размер блока может различаться для разных наборов данных или конкретных задач, поэтому важно провести тщательное исследование и оценку результатов для выбора наилучшего размера блока.
Какие еще метрики качества изображений можно использовать для оценки результатов?
Помимо ранее упомянутых метрик качества изображений, таких как MSE, PSNR и SSIM, существуют и другие метрики, которые могут быть использованы для оценки результатов обработки изображений. Вот некоторые из них:
1. Функция структурной схожести (Structural Similarity Index, SSIM): SSIM является метрикой, которая оценивает восприятие структурных изменений в изображении, включая яркость, контрастность и структуру. Она предоставляет значение от 0 до 1, где 1 означает идеальное сходство с исходным изображением. SSIM может быть полезной метрикой для оценки сохранения деталей и структур после применения адаптивной эквализации гистограммы.
2. Метрика информации о цвете (Color Information Metric, CIEDE2000): CIEDE2000 является метрикой, которая оценивает различия между цветами в цветовом пространстве CIELAB. Она учитывает восприятие цвета человеческим зрением и может быть полезной для оценки изменений цветовых свойств изображений после обработки.
3. Восприятие острых границ (Perceptual Sharpness Metric, PSM): PSM оценивает восприятие остроты границ в изображении. Эта метрика сравнивает градиенты и контрастность в окрестности границ для оценки остроты границ. PSM может быть полезной метрикой, особенно если сохранение острых границ является важным для вашей задачи.
4. Структурное сходство (Structural Similarity, SS): SS является метрикой, которая оценивает сходство между двумя изображениями на основе их структурных характеристик. Она учитывает локальные текстурные свойства и может быть полезной для оценки сохранения текстур после обработки.
5. Отношение сигнал-шум (Signal-to-Noise Ratio, SNR): SNR измеряет отношение между сигналом (оригинальное изображение) и шумом (разница между оригиналом и обработанным изображением). Более высокое значение SNR указывает на лучшее качество изображения.
Какую метрику лучше использовать для оценки сохранения острых границ в изображениях?
Для оценки сохранения острых границ в изображениях можно использовать несколько метрик, но одной из наиболее распространенных является **Структурное сходство (Structural Similarity, SS)**.
SS является метрикой, которая оценивает сходство между двумя изображениями на основе их структурных характеристик. Она учитывает локальные текстурные свойства, включая градиенты и контрастность, и может быть полезной для оценки сохранения острых границ после обработки изображений.
SS возвращает значение от -1 до 1, где 1 означает идеальное сходство между изображениями, 0 – отсутствие сходства, а значения меньше 0 указывают на значительные различия. Высокое значение SS указывает на сохранение текстур и острых границ в обработанном изображении.
Важно отметить, что SS не
