图像质量评估算法-SAD SSD MAD MSD SSIM MS-SSIM
2017-09-20 07:46
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本文将介绍的图像质量评估算法:
MAD(Mean Absolute Difference):平均绝对差值
SAD(Sum of Absolute Difference):绝对误差和
SATD(Sum of Absolute Transformed Difference):哈达玛变换算法
SSD(Sum of Squared Difference):差值平方和
MSD(Mean Squared Difference):平均平方误差
SSIM(Structural Similarity Index):结构相似性
MS-SSIM(Multi-Scale-Structural Similarity Index):多层级结构相似性
S(x,y)S(x,y)表示原始图像在坐标(x,y)(x,y)的像素值,T(x,y)T(x,y)为待评价图像在坐标(x,y)(x,y)的像素值。WW代表图像宽度,HH代表图像高度。DD代表待评估图像与原始图像质量区别(或称失真度),越小越好。
变量意义同MAD。
变量意义同MAD。
变量意义同MAD。
uX=1R×C∑i=1R∑j=1CX(i,j)uX=1R×C∑i=1R∑j=1CX(i,j)
uY=1R×C∑i=1R∑j=1CY(i,j)uY=1R×C∑i=1R∑j=1CY(i,j)
计算图像的方差:
σ2X=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(X(i,j)−uX)σX2=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(X(i,j)−uX)
σ2Y=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(Y(i,j)−uY)σY2=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(Y(i,j)−uY)
σX=σ2X−−−√σY=σ2Y−−−√σX=σX2σY=σY2
计算图像的协方差:
σXY=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(X(i,j)−uX)σXY=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(X(i,j)−uX)
计算中间方程组:
L(X,Y)=2uXuY+C1uX2+uY2+C1L(X,Y)=2uXuY+C1uX2+uY2+C1
C(X,Y)=2σXσY+C2σX2+σY2+C2C(X,Y)=2σXσY+C2σX2+σY2+C2
S(X,Y)=σXY+C3σXσY+C3S(X,Y)=σXY+C3σXσY+C3
其中L(X,Y)L(X,Y)是亮度对比因子,C(X,Y)C(X,Y)是对比度因子,S(X,Y)S(X,Y)是结构对比因子。
计算SSIM:
SSIM(X,Y)=L(X,Y)×C(X,Y)×S(X,Y)SSIM(X,Y)=L(X,Y)×C(X,Y)×S(X,Y)
当设定C3=C2∖2C3=C2∖2公式可以简写为如下形式:
SSIM(X,Y)=(2uXuY+C1)(2σXY+C2)(uX2+uY2+C1)(σ2X+σ2Y+C2)SSIM(X,Y)=(2uXuY+C1)(2σXY+C2)(uX2+uY2+C1)(σX2+σY2+C2)
SSIM(X,Y)=[LM(X,Y)]αM∏J=1M[CJ(X,Y)]βj[SJ(X,Y)]γjSSIM(X,Y)=[LM(X,Y)]αM∏J=1M[CJ(X,Y)]βj[SJ(X,Y)]γj
在文献[1]中,实验得出β1=γ1=0.0448β1=γ1=0.0448,β2=γ2=0.2856β2=γ2=0.2856,β3=γ3=0.3001β3=γ3=0.3001,β4=γ4=0.2363β4=γ4=0.2363,、α5=β5=γ5=0.1333、α5=β5=γ5=0.1333。这个评估算法相比于之前的,更贴近主观质量评价方法的结果。
参考文献:
[1]:Zhou Wang, Eero P. Simoncelli and Alan C. Bovik ‘MULTI-SCALE STRUCTURAL SIMILARITY FOR IMAGE QUALITY ASSESSMENT’
本文将介绍的图像质量评估算法:
MAD(Mean Absolute Difference):平均绝对差值
SAD(Sum of Absolute Difference):绝对误差和
SATD(Sum of Absolute Transformed Difference):哈达玛变换算法
SSD(Sum of Squared Difference):差值平方和
MSD(Mean Squared Difference):平均平方误差
SSIM(Structural Similarity Index):结构相似性
MS-SSIM(Multi-Scale-Structural Similarity Index):多层级结构相似性
MAD平均绝对差值
D=1W∗H∑x=1W∑y=1H|S(x,y)−T(x,y)|D=1W∗H∑x=1W∑y=1H|S(x,y)−T(x,y)|S(x,y)S(x,y)表示原始图像在坐标(x,y)(x,y)的像素值,T(x,y)T(x,y)为待评价图像在坐标(x,y)(x,y)的像素值。WW代表图像宽度,HH代表图像高度。DD代表待评估图像与原始图像质量区别(或称失真度),越小越好。
SAD绝对误差和算法
D=∑x=1W∑y=1H|S(x,y)−T(x,y)|D=∑x=1W∑y=1H|S(x,y)−T(x,y)|变量意义同MAD。
SATD哈达玛变换算法
SAD是两幅图像差值的绝对值的和,SATD为两幅图像差值进行哈达玛变化后系数的绝对值的和。SSD误差平方和算法
D=∑x=1W∑y=1H[S(x,y)−T(x,y)]2D=∑x=1W∑y=1H[S(x,y)−T(x,y)]2变量意义同MAD。
MSD平均误差平方和算法
D=1W∗H∑x=1W∑y=1H[S(x,y)−T(x,y)]2D=1W∗H∑x=1W∑y=1H[S(x,y)−T(x,y)]2变量意义同MAD。
SSIM结构相似性
首先计算图像的均值:uX=1R×C∑i=1R∑j=1CX(i,j)uX=1R×C∑i=1R∑j=1CX(i,j)
uY=1R×C∑i=1R∑j=1CY(i,j)uY=1R×C∑i=1R∑j=1CY(i,j)
计算图像的方差:
σ2X=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(X(i,j)−uX)σX2=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(X(i,j)−uX)
σ2Y=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(Y(i,j)−uY)σY2=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(Y(i,j)−uY)
σX=σ2X−−−√σY=σ2Y−−−√σX=σX2σY=σY2
计算图像的协方差:
σXY=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(X(i,j)−uX)σXY=1R×C−1∑i=1R∑j=1C(X(i,j)−uX)
计算中间方程组:
L(X,Y)=2uXuY+C1uX2+uY2+C1L(X,Y)=2uXuY+C1uX2+uY2+C1
C(X,Y)=2σXσY+C2σX2+σY2+C2C(X,Y)=2σXσY+C2σX2+σY2+C2
S(X,Y)=σXY+C3σXσY+C3S(X,Y)=σXY+C3σXσY+C3
其中L(X,Y)L(X,Y)是亮度对比因子,C(X,Y)C(X,Y)是对比度因子,S(X,Y)S(X,Y)是结构对比因子。
计算SSIM:
SSIM(X,Y)=L(X,Y)×C(X,Y)×S(X,Y)SSIM(X,Y)=L(X,Y)×C(X,Y)×S(X,Y)
当设定C3=C2∖2C3=C2∖2公式可以简写为如下形式:
SSIM(X,Y)=(2uXuY+C1)(2σXY+C2)(uX2+uY2+C1)(σ2X+σ2Y+C2)SSIM(X,Y)=(2uXuY+C1)(2σXY+C2)(uX2+uY2+C1)(σX2+σY2+C2)
MS-SSIM多层级结构相似性
宽高以2M−12M−1为因子进行缩小。当M=1M=1时,表示原始图像大小;当M=2M=2时,表示原始图像缩小一半,以此类推。SSIM(X,Y)=[LM(X,Y)]αM∏J=1M[CJ(X,Y)]βj[SJ(X,Y)]γjSSIM(X,Y)=[LM(X,Y)]αM∏J=1M[CJ(X,Y)]βj[SJ(X,Y)]γj
在文献[1]中,实验得出β1=γ1=0.0448β1=γ1=0.0448,β2=γ2=0.2856β2=γ2=0.2856,β3=γ3=0.3001β3=γ3=0.3001,β4=γ4=0.2363β4=γ4=0.2363,、α5=β5=γ5=0.1333、α5=β5=γ5=0.1333。这个评估算法相比于之前的,更贴近主观质量评价方法的结果。
参考文献:
[1]:Zhou Wang, Eero P. Simoncelli and Alan C. Bovik ‘MULTI-SCALE STRUCTURAL SIMILARITY FOR IMAGE QUALITY ASSESSMENT’
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