3 Evaluation de la qualité

Evaluation de la qualité des images

L’évaluation de la qualité, ou plutôt la mesure de la dégradation engendrée par les traitements, des images n’est pas facile à réaliser. Il faut surtout retenir que c’est l’observateur qui est seul juge, soit une appréciation SUBJECTIVE !

Il faut distinguer :

  • Les tests comparatifs, par rapport à une référence (image ou zone d’image)
  • Les tests d’agrément de la qualité perçue (statistiquement ou par sondage)
  • Systèmes couramment rencontrés :

    • MOS (Tests statistiques subjectifs)
    • Distorsion (Erreur Absolue Moyenne)
    • EQM (Erreur Quadratique Moyenne)
    • SSIM (Structural SIMilarity)
    • PQS (Picture Quality Scale)
    • HVS (Human Visual System) (par modélisation)


    MOS : Mean Opinion Score

    Il s'agit de tests globaux des systèmes de traitement d’images faits par sondage auprès d’un public. L'évaluation est donc subjective et gérée statistiquement.

    Note Signification
    5 Défauts imperceptibles
    4 Défauts tout juste perceptibles
    3 Défauts perceptibles mais pas gênants
    2 Défauts perceptibles et un peu gênants
    1 Défauts perceptibles et gênants
    0 Défauts perceptibles et très gênants


    Distorsion

    Mesure de différence entre zones d’images ; calcul simple, utilisé pour le « Block Matching » sur des blocs de 16*16 pixels (pour l’estimation du mouvement).

    Evaluation de qualité entre :
  • une image source I (de taille M*N)
  • et
  • une image résultante Î (de même taille)
  • La valeur la plus faible est à retenir, pas d’échelle de valeur.


    EQM, SNR, PSNR

    Calcul de l’Erreur Quadratique Moyenne (EQM ou RMSE(root mean square error)) ; traitement statistique sur toute l’image permettant de donner une « métrique » (évaluation objective) pour évaluer des algorithmes.

    Evaluation de qualité entre :
  • une image source I (de taille M*N)
  • et
  • une image résultante Î (de même taille)
  • La valeur la plus faible est à retenir, pas d’échelle de valeur. Pour corriger cet inconvénient (pour pouvoir effectuer des comparaisons), on emploie plutôt une version "corrigée" du rapport signal-à-bruit, notée PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) :


    L : nombre d’échelons de Luminance (255 pour 8 bits)

    Une valeur de PSNR inférieure à 30 dB traduit généralement une image présentant des dégradations perceptibles ; le PSNR est l'évaluation la plus couramment utilisée.

    Lien vers Wikipédia PSNR


    SSIM

    SSIM : Structural Similarity Index ; le principe est d'évaluer la dégradation en fonction du contexte local du défaut ; il est fait une pondération de 3 paramètres : Luminance, Contraste et Contours :


    La formule de calcul est la suivante :


    Le résultat doit tendre vers 1 pour une qualité optimale ; SSIM est peu répandu.

    Lien vers Wikipédia SSIM

    Mise à jour : le 02/11/2011 19:36