ぼくがかんがえたさいきょうの画質評価法

日記

JPEGなどの、不可逆画像圧縮の画質評価法をいろいろいじったらこうなった。
順を追って。

１・ローパスフィルタ

　人間は画像の1ドット1ドットを細かく見ているわけじゃなく、ある程度ぼかした感じで知覚している。それを利用したのがドット絵などのディザリング。それを考慮するため、画像にぼかしを入れる。
　どのくらいボカすかっていうと、画面の解像度とかディスプレーまでの距離とか視力とかに左右されるから、えいやとテキトーに決めてしまう。

２・色空間変換

　人間の色覚には、輝度、彩度、色相の3要素（RGBでわない）があるけれど、それぞれ知覚の仕方が違うので、RGBから変換してそれぞれ別々に画質評価する。

３・SSIM

　むかしは画質評価といえば、PSNRだったですが、最近はSIMMがポピュラーでござるな。PSNRとSSIMの違いを図形の比較で例えると、PSNRは図形の大きさだけを比較してたのが、SSIMは四角三角みたいな図形の形もみて比較している。ってくらい違うでござる。

元画像 ノイズ1 ノイズ2
100 110 110
100 110 110
100 110 110
100 110 90
100 110 90
100 110 90

　全部の画素の輝度が100の画像にノイズを加えて、全部110にした画像と、110と90にした画像が出来ました。これをPSNRで画質評価すると、どちらも同じ画質*1と判定されるけど、実際の画像をみると、ノイズ２より、ノイズ１のほうが元画像に近いと感じるものなのですよね。そういうのも見るのがSSIMなのです。
　とりあえずSSIMの画質を判定します。画素単位でね。

４・画質が悪い部分だけ抽出。

　全体に薄く広くノイズが有る画像と、ノイズが激しいところとそうでもないところがある画像では、後者のほうがノイズを感じると個人的に思うので、画像全体の評価をする時は、画像全体でもノイズが激しい部分を抽出して計算します。

５・

*1:ローパスフィルタかけちゃうとむしろノイズ２のほうが元画像に近いと判定される