universal image quality index - presentation.26.outubro.2010 uiqi-psnr-mse-[image qualityindexes]
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Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões
A Universal Image Quality IndexProcessamento Digital de Imagens
Michel Alves dos Santos
Centro de Pesquisa em Matemática ComputacionalUniversidade Federal de Alagoas, Campus A. C. SimõesTabuleiro do Martins - Maceió - AL, CEP: 57072-970Docente Responsável: Prof. Dr. Alejandro C. Frery
{michel.mas,michelalvessantos}@gmail.com
26 de Outubro de 2010
Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
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Como Medir a Qualidade de Imagens?
Figura: Avaliação de Imagens. (A) Imagem original “Lena”, 512x512,8bits/pixel;(B) Imagem contaminada com ruído gaussiano aditivo.
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Métricas de Qualidade
Métricas de Qualidade Subjetivas e Objetivas.
Figura: Organograma exibindo alguns tipos de métricas de qualidade.
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Aplicações das Métricas de Qualidade
Áreas nas quais essas métricas podem atuar.
Aplicações na Área Geológica;
Aplicações na Área Metereológica;
Aplicações na Área Médica;
Aplicações na Área Militar;
Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc.
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Aplicações das Métricas de Qualidade
Áreas nas quais essas métricas podem atuar.
Aplicações na Área Geológica;
Aplicações na Área Metereológica;
Aplicações na Área Médica;
Aplicações na Área Militar;
Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc.
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Aplicações das Métricas de Qualidade
Áreas nas quais essas métricas podem atuar.
Aplicações na Área Geológica;
Aplicações na Área Metereológica;
Aplicações na Área Médica;
Aplicações na Área Militar;
Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc.
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Aplicações das Métricas de Qualidade
Áreas nas quais essas métricas podem atuar.
Aplicações na Área Geológica;
Aplicações na Área Metereológica;
Aplicações na Área Médica;
Aplicações na Área Militar;
Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc.
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Aplicações das Métricas de Qualidade
Áreas nas quais essas métricas podem atuar.
Aplicações na Área Geológica;
Aplicações na Área Metereológica;
Aplicações na Área Médica;
Aplicações na Área Militar;
Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc.
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Aplicações das Métricas de Qualidade
Áreas nas quais essas métricas podem atuar.
Aplicações na Área Geológica;
Aplicações na Área Metereológica;
Aplicações na Área Médica;
Aplicações na Área Militar;
Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc.
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Aplicações das Métricas de Qualidade
Áreas nas quais essas métricas podem atuar.
Aplicações na Área Geológica;
Aplicações na Área Metereológica;
Aplicações na Área Médica;
Aplicações na Área Militar;
Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc.
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Aplicações das Métricas de Qualidade
Áreas nas quais essas métricas podem atuar.
Aplicações na Área Geológica;
Aplicações na Área Metereológica;
Aplicações na Área Médica;
Aplicações na Área Militar;
Aplicações na Área de Transmissão de Vídeo, etc.
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Previamente...
Antes do “Índice de Qualidade Universal”.
Abordaremos, apenas a título de comparação,outras métricas que são amplamente utilizadas.
As métricas abordadas serão:
MSE I Mean Squared Error;
NRMSE I Normalized Root Mean Squared Error;
PSNR I Peak Signal-To-Noise Ratio.
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Previamente...
Antes do “Índice de Qualidade Universal”.
Abordaremos, apenas a título de comparação,outras métricas que são amplamente utilizadas.
As métricas abordadas serão:
MSE I Mean Squared Error;
NRMSE I Normalized Root Mean Squared Error;
PSNR I Peak Signal-To-Noise Ratio.
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Previamente...
Antes do “Índice de Qualidade Universal”.
Abordaremos, apenas a título de comparação,outras métricas que são amplamente utilizadas.
As métricas abordadas serão:
MSE I Mean Squared Error;
NRMSE I Normalized Root Mean Squared Error;
PSNR I Peak Signal-To-Noise Ratio.
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Previamente...
Antes do “Índice de Qualidade Universal”.
Abordaremos, apenas a título de comparação,outras métricas que são amplamente utilizadas.
As métricas abordadas serão:
MSE I Mean Squared Error;
NRMSE I Normalized Root Mean Squared Error;
PSNR I Peak Signal-To-Noise Ratio.
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Previamente...
Antes do “Índice de Qualidade Universal”.
Abordaremos, apenas a título de comparação,outras métricas que são amplamente utilizadas.
As métricas abordadas serão:
MSE I Mean Squared Error;
NRMSE I Normalized Root Mean Squared Error;
PSNR I Peak Signal-To-Noise Ratio.
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Previamente...
Antes do “Índice de Qualidade Universal”.
Abordaremos, apenas a título de comparação,outras métricas que são amplamente utilizadas.
As métricas abordadas serão:
MSE I Mean Squared Error;
NRMSE I Normalized Root Mean Squared Error;
PSNR I Peak Signal-To-Noise Ratio.
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Previamente...
Antes do “Índice de Qualidade Universal”.
Abordaremos, apenas a título de comparação,outras métricas que são amplamente utilizadas.
As métricas abordadas serão:
MSE I Mean Squared Error;
NRMSE I Normalized Root Mean Squared Error;
PSNR I Peak Signal-To-Noise Ratio.
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Previamente...
Antes do “Índice de Qualidade Universal”.
Abordaremos, apenas a título de comparação,outras métricas que são amplamente utilizadas.
As métricas abordadas serão:
MSE I Mean Squared Error;
NRMSE I Normalized Root Mean Squared Error;
PSNR I Peak Signal-To-Noise Ratio.
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MSE - Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O MSE entre as imagens x e y será dado por:
MSE (x , y) = 1N
N∑i=1
(xi − yi)2
É largamente usado em tarefas de otimização eproblemas de deconvolução, porém possui limitaçõesquando usado na predição da percepção humana de
qualidade e fidelidade de imagens.
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MSE - Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O MSE entre as imagens x e y será dado por:
MSE (x , y) = 1N
N∑i=1
(xi − yi)2
É largamente usado em tarefas de otimização eproblemas de deconvolução, porém possui limitaçõesquando usado na predição da percepção humana de
qualidade e fidelidade de imagens.
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MSE - Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O MSE entre as imagens x e y será dado por:
MSE (x , y) = 1N
N∑i=1
(xi − yi)2
É largamente usado em tarefas de otimização eproblemas de deconvolução, porém possui limitaçõesquando usado na predição da percepção humana de
qualidade e fidelidade de imagens.
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MSE - Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O MSE entre as imagens x e y será dado por:
MSE (x , y) = 1N
N∑i=1
(xi − yi)2
É largamente usado em tarefas de otimização eproblemas de deconvolução, porém possui limitaçõesquando usado na predição da percepção humana de
qualidade e fidelidade de imagens.
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MSE - Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O MSE entre as imagens x e y será dado por:
MSE (x , y) = 1N
N∑i=1
(xi − yi)2
É largamente usado em tarefas de otimização eproblemas de deconvolução, porém possui limitaçõesquando usado na predição da percepção humana de
qualidade e fidelidade de imagens.
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NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O NRMSE entre as imagens x e y será dado por:
NRMSE (x , y) = N∑
i=1(xi − α · yi)
2/ N∑
i=1x 2
i
Onde α será dado por:
α =
N∑i=1
(xi · yi)
/ N∑i=1
y 2i
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NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O NRMSE entre as imagens x e y será dado por:
NRMSE (x , y) = N∑
i=1(xi − α · yi)
2/ N∑
i=1x 2
i
Onde α será dado por:
α =
N∑i=1
(xi · yi)
/ N∑i=1
y 2i
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NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O NRMSE entre as imagens x e y será dado por:
NRMSE (x , y) = N∑
i=1(xi − α · yi)
2/ N∑
i=1x 2
i
Onde α será dado por:
α =
N∑i=1
(xi · yi)
/ N∑i=1
y 2i
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NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O NRMSE entre as imagens x e y será dado por:
NRMSE (x , y) = N∑
i=1(xi − α · yi)
2/ N∑
i=1x 2
i
Onde α será dado por:
α =
N∑i=1
(xi · yi)
/ N∑i=1
y 2i
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NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O NRMSE entre as imagens x e y será dado por:
NRMSE (x , y) = N∑
i=1(xi − α · yi)
2/ N∑
i=1x 2
i
Onde α será dado por:
α =
N∑i=1
(xi · yi)
/ N∑i=1
y 2i
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Universidade Federal do Estado de Alagoas Instituto de Computação - Campus A. C. Simões
NRMSE - Normalized Root Mean Squared Error
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais de duas imagens e N é o número de sinais das imagens.
O NRMSE entre as imagens x e y será dado por:
NRMSE (x , y) = N∑
i=1(xi − α · yi)
2/ N∑
i=1x 2
i
Onde α será dado por:
α =
N∑i=1
(xi · yi)
/ N∑i=1
y 2i
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PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio.
O PSNR é uma relação entre o máximo possível depotência de um sinal, pela potência do ruído, quando
comparamos um sinal antes e depois de um processo dedegradação. Sua unidade é o dB (decibel).
O índice de qualidade é definido como:
PSNR = 10 · log10MAX 2
pMSE
= 20 · log10( MAXp√
MSE
)
Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel eMSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado.
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PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio.
O PSNR é uma relação entre o máximo possível depotência de um sinal, pela potência do ruído, quando
comparamos um sinal antes e depois de um processo dedegradação. Sua unidade é o dB (decibel).
O índice de qualidade é definido como:
PSNR = 10 · log10MAX 2
pMSE
= 20 · log10( MAXp√
MSE
)
Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel eMSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado.
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PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio.
O PSNR é uma relação entre o máximo possível depotência de um sinal, pela potência do ruído, quando
comparamos um sinal antes e depois de um processo dedegradação. Sua unidade é o dB (decibel).
O índice de qualidade é definido como:
PSNR = 10 · log10MAX 2
pMSE
= 20 · log10( MAXp√
MSE
)
Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel eMSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado.
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PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio.
O PSNR é uma relação entre o máximo possível depotência de um sinal, pela potência do ruído, quando
comparamos um sinal antes e depois de um processo dedegradação. Sua unidade é o dB (decibel).
O índice de qualidade é definido como:
PSNR = 10 · log10MAX 2
pMSE
= 20 · log10( MAXp√
MSE
)
Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel eMSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado.
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PSNR - Peak Signal-To-Noise Ratio.
O PSNR é uma relação entre o máximo possível depotência de um sinal, pela potência do ruído, quando
comparamos um sinal antes e depois de um processo dedegradação. Sua unidade é o dB (decibel).
O índice de qualidade é definido como:
PSNR = 10 · log10MAX 2
pMSE
= 20 · log10( MAXp√
MSE
)
Onde MAXp é o valor máximo possível de um pixel eMSE é o erro quadrático médio do conjunto avalidado.
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Peak Signal-To-Noise Ratio.
Aplicando o conceito de PSNR em vídeos e imagens,podemos observar que o mesmo é a relação entre aentrada e a saída de um processo de compressão comperdas, que avalia o quanto o processo introduziu
ruídos na imagem ou frame original.
Quanto maior o valor do PSNR, maior é a relação entrea potência do sinal pela potência do ruído, o que
significa melhor qualidade.
Valores de PSNR acima de 42dB correspondem àcompressões que introduzem perdas imperceptíveis ao
olho humano, o que significa uma qualidadeexcepcional.
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Peak Signal-To-Noise Ratio.
Aplicando o conceito de PSNR em vídeos e imagens,podemos observar que o mesmo é a relação entre aentrada e a saída de um processo de compressão comperdas, que avalia o quanto o processo introduziu
ruídos na imagem ou frame original.
Quanto maior o valor do PSNR, maior é a relação entrea potência do sinal pela potência do ruído, o que
significa melhor qualidade.
Valores de PSNR acima de 42dB correspondem àcompressões que introduzem perdas imperceptíveis ao
olho humano, o que significa uma qualidadeexcepcional.
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Peak Signal-To-Noise Ratio.
Aplicando o conceito de PSNR em vídeos e imagens,podemos observar que o mesmo é a relação entre aentrada e a saída de um processo de compressão comperdas, que avalia o quanto o processo introduziu
ruídos na imagem ou frame original.
Quanto maior o valor do PSNR, maior é a relação entrea potência do sinal pela potência do ruído, o que
significa melhor qualidade.
Valores de PSNR acima de 42dB correspondem àcompressões que introduzem perdas imperceptíveis ao
olho humano, o que significa uma qualidadeexcepcional.
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Peak Signal-To-Noise Ratio.
Aplicando o conceito de PSNR em vídeos e imagens,podemos observar que o mesmo é a relação entre aentrada e a saída de um processo de compressão comperdas, que avalia o quanto o processo introduziu
ruídos na imagem ou frame original.
Quanto maior o valor do PSNR, maior é a relação entrea potência do sinal pela potência do ruído, o que
significa melhor qualidade.
Valores de PSNR acima de 42dB correspondem àcompressões que introduzem perdas imperceptíveis ao
olho humano, o que significa uma qualidadeexcepcional.
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Peak Signal-To-Noise Ratio.
Quadro de Qualidade dos Valores PSNR
Qualidade ValoresQualidade Excepcional Acima de 42dBBastante Aceitável Acima de 36dBQualidade Mediana Entre 30dB e 36dBBaixa Qualidade Abaixo de 30dB
Tabela: Quadro com as faixas de qualidade para o índice PSNR.
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A Universal Image Quality Index
Movidos pela necessidade de uma métrica que fossefácil de se obter e de ser empregada em várias
aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang eAlan Bovik propuseram um novo índice.
Diferente dos métodos tradicionais de avaliação deerro, o índice proposto foi concebido para modelagem
de quaisquer distorções em imagens como umacombinação de 3 fatores:
Perda de Correlação;Distorções na Luminância;Distorções no Contraste.
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A Universal Image Quality Index
Movidos pela necessidade de uma métrica que fossefácil de se obter e de ser empregada em várias
aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang eAlan Bovik propuseram um novo índice.
Diferente dos métodos tradicionais de avaliação deerro, o índice proposto foi concebido para modelagem
de quaisquer distorções em imagens como umacombinação de 3 fatores:
Perda de Correlação;Distorções na Luminância;Distorções no Contraste.
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A Universal Image Quality Index
Movidos pela necessidade de uma métrica que fossefácil de se obter e de ser empregada em várias
aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang eAlan Bovik propuseram um novo índice.
Diferente dos métodos tradicionais de avaliação deerro, o índice proposto foi concebido para modelagem
de quaisquer distorções em imagens como umacombinação de 3 fatores:
Perda de Correlação;Distorções na Luminância;Distorções no Contraste.
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A Universal Image Quality Index
Movidos pela necessidade de uma métrica que fossefácil de se obter e de ser empregada em várias
aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang eAlan Bovik propuseram um novo índice.
Diferente dos métodos tradicionais de avaliação deerro, o índice proposto foi concebido para modelagem
de quaisquer distorções em imagens como umacombinação de 3 fatores:
Perda de Correlação;Distorções na Luminância;Distorções no Contraste.
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A Universal Image Quality Index
Movidos pela necessidade de uma métrica que fossefácil de se obter e de ser empregada em várias
aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang eAlan Bovik propuseram um novo índice.
Diferente dos métodos tradicionais de avaliação deerro, o índice proposto foi concebido para modelagem
de quaisquer distorções em imagens como umacombinação de 3 fatores:
Perda de Correlação;Distorções na Luminância;Distorções no Contraste.
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A Universal Image Quality Index
Movidos pela necessidade de uma métrica que fossefácil de se obter e de ser empregada em várias
aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang eAlan Bovik propuseram um novo índice.
Diferente dos métodos tradicionais de avaliação deerro, o índice proposto foi concebido para modelagem
de quaisquer distorções em imagens como umacombinação de 3 fatores:
Perda de Correlação;Distorções na Luminância;Distorções no Contraste.
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A Universal Image Quality Index
Movidos pela necessidade de uma métrica que fossefácil de se obter e de ser empregada em várias
aplicações de processamento de imagens, Zhou Wang eAlan Bovik propuseram um novo índice.
Diferente dos métodos tradicionais de avaliação deerro, o índice proposto foi concebido para modelagem
de quaisquer distorções em imagens como umacombinação de 3 fatores:
Perda de Correlação;Distorções na Luminância;Distorções no Contraste.
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Características da “Nova” Métrica.
Principais Características do Índice de Qualidade
Matematicamente definido;
Baixa complexidade computacional;
Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção;
Independente de avaliação humana
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Características da “Nova” Métrica.
Principais Características do Índice de Qualidade
Matematicamente definido;
Baixa complexidade computacional;
Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção;
Independente de avaliação humana
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Características da “Nova” Métrica.
Principais Características do Índice de Qualidade
Matematicamente definido;
Baixa complexidade computacional;
Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção;
Independente de avaliação humana
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Características da “Nova” Métrica.
Principais Características do Índice de Qualidade
Matematicamente definido;
Baixa complexidade computacional;
Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção;
Independente de avaliação humana
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Características da “Nova” Métrica.
Principais Características do Índice de Qualidade
Matematicamente definido;
Baixa complexidade computacional;
Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção;
Independente de avaliação humana
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Características da “Nova” Métrica.
Principais Características do Índice de Qualidade
Matematicamente definido;
Baixa complexidade computacional;
Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção;
Independente de avaliação humana
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Características da “Nova” Métrica.
Principais Características do Índice de Qualidade
Matematicamente definido;
Baixa complexidade computacional;
Modelado para lidar com diferentes tipos de distorção;
Independente de avaliação humana
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Definição do Novo Índice de Qualidade.
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais das imagens original e de teste, respectivamente.
O novo índice de qualidade proposto será definidocomo:
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1]
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Definição do Novo Índice de Qualidade.
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais das imagens original e de teste, respectivamente.
O novo índice de qualidade proposto será definidocomo:
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1]
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Definição do Novo Índice de Qualidade.
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais das imagens original e de teste, respectivamente.
O novo índice de qualidade proposto será definidocomo:
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1]
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Definição do Novo Índice de Qualidade.
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais das imagens original e de teste, respectivamente.
O novo índice de qualidade proposto será definidocomo:
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1]
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Definição do Novo Índice de Qualidade.
Sejam x = {xi |i = 1, 2, . . . ,N} e y = {yi |i = 1, 2, . . . ,N} ossinais das imagens original e de teste, respectivamente.
O novo índice de qualidade proposto será definidocomo:
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]Os valores assumidos por Q variam no intervalo [−1, 1]
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Detalhamento do Novo Índice de Qualidade.
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
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Detalhamento do Novo Índice de Qualidade.
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
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Detalhamento do Novo Índice de Qualidade.
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
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Detalhamento do Novo Índice de Qualidade.
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
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Detalhamento do Novo Índice de Qualidade.
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2y)[(x)2 + (y)2]
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
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Os Três Fatores que Compõem o Índice.
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2
y)[(x)2 + (y)2]
O novo índice de qualidade pode ser reescrito como oproduto de três fatores ou componentes:
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
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Os Três Fatores que Compõem o Índice.
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2
y)[(x)2 + (y)2]
O novo índice de qualidade pode ser reescrito como oproduto de três fatores ou componentes:
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
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Os Três Fatores que Compõem o Índice.
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2
y)[(x)2 + (y)2]
O novo índice de qualidade pode ser reescrito como oproduto de três fatores ou componentes:
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
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Os Três Fatores que Compõem o Índice.
Q =4σxy x y
(σ2x + σ2
y)[(x)2 + (y)2]
O novo índice de qualidade pode ser reescrito como oproduto de três fatores ou componentes:
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
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Entendendo Melhor a Composição de Fatores.
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
σxy
σxσy=⇒ Coeficiente de correlação entre x e y .
2 x y(x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y .
2σxσy
σ2x + σ2
y=⇒ Coeficiente de constraste entre x e y .
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Entendendo Melhor a Composição de Fatores.
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
σxy
σxσy=⇒ Coeficiente de correlação entre x e y .
2 x y(x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y .
2σxσy
σ2x + σ2
y=⇒ Coeficiente de constraste entre x e y .
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Entendendo Melhor a Composição de Fatores.
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
σxy
σxσy=⇒ Coeficiente de correlação entre x e y .
2 x y(x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y .
2σxσy
σ2x + σ2
y=⇒ Coeficiente de constraste entre x e y .
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Entendendo Melhor a Composição de Fatores.
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
σxy
σxσy=⇒ Coeficiente de correlação entre x e y .
2 x y(x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y .
2σxσy
σ2x + σ2
y=⇒ Coeficiente de constraste entre x e y .
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Entendendo Melhor a Composição de Fatores.
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
σxy
σxσy=⇒ Coeficiente de correlação entre x e y .
2 x y(x)2 + (y)2 =⇒ Coeficiente de luminância entre x e y .
2σxσy
σ2x + σ2
y=⇒ Coeficiente de constraste entre x e y .
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Quadro de Avaliação dos Fatores.
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
Fator Intervalo Melhor CasoCoeficiente de Correlação [−1, 1] yi = axi + b, ∀ i = 1, 2, . . . ,NCoeficiente de Luminância [0, 1] x = yCoeficiente de Contraste [0, 1] σx = σy
Tabela: Quadro comparativo entre os fatores que compõem o índice.
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Quadro de Avaliação dos Fatores.
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
Fator Intervalo Melhor CasoCoeficiente de Correlação [−1, 1] yi = axi + b, ∀ i = 1, 2, . . . ,NCoeficiente de Luminância [0, 1] x = yCoeficiente de Contraste [0, 1] σx = σy
Tabela: Quadro comparativo entre os fatores que compõem o índice.
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Quadro de Avaliação dos Fatores.
Q =σxy
σxσy· 2 x y(x)2 + (y)2 ·
2σxσy
σ2x + σ2
y
Fator Intervalo Melhor CasoCoeficiente de Correlação [−1, 1] yi = axi + b, ∀ i = 1, 2, . . . ,NCoeficiente de Luminância [0, 1] x = yCoeficiente de Contraste [0, 1] σx = σy
Tabela: Quadro comparativo entre os fatores que compõem o índice.
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Finalmente... Como Funciona o Algoritmo?
Usando a abordagem de janelas deslizantes!
Começamos pelo canto superior esquerdo da imagemcom uma janela deslizante de tamanho B × B.
Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal evertical através de todas as linhas e colunas da imagem
até alcançar o canto inferior da mesma.
A cada passo computamos o índice de qualidade localQj levando em consideração apenas os valores internos
da janela.
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Finalmente... Como Funciona o Algoritmo?
Usando a abordagem de janelas deslizantes!
Começamos pelo canto superior esquerdo da imagemcom uma janela deslizante de tamanho B × B.
Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal evertical através de todas as linhas e colunas da imagem
até alcançar o canto inferior da mesma.
A cada passo computamos o índice de qualidade localQj levando em consideração apenas os valores internos
da janela.
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Finalmente... Como Funciona o Algoritmo?
Usando a abordagem de janelas deslizantes!
Começamos pelo canto superior esquerdo da imagemcom uma janela deslizante de tamanho B × B.
Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal evertical através de todas as linhas e colunas da imagem
até alcançar o canto inferior da mesma.
A cada passo computamos o índice de qualidade localQj levando em consideração apenas os valores internos
da janela.
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Finalmente... Como Funciona o Algoritmo?
Usando a abordagem de janelas deslizantes!
Começamos pelo canto superior esquerdo da imagemcom uma janela deslizante de tamanho B × B.
Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal evertical através de todas as linhas e colunas da imagem
até alcançar o canto inferior da mesma.
A cada passo computamos o índice de qualidade localQj levando em consideração apenas os valores internos
da janela.
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Finalmente... Como Funciona o Algoritmo?
Usando a abordagem de janelas deslizantes!
Começamos pelo canto superior esquerdo da imagemcom uma janela deslizante de tamanho B × B.
Movemos a janela pixel a pixel, de maneira horizontal evertical através de todas as linhas e colunas da imagem
até alcançar o canto inferior da mesma.
A cada passo computamos o índice de qualidade localQj levando em consideração apenas os valores internos
da janela.
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Ilustrando...
Passo 1
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Ilustrando...
Passo 2
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Ilustrando...
Passo 3
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Ilustrando...
Passo 20
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Ilustrando...
Passo 21
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Ilustrando...
J-ésimo
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Ao Final do Processo...
Ao término do processo:
Teremos executado um total de M passos.
O índice de qualidade global da imagem será dado por:
Q =1M
M∑j=1
Qj
E além disso teremos acesso ao mapa de índices dequalidade da imagem.
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Ao Final do Processo...
Ao término do processo:
Teremos executado um total de M passos.
O índice de qualidade global da imagem será dado por:
Q =1M
M∑j=1
Qj
E além disso teremos acesso ao mapa de índices dequalidade da imagem.
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Ao Final do Processo...
Ao término do processo:
Teremos executado um total de M passos.
O índice de qualidade global da imagem será dado por:
Q =1M
M∑j=1
Qj
E além disso teremos acesso ao mapa de índices dequalidade da imagem.
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Ao Final do Processo...
Ao término do processo:
Teremos executado um total de M passos.
O índice de qualidade global da imagem será dado por:
Q =1M
M∑j=1
Qj
E além disso teremos acesso ao mapa de índices dequalidade da imagem.
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Ao Final do Processo...
Ao término do processo:
Teremos executado um total de M passos.
O índice de qualidade global da imagem será dado por:
Q =1M
M∑j=1
Qj
E além disso teremos acesso ao mapa de índices dequalidade da imagem.
Michel Alves dos Santos - Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens
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Ao Final do Processo...
Ao término do processo:
Teremos executado um total de M passos.
O índice de qualidade global da imagem será dado por:
Q =1M
M∑j=1
Qj
E além disso teremos acesso ao mapa de índices dequalidade da imagem.
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Mapa de Índices de Qualidade
Admitindo um bloco de avaliação de dimensão B × B:
Map.Width = Image.Width - B + 1
Map.Height = Image.Height - B + 1
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Mapa de Índices de Qualidade
Admitindo um bloco de avaliação de dimensão B × B:
Map.Width = Image.Width - B + 1
Map.Height = Image.Height - B + 1
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Mapa de Índices de Qualidade
Admitindo um bloco de avaliação de dimensão B × B:
Map.Width = Image.Width - B + 1
Map.Height = Image.Height - B + 1
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Mapa de Índices de Qualidade
Admitindo um bloco de avaliação de dimensão B × B:
Map.Width = Image.Width - B + 1
Map.Height = Image.Height - B + 1
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Fluxograma - Obtenção do Índice de Qualidade
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Exemplo - Obtido Através da Plataforma R
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Mapas - Obtidos Através da Plataforma R
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Índices - Obtidos Através da Plataforma R.
Índices Relativos ao Exemplo Anterior.
Índice Valor EncontradoUniversal Image Quality Index (UIQI) 0.60898Mean Squared Error (MSE) 81.3293Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE) 0.00469Peak Signal-To-Noise Ratio (PSNR) 29.0283
Tabela: Quadro com os índices encontrados utilizando a plataforma Rpara a imagem “Lena”, 512x512, 8bits/pixel. Observe que um simplesdesfoque gaussiano levemente aplicado faz com que o PSNR atinja o
limiar de qualidade que é dito como bastante aceitável quando seu valorse encontra acima de 36dB e mediano entre 30dB e 36dB.
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Codificação da Função Média em R
Exibindo a função que computa a média dosblocos original e de teste.
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
Implementada na Plataforma R.� �1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr i x )2 {3 r e t u r n (mean (my . b l o c k . or . matr i x ) )4 }� �
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Codificação da Função Média em R
Exibindo a função que computa a média dosblocos original e de teste.
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
Implementada na Plataforma R.� �1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr i x )2 {3 r e t u r n (mean (my . b l o c k . or . matr i x ) )4 }� �
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Codificação da Função Média em R
Exibindo a função que computa a média dosblocos original e de teste.
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
Implementada na Plataforma R.� �1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr i x )2 {3 r e t u r n (mean (my . b l o c k . or . matr i x ) )4 }� �
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Codificação da Função Média em R
Exibindo a função que computa a média dosblocos original e de teste.
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
Implementada na Plataforma R.� �1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr i x )2 {3 r e t u r n (mean (my . b l o c k . or . matr i x ) )4 }� �
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Codificação da Função Média em R
Exibindo a função que computa a média dosblocos original e de teste.
x = 1N
N∑i=1
xi y = 1N
N∑i=1
yi
Implementada na Plataforma R.� �1 MyMeanFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr i x )2 {3 r e t u r n (mean (my . b l o c k . or . matr i x ) )4 }� �
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Codificação da Função Variância em R
Exibindo a função que computa a variânciados blocos original e de teste.
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
Implementada na Plataforma R.� �1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr ix , my .mean . v a l u e )2 {3 N <− l eng th (my . b l o c k . or . matr i x )4 r e t u r n ( sum ( (my . b l o c k . or . matr i x − my .mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) )5 }� �
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Codificação da Função Variância em R
Exibindo a função que computa a variânciados blocos original e de teste.
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
Implementada na Plataforma R.� �1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr ix , my .mean . v a l u e )2 {3 N <− l eng th (my . b l o c k . or . matr i x )4 r e t u r n ( sum ( (my . b l o c k . or . matr i x − my .mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) )5 }� �
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Codificação da Função Variância em R
Exibindo a função que computa a variânciados blocos original e de teste.
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
Implementada na Plataforma R.� �1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr ix , my .mean . v a l u e )2 {3 N <− l eng th (my . b l o c k . or . matr i x )4 r e t u r n ( sum ( (my . b l o c k . or . matr i x − my .mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) )5 }� �
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Codificação da Função Variância em R
Exibindo a função que computa a variânciados blocos original e de teste.
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
Implementada na Plataforma R.� �1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr ix , my .mean . v a l u e )2 {3 N <− l eng th (my . b l o c k . or . matr i x )4 r e t u r n ( sum ( (my . b l o c k . or . matr i x − my .mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) )5 }� �
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Codificação da Função Variância em R
Exibindo a função que computa a variânciados blocos original e de teste.
σ2x = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)2 σ2y = 1N−1
N∑i=1
(yi − y)2
Implementada na Plataforma R.� �1 MySquaredSigmaFunction <− f u n c t i o n (my . b l o c k . or . matr ix , my .mean . v a l u e )2 {3 N <− l eng th (my . b l o c k . or . matr i x )4 r e t u r n ( sum ( (my . b l o c k . or . matr i x − my .mean . v a l u e ) ^2)/ (N − 1) )5 }� �
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Codificação da Função Covariância em R
Exibindo a função que computa a covariância.
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
Implementada na Plataforma R.� �1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( b l o c k . x , mean . x , b l o c k . y , mean . y )2 {3 # Resgatando o tamanho do b loco , podemos u s a r o v a l o r de x ou y4 N <− l eng th ( b l o c k . x )56 # Retornando v a l o r7 r e t u r n ( sum ( ( b l o c k . x − mean . x )*( b l o c k . y − mean . y ) )/ (N − 1) )8 }� �
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Codificação da Função Covariância em R
Exibindo a função que computa a covariância.
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
Implementada na Plataforma R.� �1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( b l o c k . x , mean . x , b l o c k . y , mean . y )2 {3 # Resgatando o tamanho do b loco , podemos u s a r o v a l o r de x ou y4 N <− l eng th ( b l o c k . x )56 # Retornando v a l o r7 r e t u r n ( sum ( ( b l o c k . x − mean . x )*( b l o c k . y − mean . y ) )/ (N − 1) )8 }� �
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Codificação da Função Covariância em R
Exibindo a função que computa a covariância.
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
Implementada na Plataforma R.� �1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( b l o c k . x , mean . x , b l o c k . y , mean . y )2 {3 # Resgatando o tamanho do b loco , podemos u s a r o v a l o r de x ou y4 N <− l eng th ( b l o c k . x )56 # Retornando v a l o r7 r e t u r n ( sum ( ( b l o c k . x − mean . x )*( b l o c k . y − mean . y ) )/ (N − 1) )8 }� �
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Codificação da Função Covariância em R
Exibindo a função que computa a covariância.
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
Implementada na Plataforma R.� �1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( b l o c k . x , mean . x , b l o c k . y , mean . y )2 {3 # Resgatando o tamanho do b loco , podemos u s a r o v a l o r de x ou y4 N <− l eng th ( b l o c k . x )56 # Retornando v a l o r7 r e t u r n ( sum ( ( b l o c k . x − mean . x )*( b l o c k . y − mean . y ) )/ (N − 1) )8 }� �
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Codificação da Função Covariância em R
Exibindo a função que computa a covariância.
σxy = 1N−1
N∑i=1
(xi − x)(yi − y)
Implementada na Plataforma R.� �1 MyDoubleSigmaFunction <− f u n c t i o n ( b l o c k . x , mean . x , b l o c k . y , mean . y )2 {3 # Resgatando o tamanho do b loco , podemos u s a r o v a l o r de x ou y4 N <− l eng th ( b l o c k . x )56 # Retornando v a l o r7 r e t u r n ( sum ( ( b l o c k . x − mean . x )*( b l o c k . y − mean . y ) )/ (N − 1) )8 }� �
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Codificação do Índice em R� �
1 M y U n i v e r s a l I m a g e Q u a l i t y I n d e x P e r B l o c k <− f u n c t i o n (my . b l o c k . x , my . b l o c k . y )2 {3 # Mapeando os v a l o r e s dos b l o c o s x e y para i d e n t i f i c a d o r e s menos v e r b o s o s4 x <− my . b l o c k . x5 y <− my . b l o c k . y67 # Mean8 x_bar <− MyMeanFunction ( x )9 y_bar <− MyMeanFunction ( y )
1011 # C ova r i an ce12 double_s igma <− MyDoubleSigmaFunction ( x , x_bar , y , y_bar )1314 # Var i an ce15 squa red_s igma_x <− MySquaredSigmaFunction ( x , x_bar )16 squa red_s igma_y <− MySquaredSigmaFunction ( y , y_bar )1718 # Numerator19 numerador <− 4*double_s igma*x_bar*y_bar2021 # Denominator22 denominador <− ( squa red_s igma_x + squared_s igma_y )*( x_bar ^2 + y_bar ^2)2324 # Index b l o c k v a l u e r e t u r n25 r e t u r n ( numerador/denominador )26 }� �
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Codificação do Mapa em R� �
1 MyUnive r sa l ImageQua l i t y IndexMap <− f u n c t i o n ( o r i g i n a l , t e s t , my . b l o c k . s i z e = 8)2 {3 bs <− my . b l o c k . s i z e # Diminuindo a v e r b o s i d a d e45 # Resgatando as tamanhos6 my . rows <− dim ( o r i g i n a l ) [ 1 ] ; my . c o l s <− dim ( o r i g i n a l ) [ 2 ]78 # D e f i n i n d o o tamanho do mapa9 my . map . h <− my . rows − bs + 1 ; my . map .w <− my . c o l s − bs + 1
10 my . q u a l i t y . map <− matr i x (0 , nrow = my . map . h , nco l = my . map .w)1112 # Looping que v a r r e a imagem13 f o r ( i i n 1 : ( my . rows − bs + 1) )14 {15 f o r ( j i n 1 : ( my . c o l s − bs + 1) )16 {17 # Resgatando os b l o c o s18 tmp_o r i g i n a l <− o r i g i n a l [ i : ( i + bs − 1) , j : ( j + bs − 1) ]19 tmp_ t e s t <− t e s t [ i : ( i + bs − 1) , j : ( j + bs − 1) ]2021 # Armazenando r e s u l t a d o do b l o c o c o r r e n t e .22 MyQ <− M y U n i v e r s a l I m a g e Q u a l i t y I n d e x P e r B l o c k ( tmp_o r i g i n a l , tmp_ t e s t )23 my . q u a l i t y . map [ i , j ] <− i f ( i s . nan (MyQ) ) 1 e l s e MyQ24 }25 }26 r e t u r n ( my . q u a l i t y . map )27 }� �
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Alguns Cuidados Devem Ser Tomados!
Devemos prestar atenção ao cálculo das componentesdo Índice de Qualidade!
O que acontece com o índice se o seguinte bloco foravaliado?
132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132
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Alguns Cuidados Devem Ser Tomados!
Devemos prestar atenção ao cálculo das componentesdo Índice de Qualidade!
O que acontece com o índice se o seguinte bloco foravaliado?
132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132132 132 132 132 132 132 132 132
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Alguns Cuidados Devem Ser Tomados!
Devemos prestar atenção ao cálculo das componentesdo Índice de Qualidade!
O que acontece com o índice se o seguinte bloco foravaliado?
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Alguns Cuidados Devem Ser Tomados!
Devemos prestar atenção ao cálculo das componentesdo Índice de Qualidade!
O que acontece com o índice se o seguinte bloco foravaliado?
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Quadro Comparativo.
Estimativas Fornecidas e Encontradas.
Distorção Artigo Encontrado MSEA MSEE
Mean Shift 0.9894 0.98939 225 225.032Contrast Stretching 0.9372 0.93389 225 225.244Impulsive Salt-Pepper Noise 0.6494 0.64889 225 225.472Multiplicative Speckle Noise 0.4408 0.44048 225 225.769Additive Gaussian Noise 0.3891 0.38898 225 226.283Blurring 0.3461 0.34302 225 224.741Jpeg Compression 0.2876 0.28725 215 215.603
Tabela: Quadro comparativo entre os índices fornecidos pelo artigo eencontrados através de implementação do algoritmo utilizando a
plataforma R para a imagem “Lena”, 512x512, 8bits/pixel. MSEA -fornecido no artigo. MSEE - encontrado através de implementação.
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Isso é tudo pessoal !!!
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Agradecimentos
Grato Pela Atenção!
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