PSNRとSSIMを用いた画像品質の客観評価ツール(Python+OpenCV)

画像品質の客観評価指標として著名なPSNRとSSIMを用いた画像の客観評価ツールを作成しました。2つの画像のファイルパスを指定することで、PSNRとSSIMを算出することが可能です。実験等にお使いください。

PSNRとSSIMの詳細については、以下の記事をご参照ください。

PSNR:画像のPSNR(ピーク信号対雑音比)の測定(Python+OpenCV)

SSIM:画像のSSIM(structural similarity)の測定(Python+OpenCV)

画像品質客観評価プログラム(Python+OpenCV 4.5.5)

下記プログラムの9行目と10行目で、比較したい画像を指定してください。現状、カラー画像を読み込む想定で作っています。

テストされたい方がいましたら、以下の画像でテスト可能です(上:ノイズフリー画像、下:ノイズ画像)。

上記のテストデータで実験すると、以下のような出力となります。RGBの各チャネルのPSNRとSSIM及び、それらの平均が出力される仕様となっています。

PSNR Evaluation Results
  PSNR OpenCV (Blue): 18.648646140356288
  PSNR OpenCV (Green): 18.925611831799632
  PSNR OpenCV (Red): 19.047800261972913
  PSNR OpenCV (RGB Average): 18.874019411376278
SSIM Evaluation Results
  SSIM OpenCV (Blue): 0.25734574441533353
  SSIM OpenCV (Green): 0.3501503799557696
  SSIM OpenCV (Red): 0.3082769634911793
  SSIM OpenCV (RGB Average): 0.30525769595409413

まとめ

PSNRとSSIMで画像品質を評価するツールを紹介しました。手早く画質を評価したいときに試してみてください。

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