はじめに MSE/PSNR に比べて SSIM の方が見た目の差分をよく反映する典型的なケースを集めたドキュメントを紹介します。 Mean Squared Error:Love It or Leave It? A New Look at Signal Fidelity Measures https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/SPM09_figures.pdf Fig.4 まで注釈します。(参照先のドキュメントでは Fig.15 まであります) 前提知識 2つの画像がどの程度似ているかの定量化、画像類似度指標として特に有名なものとして、MSE/PSNR と SSIM があります。 MSE/PSNR まず、2枚の画像の同じ位置同士のピクセル輝度差に abs をとって集計するのを思いつくでしょう。AE (Absolute Error) と呼
![MSE/PSNR vs SSIM の比較画像紹介 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f80c7bffdabc8d38c2e3491032124c43b0800bd4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9TVNFJTJGUFNOUiUyMHZzJTIwJTIwU1NJTSUyMCVFMyU4MSVBRSVFNiVBRiU5NCVFOCVCQyU4MyVFNyU5NCVCQiVFNSU4MyU4RiVFNyVCNCVCOSVFNCVCQiU4QiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9OWIyOTIyZTNiODYzZGRiMGRlZGFjZTAyOTEzZjRiYWQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5b3lhJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz04MWEwMzJhY2EzOGJmNWRlY2I5NTc0ZGU5ZjdkNmYxMA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9b400b2a21f7d881b0bcd6ba6766d929)