다음은 SSIM?
SSIM — SSIM(구조 유사성 지수 측도)은 휘도, 대비도 및 구조 유사성으로 두 이미지를 비교하는 지각 이미지 품질 지표입니다. 값의 범위는 0에서 1입니다. SSIM 0.95+는 시각적으로 무손실로 간주됩니다.
SSIM(구조 유사성 지수 측도)은 Wang 등에 의해 2004년에 개발된 지각 품질 지표로, 인간 시각 시스템의 관점에서 두 이미지 간의 유사성을 측정하는 데 사용됩니다. 원시 픽셀 차이를 측정하는 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)과 달리 SSIM은 인간이 패턴, 휘도 및 대비를 어떻게 인식하는지 모델링합니다.
SSIM은 세 가지 구성 요소 — 휘도 유사성, 대비도 유사성 및 구조 상관관계 —를 이미지의 슬라이딩 윈도우에서 계산한 다음 이를 0(유사성 없음)에서 1(동일)사이의 단일 점수로 결합합니다. 0.95+ 점수는 일반적으로 시각적으로 무손실로 간주됩니다. 0.85 이하의 점수는 일반적으로 눈에 띄는 품질 저하를 보입니다.
SSIM은 이미지 코덱의 성능 평가, 압축 알고리즘 비교 및 이미지 웹 최적화를 위한 품질 목표 설정에 광범위하게 사용됩니다. 코덱 벤치마크(Google WebP 테스트, Netflix VMAF 연구)는 SSIM, PSNR 및 VMAF를 사용하여 압축된 이미지가 원본과 얼마나 밀접하게 일치하는지 측정합니다.
SSIM vs PSNR: 어느 것을 사용할지
PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)은 가능한 최대 신호 전력과 압축으로 인한 잡음 전력 간의 비율을 측정합니다. 계산하기는 간단하지만 인간의 인식과의 상관관계가 낮습니다 — 이미지는 PSNR이 높을 수 있지만 여전히 눈에 띄는 아티팩트가 있을 수 있습니다. SSIM은 원시 픽셀 차이 대신 구조 패턴을 모델링하기 때문에 인간의 품질 인식과 더 잘 상관합니다. 압축된 이미지 품질 평가의 경우 SSIM이 PSNR보다 선호하는 지표입니다.
실제에서의 SSIM
이미지 최적화 도구는 SSIM 목표를 사용하여 인식 품질이 임계값 이상으로 유지되는 최소 품질 설정을 찾습니다. 지각 메트릭 Butteraugli 및 MS-SSIM(다중 스케일 SSIM)은 고급 코덱 평가에서 사용되는 추가 개선입니다. 일일 웹 이미지 최적화의 경우 압축된 품질 설정에서 SSIM > 0.90을 목표로 하면 출력이 대부분의 관측자에게 원본과 구별할 수 없도록 보장합니다.
SSIM PicsSizer의 도구
자주 묻는 질문
압축된 이미지의 좋은 SSIM 점수는 무엇입니까?▾
SSIM > 0.95는 시각적으로 무손실로 간주됩니다 — 대부분의 관측자는 압축을 감지할 수 없습니다. SSIM 0.90–0.95는 자세히 검사할 때만 보이는 사소한 아티팩트가 있습니다. SSIM 0.80–0.90은 눈에 띄는 압축 아티팩트를 보입니다. 0.80 미만에서는 명백한 품질 손실이 분명합니다.
SSIM이 시각적 품질 등급과 어떻게 다릅니까?▾
SSIM은 픽셀 값에서 계산된 객관적인 수학적 지표입니다. 시각적 품질 등급(MOS — Mean Opinion Score)은 인간 평가자의 주관적인 점수입니다. SSIM은 대부분의 이미지 유형에 대해 MOS와 잘 상관되지만 완벽하지는 않습니다 — 일부 이미지 조작은 높은 SSIM 점수를 얻지만 지각적으로 방해가 됩니다(예: 위상 이동된 정현파).