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

视频编码器领域一直有个比较复杂的问题:mpeg2.divx.xvid.mpeg4.vp8.vp9.x264.openh264.x265等等这一系列编码器到底哪个好?而对于同一种视频编码器,又包括了各种各样的参数配置,这些配置对视频编码器的影响又是怎样的?为了研究这个问题,我和师弟们在课余时间开发了一个软件系统,专门用于评价视频编码器的性能. 本文记录自己做的视频编码器性能评价的系统VideoCodecRank.本系统可以通过调整几种不同的维度的参数取值--视频内容.分辨率.编码器预设.码率来对视

===================================================== H.264源代码分析文章列表: [编码 - x264] x264源代码简单分析:概述 x264源代码简单分析:x264命令行工具(x264.exe) x264源代码简单分析:编码器主干部分-1 x264源代码简单分析:编码器主干部分-2 x264源代码简单分析:x264_slice_write() x264源代码简单分析:滤波(Filter)部分 x264源代码简单分析:宏块分析(Anal

视频编码器领域一直有个比較复杂的问题:mpeg2.divx.xvid.mpeg4.vp8.vp9.x264.openh264.x265等等这一系列编码器究竟哪个好?而对于同一种视频编码器,又包括了各种各样的參数配置,这些配置对视频编码器的影响又是如何的?为了研究这个问题,我和师弟们在课余时间开发了一个软件系统,专门用于评价视频编码器的性能. 本文记录自己做的视频编码器性能评价的系统VideoCodecRank.本系统能够通过调整几种不同的维度的參数取值--视频内容.分辨率.编码器预设.码率来对视

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():

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract: 我们提出了一种新的方法,通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征.我们的方法是基于量化和熵的软(连续)松弛,我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火.我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法:图像压缩和神经网络压缩.虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的,但我们的软量化到硬量化方法给出的结果与这两种方法的最先进水平具有可比性. 1 Introduction: 近年来,深度神经网络(DNNs)在机器

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

今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-

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

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

衡量两幅图像的相似度: SNR/PSNR SSIM 1. SNR vs PSNR about SNR 和 PSNR MSE:mean squared error ∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2NxNy f(x,y):表示原始的信号/图像: f^(x,y):则表示处理后的信号/图像: SNR(dB): 10⋅log10⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢∑x=1Nx∑y=1Nyf(x,y)2∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥ PSNR(dB): 10⋅l

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

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

ssim算法原理 - 我们都不是神的孩子 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/ecnu18918079120/article/details/60149864 一.结构相似性(structural similarity)       自然图像具有极高的结构性,表现在图像的像素间存在着很强的相关性,尤其是在空间相似的情况下.这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息.我们假设人类视觉系统(HSV)主要从可视区域内获取结构信息.所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失

公式基于样本x和 y 之间的三个比较衡量:亮度 (luminance).对比度 (contrast) 和结构 (structure). 每次计算的时候都从图片上取一个 N*N的窗口,然后不断滑动窗口进行计算,最后取平均值作为全局的 SSIM. [转载自] 图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM - 简书 https://www.jianshu.com/p/87e0f338673d

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

前言 最近用ssim测试图片画质损伤时,发现matlab自带ssim与之前一直使用的ssim计算得分有差异,故和同事开始确定差异所在. 不同的SSIM版本 这里提到不同的ssim版本主要基于matlab.如前言所述,主要分为2个实现. 版本1:Zhou Wang实现的版本(也是我之前一直用的版本),具体见: 滑铁卢大学:https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/ssim/ 纽约大学:http://www.cns.nyu.edu/~lcv/ssim/ 版

psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写,即峰值信噪比,是一种评价图像的客观标准,它具有局限性,一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目. peak的中文意思是顶点.而ratio的意思是比率或比列的.整个意思就是到达噪音比率的顶点信号,psnr一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目.通常在经过影像压缩之后,输出的影像都会在某种程度与原始影像不同.为了衡量经过处理后的影像品质,我们通常会参考PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意.它是原图像与被处

PSNR,峰值信噪比,通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏,当然,压缩后图像一定会比原图像质量差的,所以就用这样一个评价指标来规定标准了.PSNR越高,压缩后失真越小.这里主要定义了两个值,一个是均方差MSE,另一个是峰值信噪比PSNR,公式如下: 这里的MAX通常是图像的灰度级,一般就是255了.