- 이미지 비교 지표에 대해 . . . . 19 matches
#keywords SSIM, PSNR, Delta-E, LPIPS
== SSIM과 PSNR의 비교 ==
SSIM(Structural Similarity Index Measure)은 두 이미지 간의 유사도를 측정하는 지표이다. 단순한 픽셀 차이(MSE, PSNR 등)와 달리, **인간의 시각 시스템(HVS)이 이미지를 인식하는 방식**을 모방해 설계되었다.
## PSNR과의 비교
| | PSNR | SSIM |
예를 들어, 이미지를 약간 이동(shift)시키면 PSNR은 크게 떨어지지만, 사람 눈에는 거의 차이가 없다. SSIM은 이런 경우를 더 잘 반영한다.
| **PSNR** (Peak Signal-to-Noise Ratio) | MSE를 dB 단위로 변환 | 압축 품질 평가의 전통적 표준 |
├── 빠른 기본 평가 → PSNR, SSIM
각 지표는 단독보다 **조합해서 사용**할 때 더 강력하다. 예를 들어 Super Resolution 논문에서는 보통 **PSNR + SSIM + LPIPS** 를 함께 보고한다.
## 전통적 지표 (PSNR, SSIM)
- PSNR 40dB, SSIM 0.95 같은 수치가 무엇을 뜻하는지 명확
원본 이미지를 1픽셀 shift → PSNR 급락, 눈에는 동일
블러 처리된 이미지 → PSNR 높음, 눈에는 흐릿함
GAN 생성 이미지 → PSNR 낮음, 눈에는 매우 선명
| 왜곡 유형 | PSNR | SSIM | LPIPS | 실제 지각 품질 |
→ PSNR + SSIM (전통 기준 유지) + LPIPS (지각 품질) 함께 보고
→ PSNR / SSIM (속도 우선)
딥러닝 기반 지표가 **지각적 정확도**에서 압도적으로 우수하지만, 전통 지표를 완전히 대체하지는 못한다. 그 이유는 전통 지표의 **해석 가능성, 재현성, 속도**가 여전히 실용적으로 중요하기 때문이다. 현재 연구 트렌드는 두 계열을 **상호 보완적으로 함께 사용**하는 방향으로 자리잡고 있다. 예를 들어 Super Resolution 논문에서는 보통 **PSNR + SSIM + LPIPS** 를 함께 보고한다.
### PSNR / MSE
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