Métricas

2. Técnicas de Compresión y
Descompresión de Señales
Marcelo Fernando Valdiviezo C.
Carrera de Electrónica y Telecomunicaciones
Octubre - 2020

3. UNIDAD 2: COMPRESIÓN DE
IMÁGENES Y VIDEO
TEMA: MÉTRICAS DE ERROR.

4. INTRODUCCIÓN
• Estándar métrico para medir la calidad de las imágenes
reconstruidas en comparación con las originales

5. MEDICIÓN DE ERRORES
( )
2
1
1 n
i i
i
MSE P Q
n =
= − 1 i n 
Pi: Pixeles de la imagen original
Qi: Pixeles de la imagen reconstruida.
Mean Squared Error
Error Cuadrático medio
( )
2
1
n
i i
i
P Q
RMSE MSE
n
=
−
= =
 Root Mean Squared Error
Raíz del Error Cuadrático medio

6. PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)
Relación entre el pico máximo de la señal y el ruido.
10
max
20 i iP
PSNR Log
RMSE
=
Imagen Original
Imagen Reconstruida
RMSEPSNR
2
10
max
10 i iP
PSNR Log
RMSE
=

7. SNR: RELACIÓN SEÑAL RUIDO
El numerador es la raíz de la media cuadrática de la imagen original
Signal to Noise Ratio
2
1
10
1
20
n
i
i
P
n
SNR Log
RMSE
=
=


8. SQNR: RELACIÓN ENTRE SEÑAL Y
RUIDO DE CUANTIFICACIÓN
Es una medida del efecto de la cuantificación en la calidad de la señal
1010
potencia de la señal
SQNR Log
error de cuantificación
=
error de cuantificación señal original señal cuantificada= −

9. IMAGEN DIFERENCIA
a: Parámetro de magnificación
b: Mitad del valor máximo de un pixel
i i iD P Q= −
( )i i iD a P Q b= − +

10. UNIDAD 2: COMPRESIÓN DE
IMÁGENES Y VIDEO
TEMA: MÉTODOS INTUITIVOS.

11. SUBMUESTREO
La forma mas sencilla para comprimir una imagen
Eliminar
algunos pixeles

12. SUBMUESTREO
Se calcula el promedio de cada bloque
Eliminar
algunos pixeles

13. SUBMUESTREO
Se cambia la representación del color

14. CUANTIFICACIÓN
Se trata de un método intuitivo con pérdidas, donde la información perdida
no es necesariamente la menos importante.

15. PREGUNTAS