斯科国立大学(Moscow State University)的Graphics and Media Lab制作的一款客观视频质量评价程序.它提供了多种全参考视频质量评价方法(对比两个视频)和无参考视频质量评价方法(分析一个视频). 软件地址:http://www.compression.ru/video/quality_measure/video_measurement_tool_en.html 软件工

转载处:http://blog.csdn.NET/leixiaohua1020/article/details/11694369 最常用的全参考视频质量评价方法有以下2种: PSNR(峰值信噪比):用得最多,但是其值不能很好地反映人眼主观感受.一般取值范围:20-40.值越大,视频质量越好. SSIM(结构相似性):计算稍复杂,其值可以较好地反映人眼主观感受.一般取值范围:0-1.值越大,视频质量越好. PSNR,SSIM计算有如下工具可选: MSU Video Quality Measurem

方法同上一篇,仅仅不多这里在计算的时候用了opencv1的接口,出现了一些问题.最后总算攻克了. 程序: #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> #define NUM_FRAME 100 //仅仅处理前100帧,依据视频帧数可改动 void CalcPsnr(const char *in1,cons