Discussion :

[louitos]

Bonjour à tous,

Je suis actellement en stage de fin d'étude et 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

[souviron34]

Bonjour à tous,

Je suis actellement en stage de fin d'étude et 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

Pourcentage de pixels différents entre image décompressée et image originale ?

[louitos]

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

[pseudocode]

Je te conseille de passer dans l'espace HSL et de calculer l'erreur quadratique moyenne sur chaque composante.

Ensuite il faut cacluler l'erreur globale en asssignant des poids, sachant que l'oeil humain est tres sensible a la composante L, moyennement sensible a la composante H et peu sensible a la composante S.

[louitos]

J'avais déjà essayé de travailler sur l'erreur quadratique moyenne mais dans l'espace RGB, les résultats n'était pas très concluant. J'essaye dans le HSL. A tu une idée de la valeur des poids à affecter sur H, S et L(je vais faire des essais avec 0.6, 0.3 et 0.1 au pif ).

[sovitec]

Je te conseille de passer dans l'espace HSL et de calculer l'erreur quadratique moyenne sur chaque composante.

Ensuite il faut cacluler l'erreur globale en asssignant des poids, sachant que l'oeil humain est tres sensible a la composante L, moyennement sensible a la composante H et peu sensible a la composante S.

Quitte à vouloir calculer une distance dans l'espace des couleurs autant prendre un espace qui simule au mieux la vision humaine, comme CIE-Lab ou CIE-Xyz.