Quantifier la qualité d'une image

[invite774901de]

Bonjour à tous,

Je viens de réaliser un algorithme de compression JPEG en C. Je voudrais maintenant le tester. Pour ça je dois définir un critère de qualité des images compressées. Les critères subjectifs du genre : bonne qualité, qualité moyenne, très mauvaise qualité... ne me permettent pas de faire une estimation fine.
Je pensai trouver la matrice de corrélation des images originale/compressée. Est ce pertinent ?
Auriez vous des idées de critères qui me permettent de quantifier finement la différence entre mes images ?

Merci d'avance pour vos réponses.
Louitos
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[invite8b867113]

Un truc basique: tu peux faire la somme des différences des valeurs absolue entre le pixel compressé et le pixel original. Ca te ferait une mesure sur [0,255]

[invite774901de]

je vais essayé et voir ce que ça donne.
Merci du coup de main.

[invite774901de]

J'ai fait des essais en travaillant sur les différences pixel par pixel et j'obtiens parfois des difféérences plus élevés pour des images de bonne qualité que pour des images de moins bonne qualité.
C'est pour ça que je pensais travailler sur la corrélation qui prend en compte l'ensemble des pixels des images...

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite8b867113]

L'idée était que le pixel de l'image compressé doit avoir la valeur la plus proche possible du pixel initial. Donc pour charque pixel, tu as une erreur : la différence sans le signe. Tu calcules et sommes ensuite toutes ces différences sur l'ensemble des pixels et tu divides par le nombre de pixel de l'image pour avoir une différence moyenne entre le pixel de l'image compressée et le pixel de l'image initiale. Si tu obtien 0.0, ton image est compressée sans perte. Si tu obtiens 10, c'est pas très bon.

[invite88ef51f0]

Salut,
Le JPEG est un algorithme de compression avec perte. Ce qui compte, ce n'est donc pas de retrouver exactement les mêmes pixels, mais la qualité globale. Donc je ne pense pas que la comparaison pixel par pixel soit adaptée (mais j'ai rien de mieux à proposer )

[invite8b867113]

Pourtant c'est ce qui est utilisé dans 99% des cas.

[invite774901de]

J'ai vu quelque part que l'erreur quadratique dans l'espace HSL donnait des bons résultats. Le but étant d'affecter des poids différents sur L, H et S. Je fais des essais et vous tiens au courant des résultats.