Howtosignalprocessing
Kesalahan rata-rata-persegi (MSE) dan rasio sinyal-to-noise puncak (PSNR) digunakan untuk membandingkan kualitas kompresi gambar. MSE mewakili kesalahan kuadrat kumulatif antara gambar terkompresi dan asli, sedangkan PSNR mewakili ukuran kesalahan puncak. Semakin rendah nilai MSE, semakin rendah kesalahannya.
- Mengapa PSNR lebih baik dari MSE?
- Apa nilai psnr suatu gambar?
- Bagaimana PSNR dan MSE dihitung?
- Apa perbedaan antara PSNR dan SSIM?
Mengapa PSNR lebih baik dari MSE?
Dengan demikian, keunggulan PSNR dibandingkan MSE adalah: (1) memungkinkan untuk membandingkan hasil pada gambar yang dikodekan dengan jumlah bit yang berbeda, (2) konsisi. Namun, menurut definisi, PSNR tidak lebih dari versi MSE yang dinormalisasi.
Apa nilai psnr suatu gambar?
Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) adalah rasio antara kekuatan maksimum suatu gambar dan kekuatan kebisingan korupsi yang mempengaruhi kualitas representasinya. Untuk memperkirakan PSNR suatu gambar, perlu membandingkan gambar itu dengan gambar bersih yang ideal dengan daya maksimum yang mungkin terjadi.
Bagaimana PSNR dan MSE dihitung?
Kami kemudian memiliki psnr = 10 log10 (maks^2/mse) = 10 log10 (maks/(mse)^(1/2))^2 = 20 log10 (maks/(mse)^(1/2))). Oleh karena itu, psnr = 20 log10 (maks/(mse)^(1/2)).
Apa perbedaan antara PSNR dan SSIM?
PSNR digunakan lebih awal dari SSIM, mudah, telah banyak digunakan dalam berbagai pengukuran gambar digital, dan telah dianggap diuji dan valid. SSIM adalah alat pengukuran yang lebih baru yang dirancang berdasarkan tiga faktor i.e. pencahayaan, kontras, dan struktur agar lebih sesuai dengan cara kerja sistem visual manusia.
