Peak Signal to Noise Ratio

PSNR (sigle de Peak Signal to Noise Ratio) est une mesure de distorsion utilisée en image numérique, tout particulièrement en compression d'image. Elle permet de quantifier la performance des codeurs en mesurant la qualité de reconstruction de l'image compressée par rapport à l'image originale.

Définition

Le $PSNR$ est défini par la formule suivante [1]^,[2]^,[3] :

{\mathit {PSNR}}=10\cdot \log _{10}\left({\frac {d^{2}}{\mathit {EQM}}}\right)

où $d$ est la dynamique du signal (la valeur maximum possible pour un pixel), dans le cas standard d'une image codée sur 8-bits, $d=255$ .

$EQM$ est l'erreur quadratique moyenne, elle est définie pour 2 images $I_{o}$ et $I_{r}$ de taille m×n par la formule suivante[1]^,[2]^,[3]:

{\mathit {EQM}}={\frac {1}{mn}}\sum _{i=0}^{m-1}\sum _{j=0}^{n-1}(I_{o}(i,j)-I_{r}(i,j))^{2}

Si le PSNR est utile pour mesurer la proximité de l'image compressée par rapport à l'original au niveau du signal, il ne prend pas en compte la qualité visuelle de reconstruction et ne peut pas être considéré comme une mesure objective de la qualité visuelle d'une image.

Articles connexes

Références

A. T. Nasrabadi, M. A. Shirsavar, A. Ebrahimi et M. Ghanbari, « Investigating the PSNR calculation methods for video sequences with source and channel distortions », 2014 IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting, IEEE,‎ juin 2014, p. 1–4 (ISBN 9781479916542, DOI 10.1109/BMSB.2014.6873482, lire en ligne, consulté le 23 février 2019)
(en) Hanafy M. Ali, « MRI Medical Image Denoising by Fundamental Filters », dans High-Resolution Neuroimaging - Basic Physical Principles and Clinical Applications, InTech, 14 mars 2018 (ISBN 9789535138655, DOI 10.5772/intechopen.72427, lire en ligne)
(en) Mourad Talbi et Med Salim Bouhlel, « Wavelets and LPG-PCA for Image Denoising », dans Wavelet Theory and Its Applications, InTech, 3 octobre 2018 (ISBN 9781789234329, DOI 10.5772/intechopen.74453, lire en ligne)

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[:0-1] A. T. Nasrabadi, M. A. Shirsavar, A. Ebrahimi et M. Ghanbari, « Investigating the PSNR calculation methods for video sequences with source and channel distortions », 2014 IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting, IEEE,‎ juin 2014, p. 1–4 (ISBN 9781479916542, DOI 10.1109/BMSB.2014.6873482, lire en ligne, consulté le 23 février 2019)

[:1-2] (en) Hanafy M. Ali, « MRI Medical Image Denoising by Fundamental Filters », dans High-Resolution Neuroimaging - Basic Physical Principles and Clinical Applications, InTech, 14 mars 2018 (ISBN 9789535138655, DOI 10.5772/intechopen.72427, lire en ligne)

[:2-3] (en) Mourad Talbi et Med Salim Bouhlel, « Wavelets and LPG-PCA for Image Denoising », dans Wavelet Theory and Its Applications, InTech, 3 octobre 2018 (ISBN 9781789234329, DOI 10.5772/intechopen.74453, lire en ligne)