SSIM を使った画質の評価

SSIM 計算ソフト CalQ の紹介

新しい画質評価指標 SSIM

SSIM を使うと「二つの画像がどれだけ似ているか？」「どれだけ違うのか？」といった指標を得ることができます。「指標」はとても大切で、この指標があるおかげで客観的な評価が出来るようになります。

PSNR と SSIM

今まで、SSIM が必要とされる場面では、 PSNR という指標が使われてきました。（→ コレは結構有名な指標です。）ところが、SSIMのホームページのデモを見ると、PSNR は用途によっては役不足というか、ふさわしくないことがわかります。

デモを見ていきます。アインシュタインの写真が 6枚あり、左上の画像はオリジナル画像、それ以外は劣化画像です。上段中央の画像（meanshift.gif)は、オリジナル画像とほぼ同じに見えます。これに対し、下段右端の画像（jpg.gif）はかなり劣化しています。

それなのに、この二つの画像の MSE は、ほぼ同じ値です。 MSE の性質はオリジナル画像とまったく同じときに値が 0 (MSE=0) となり、違いがあればあるほど、値が大きくなっていきます。

アインシュタインのデモの更に下の図を見てみます。見た目では、円の上の画像が中央のオリジナルに近く、円右下の画像はオリジナルとかけ離れています。ところが、円周上にあるこれらの画像は、すべて同じ MSE です。

これらのデモは、「MSE が仮に同じであっても、人間の目から受ける印象とはかけ離れる場合もある。」ということをアピールしています。 MSE や、MSE をモトに求めた PSNR はあくまで機械的な計算で得られた「値」であって、人間の感覚とは必ずしも一致しないということです。

逆にそういった背景を踏まえて生まれてきたのが、人間の感覚に近い、SSIM です。

SSIM のアルゴリズムを考案された方は、Zhou Wang さん, Alan C. Bovik さん, Hamid R. Sheikh さん Eero P. Simoncelli さんです。本ホームページでは、この SSIM アルゴリズムを実装したツールを提供しています。

SSIM を計算してみよう！

では、デモページでやっているように、アインシュタインの SSIM を実際に計算してみましょう。本ソフトを起動し「オリジナル画像」と「比較したい画像」を指定し、「評価」ボタンをクリックします。

スクリーンショット: NVIDIA 9800GT 上で使用しているところ。

計算結果と、デモページに記されている SSIM の値が同じ値になっていることを確認してください。
→ 本ソフトは、極めて忠実にSSIMアルゴリズムを実装しています。

正確さを検証したデータはコチラ。

※ SSIM のホームページから、自分自身でアインシュタインの画像をダウンロードする場合は、 GIF 画像をダウンロードすること！！
デモページに表示されている画像は、340x340 の jpeg 画像です。この jpeg 画像をクリックしたときに表示される画像が 256x256 の GIF 画像です。デモページの SSIM の値は、GIF 画像を使って算出したものなので、 GIF 画像をダウンロードします。

SSIM リンク集

SSIM
The SSIM Index for Image Quality Assessment SSIM 公式ページ (英語)
Structural similarity - Wikipedia (英語)

PSNR, MSE
who7s 画質指標PSNRを求める
Peak signal-to-noise ratio - Wikipedia (英語)
SN比 - Wikipedia