PSNR

イメージ間のピーク S/N 比 (PSNR) の計算

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Computer Vision Toolbox / Statistics

説明

PSNR ブロックは、2 つのイメージ間のピーク S/N 比をデシベル単位で計算します。この比率は、元のイメージと圧縮したイメージの品質測定に使用されます。PSNR が高いほど、圧縮または再構成したイメージの品質が高いことを示します。

平均二乗誤差 (MSE) とピーク S/N 比 (PSNR) は、イメージの圧縮品質を比較するために使用されます。MSE は圧縮したイメージと元のイメージの間の累積二乗誤差を表し、PSNR はピーク偏差の測定値を表します。MSE の値が低いほど、誤差が小さくなります。

PSNR を計算するために、ブロックはまず次の方程式を使用して平均二乗誤差を計算します。

$$MSE=\frac{{\displaystyle \sum _{M,N}{[I_1(m,n)-I_2(m,n)]}^2}}{M*N}$$

上記の方程式で、M と N は入力イメージの行と列の数です。次に、ブロックは次の方程式を使用して PSNR を計算します。

$$PSNR=10{\log }_{10}\left(\frac{R^2}{MSE}\right)$$

上記の方程式で、R は入力イメージのデータ型での最大変動です。たとえば、入力イメージのデータ型が倍精度浮動小数点である場合、R は 1 になります。8 ビット符号なし整数データ型である場合、R は 255 になります。

カラー イメージの PSNR の計算

カラー イメージの PSNR を計算するには、さまざまな方法があります。人の視覚は輝度情報に対する感度が最も高いので、イメージを色空間に変換し、YCbCr などの強度 (輝度) チャネルを分離することによって、カラー イメージの PSNR を計算できます。YCbCr の Y (輝度) は、R、G および B の加重平均を表します。人の視覚が最も容易に知覚できる G に最大の重みが与えられています。輝度チャネルのみで PSNR を計算します。

例

PSNR を使用した画質の比較

この例は、PSNR ブロックを使用して計算された PSNR 値から、ノイズの多いイメージとノイズの除去されたイメージの品質を比較する方法を示しています。

スクリプトを開く

端子

入力

I1 — 入力イメージ

スカラー | ベクトル | 行列

入力イメージ。スカラー、ベクトルまたは行列として指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

I2 — 入力イメージ

スカラー | ベクトル | 行列

入力イメージ。スカラー、ベクトルまたは行列として指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

出力

Output — 出力

スカラー

イメージ間のピーク S/N 比。スカラーとして返されます。

依存関係

入力が固定小数点データ型または整数データ型の場合、ブロック出力は倍精度浮動小数点になります。そうでない場合、ブロックの入力と出力は同じデータ型になります。

データ型: double

ブロックの特性

データ型	double | fixed point | integer | single
多次元信号	いいえ
可変サイズの信号	はい

拡張機能

C/C++ コード生成

Simulink® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

double または single のデータ型についてのみコードを生成します。

固定小数点の変換
Fixed-Point Designer™ を使用して固定小数点システムの設計とシミュレーションを行います。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

psnr