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。

	import cv2
	import sys
	def main():
	print("OpenCV Version: " + str(cv2.__version__))
	# Loading image data (COLOR)
	filename1 = "data/lenna.png"
	filename2 = "data/lenna.png"
	image1 = cv2.imread(filename1, cv2.IMREAD_COLOR)
	image2 = cv2.imread(filename2, cv2.IMREAD_COLOR)
	if image1 is None:
	print("Cannot find image1 : " + filename1)
	sys.exit()
	if image2 is None:
	print("Cannot find image2 : " + filename2)
	sys.exit()
	# Evaluation with PSNR and SSIM
	PSNREval(image1, image2, 255)
	SSIMEval(image1, image2)
	def PSNREval(image1, image2, R):
	PSNR_opencv, _ = cv2.quality.QualityPSNR_compute(image1, image2)
	print("PSNR Evaluation Results")
	print(" PSNR OpenCV (Blue): " + str(PSNR_opencv[0]))
	print(" PSNR OpenCV (Green): " + str(PSNR_opencv[1]))
	print(" PSNR OpenCV (Red): " + str(PSNR_opencv[2]))
	print(" PSNR OpenCV (RGB Average): " + str((PSNR_opencv[0] + PSNR_opencv[1] + PSNR_opencv[2]) / 3))
	def SSIMEval(image1, image2):
	SSIM_opencv, _ = cv2.quality.QualitySSIM_compute(image1, image2)
	print("SSIM Evaluation Results")
	print(" SSIM OpenCV (Blue): " + str(SSIM_opencv[0]))
	print(" SSIM OpenCV (Green): " + str(SSIM_opencv[1]))
	print(" SSIM OpenCV (Red): " + str(SSIM_opencv[2]))
	print(" SSIM OpenCV (RGB Average): " + str((SSIM_opencv[0] + SSIM_opencv[1] + SSIM_opencv[2]) / 3))
	if __name__ == "__main__":
	main()

view raw ImageEvalTool.py hosted with by GitHub

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。