Discussion :

[Isma1618]

Bonjour,

Je voudrai savoir, svp, la signification des mesures de qualité suivantes : PSNR, EQM (Erreur Quadratique Moyenne), EAM (Erreur Absolue Moyenne), SSIM (Structural SIMilarity), PQS (Picture Quality Scale).
Y’a-t-il d’autres mesures ?
Autre chose svp, j’ai trouvé le code suivant permettant de calculer EQM, EAM et le PSNR, est il correcte ?

Code :

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% A : image 1, B : image 2
[m,n]=size(A);
A = double(A)/255;
B = double(B)/255;
 
% Erreur Quadratique Moyenne
dif=A-B;
EQM=sum(sum(dif.^2))/(m*n);
 
% Erreur Absolue Moyenne
EAM = mean2(abs(A-B));
 
% PSNR
PSNR = 20*log10(255/(sqrt(mean(mean(dif.^2)))));

merci

[robinechuca]

Il existe en effet d'autres métriques. L'une d'elles est en train de percer, c'est VMAF. Développée par Netflix et un laboratoire nantais.
Il en existe aussi d'autre bien moins normatives aussi à base de réseaux convolutifs.

Concernant ton code, EQM est correcte (on l'appelle plutôt MSE en général). EAM est bon aussi.
Par contre le PSNR est incorrecte. Déjà log(sqrt(x)) = log(x)/2. Ca simplifie la formule.
Par définition PSNR = 20*log10(1/sqrt(MSE)), ce qui est égal à -10*log10(MSE). Attention, en pratique cela diverge, on se cantonne donc à un PSNR maximal de 100.

Code python :

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import numpy as np
def psnr(im1: np.ndarray[np.float32], im2: np.ndarray[np.float32]) -> float:
    """Calcul le pic ratio Signal à bruit sur des images yuv dans [0, 1]."""
    mse = np.mean((im1 - im2)**2, axis=(0, 1))  # mse pour chaque composante y, u et v
    mse = np.sum(mse * [6.0/8, 1.0/8, 1.0/8])  # réduction
    mse = np.maximum(mse, 1e-10)  # on se limite à un psnr max de 100
    return -10.0 * np.log10(mse)

[Ti-Slackeux]

gg le déterrage de topic.

Un truc de 2009, et même l'OP n'est jamais revenu sur le site >.<