Презентация Microsoft PowerPoint

1. Ключевые метрики для оценки качества модуля улучшения чёткости изображения

КЛЮЧЕВЫЕ МЕТРИКИ ДЛЯ
ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА МОДУЛЯ
УЛУЧШЕНИЯ ЧЁТКОСТИ
ИЗОБРАЖЕНИЯ
Подготовил:

2. Введение

Цель:
Ознакомиться с ключевыми метриками для оценки качества
модуля улучшения чёткости изображения.
Почему это важно?
Объективная оценка.
Позволяет сравнивать разные алгоритмы и настройки.
Помогает выявлять слабые места обработки.
Обеспечивает воспроизводимость результатов.

3. Основные метрики качества

■ PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) — измеряет качество восстановленного или
сжатого изображения/видео по сравнению с оригинальным, несжатым
изображением.
■ SSIM (индекс структурного сходства) — метод измерения схожести двух
изображений, который оценивает структуру, яркость и контраст.
■ LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity) - оценивает сходство между
двумя изображениями с помощью предварительно обученной нейронной сети.
■ VIF (Visual Information Fidelity) - Оценивает количество визуальной информации,
сохранённой в искажённом изображении относительно оригинала.

4. Принцип работы: PSNR

Это соотношение между максимально возможной мощностью сигнала (оригинала) и
мощностью искажающего шума, который влияет на точность представления сигнала.
Чем выше PSNR, тем меньше искажений и ближе восстановленное изображение к
оригиналу. Низкое значение PSNR указывает на более высокий уровень искажений
или шума
Ограничения: PSNR плохо работает с восприятием человека. Два изображения с
одинаковым PSNR могут визуально сильно различаться по качеству. Поэтому в
задачах, где важно именно визуальное соответствие, PSNR используют скорее как
базовый ориентир

5. Примеры использования PSNR

1. Сжатие изображений и видео:
PSNR помогает сравнивать эффективность различных кодеков и алгоритмов сжатия,
определяя, какой из них сохраняет больше деталей при меньшем размере файла.
2. Обработка изображений:
В компьютерной графике PSNR помогает анализировать результаты
масштабирования изображений, сравнивая исходное и масштабированное
изображения.
3. Разработка и оптимизация кодеков
Производители видеостриминговых сервисов и камер используют PSNR для
настройки параметров кодирования, чтобы найти баланс между качеством и
битрейтом.