Trong mục tiêu này, lần đầu tiên chúng tôi giới thiệu tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR). Tiếp theo chúng tôi sẽ trình bày mục tiêu chất lượng mới đầy hứa hẹn là chất lượng hình ảnh kỹ thuật đánh giá dựa trên nhận thức bằng thị giác của con người
1.3.2.1. Tỷ số tín hiệu trên nhiễu:
Theo dõi hình 1.11, f(x,y) là hình ảnh đầu vào cho hệ thống xử lý, hệ thống có thể là một bộ lọc thông thấp, một bộ lấy mẫu, hoặc một hệ thống nén. Nó thậm chí có thể đại diện cho một quá trình trong đó sử dụng định lý Gauss. g (x,y) là đầu ra, trong đánh giá chất lượng của g(x,y) chúng tôi xác định lỗi e(x,y) là sự chênh lệch giữa đầu ra và đầu vào.
e(x, y) = f (x, y) - g(x, y) Các lỗi được định nghĩa Ems:
Trong đó m và n là kích thước của hình ảnh theo hướng nằm ngang và thẳng đứng. Lưu ý rằng đôi khi nó được ký hiệu là MSE. Lỗi vuông được định nghĩa là Erms:
Nó đôi khi được biểu thị bằng RMSE. Như đã nói ở trên, SNR được sử dụng rộng rãi trong đo lường chất lượng khách quan. Tùy thuộc vào lỗi vuông được sử dụng, SNR có thể được gọi là hình vuông có nghĩa là sighlto. Tỷ lệ tiếng ồn SNRms, hoặc nghĩa gốc là tín hiệu xung vuông. Ta có:
Và:
(1.19)
Trong việc nén dữ liệu hình ảnh và video, bản chất PSNR ( giới hạn tỷ số tín hiệu trên nhiễu) là một phiên bản sửa đổi của , được sử dụng rộng rãi. Nó được định nghĩa như sau:
(1.20)
Giá trị các SNR lớn hơn SNR ( , , hoặc PSNR) và chất lượng xử lý hình ảnh tốt hơn, g (x,y); nghĩa là, gần hơn với xử lý hình ảnh g (x, y) là hình ảnh ban đầu f (x, y). Điều này có thể chính xác. Tuy nhiên, từ cuộc thảo luận ở trên của chúng
giác một cách đơn giản. Đơn vị xử lý cấp thấp của nó được biết đến là hiện tượng phi tuyến. Một số hiện tượng che chắn tồn tại. Lưu ý rằng sự hiểu biết của chúng ta về các đơn vị xử lý cấp cao của các HVS là hoàn toàn đầy đủ. Vì vậy, có thể hiểu rằng SNR không phải luôn luôn cung cấp cho chúng tôi những đánh giá đáng tin cậy của chất lượng hình ảnh. Một ví dụ được trình bày trong mục 1.2.2.3, trong đó sử dụng các kỹ thuật lượng tử hóa IGS để đạt được nén chất lượng cao (sử dụng chỉ có bốn bit cho lượng tử hóa thay vì tám bit thông thường) mà không cần thêm vào đường ngưỡng vi sai. Trong trường hợp này, chất lượng được cải thiện, và SNR giảm do bổ sung tiếng ồn ngẫu nhiên tần số cao. Một ví dụ khác, được rút ra từ cuộc thảo luận của chúng tôi về các hiện tượng che chắn một số tiếng ồn cộng tính trong vùng sáng hoặc ở các vùng kết cấu cao bị chắn, trong khi một số ở các vùng tối và vùng đều có thể khá khó để bật ra. Trong trường hợp này, SNR có thể không phản ánh chất lượng hình ảnh một cách trung thực.
Một mặt, chúng ta thấy rằng mục tiêu đo lường chất lượng không phải luôn luôn cung cấp đánh giá chất lượng hình ảnh đáng tin cậy. Tuy nhiên, mặt khác, việc thực hiện của nó là nhanh hơn nhiều và dễ dàng hơn đo lường chất lượng chủ quan. Hơn nữa, mục tiêu đánh giá là có thể lặp lại. Do những ưu điểm trên, đánh giá chất lượng khách quan vẫn được sử dụng rộng rãi mặc dù chúng có nhiều nhược điểm.