Mesure du rapport signal sur bruit d'une image ?

[Alpha 3497 0]

Bonjour,

Je recherche comment mesurer ou calculer le rapport signal sur bruit d'une image numérique. Y-a-t-il un logiciel qui fasse ça et si oui lequel et comment ?

Merci de votre aide.

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Dominique Moineau
Orléans - Loiret

http://perso.wanadoo.fr/dominique.moineau/

[T2H 0]

bonjour,
en général on calcule le PSNR (peak signal noise ratio).
C'est très simple, si votre image est en niveaux de gris quantifiée sur 8 bits (256 niveaux de gris), celà donne:

l'échelle est bien logarithmique, si l'image après traitement est identique à l'image source le PSNR est infini, plus il y a de différences avec l'image source et plus l'erreur quadratique moyenne (EQM ou MSE, au dénominateur) augmente ce qui a pour effet de réduire le PSNR. Dans la pratique au dessus de 30dB et quelques on admet que l'image est pas mal. La compression JPEG d'une image référence vous donne typiquement un PSNR de 33 environ avec les parametres maxi de qualité, en JPEG2000 on arrive à gagner un point ou 2 avec au final un volume plus faible de données, même remarque pour SPIHT ou les compressions se basant sur des DWT généralement.

Nx et Ny sont le nombre de pixels horizontaux et verticaux respectivement, I signifie l'image de référence, I chapeau indique l'image estimée (compressée ou après traitement d'une façon générale). Ix,y indique un certain coeff de la matrice correspondant à la description de l'image.
Dans le cas d'une image couleur RGB dont chaque coefficient est quantifié sur 8 bits (les fameuses 16,7 millions de couleurs, 24bits) c'est exactement la meme chose à part que vous avez 3 matrices et donc 3 fois plus de coeffs.

Si vous voulez plus d'infos ou un morceau de code C pour calculer ça je peux vous en donner. Un moyen simple pour permettre ce calcul c'est déjà de convertir vos images source (référence) et après traitement en PPM par exemple, ensuite il est facile de parser les fichiers des images pour en extraire les composantes et ainsi calculer le PSNR.
Il est aussi intéressant de calculer la différence entre vos 2 img src et dst, en l'amplifiant au besoin, celà permet d'afficher une image qui montre la localisation et l'energie du bruit introduit. typiquement une compression JPEG ajoute du bruit essentiellement dans les hautes fréquences (les contours) alors que JPEG2000 le moyenne un peu partout ce qui est finalement meilleur, aussi et surtout pour les images d'astro.

[Ce message a été modifié par T2H (Édité le 02-10-2004).]

[muller 417]

Je veux pas me faire un ennemi mais la reponse precedente me semble carrement hors sujet!

Bo, pou restimer lerapport signal sur bruit, on prend un lasso, on fait un joli contour sur une partie de l'image assez uniforme, (du noir ou une portion de nebuleuse, mais pas d'etoiles dans cette portion si possible)

Ensuite on va dans la rubrique statistique, et on regarde qq chose qui s'appelle rms.
Enfin, le fameux rapport signal sur bruit peut s'estimer a partir de la valeur des pixels sur l'objet qui t'interesse, divise par le precedent rms.

J'ajouterai que plus le signal sur bruit est grand, plus l'image est "belle". Et pour doubler ce rapport , il faut quadrupler le temps d'integration toute chose etant egale par ailleurs.

[Tony 2]

Je suis maintenant perdu dna sla determination de ce qu'est le signal sur bruit dans une image astro, mais les 2 reponses me paraissent tres interessantes. La premiere notamment, permet de quantifier les traitements (flat, dark, compositions). Et la seconde n'est pas si loin que ca de la meme chose : on prend une zone plus petite et on compare a un signal moyen comme reference. C'est donc pas si loin de la 1ere methode (si j'ai bien tout compris).

[Joël Cambre 1]

Houlà, j'aurais mieux fait de rester couché moi...
T2H, ne le prends pas mal, j'ai juste été traumatisé par un méchant prof de maths étant petit...
Je préfère la technique du lasso, ça fait cowboy!

[pulsar67 8]

Arf, ça me fait penser aux mauvais souvenirs de mes cours de traitement du signal de l'année dernière...

Lol Joël... en selle!

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"Quand la tartine beurrée pointe le sage du doigt, le sage a plutôt intérêt à se beurrer (euh, je voulais dire "barrer" ;))
Site (entièrement dédié astro) : http://www.astrosurf.com/pulsar67
Scope perso : Intès Micro M603 sur EQ5-M, Newton 114/900
APN : Nikon Coolpix885
Webcam : Vesta Pro SC1

[Alpha 3497 0]

Oui, oui .... merci T2H ! Enfin quand je parlais de calculer, je pensais à une méthode peut-être un peu plus simple et abordable par le commun des astronome ....
Tu n'aurrais pas une méthode simplifiée

muller, il me semble que pour doubler le rapport S/B, il faut quadrupler le nombre de pose et non le temps d'intégration (la formulation est plus juste).

Bon, il n'y a pas un de nos logiciels qui permet de calculer ou mesurer ce rapport S/B de façon simple ?

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Dominique Moineau
Orléans - Loiret

http://perso.wanadoo.fr/dominique.moineau/

[achille 0]

je pense que muller voulait effectivement dire qu'il faut quadrupler le nombre de poses pour multiplier par 2 le signal/bruit . la technique de muller est correcte , on peut ajouter que pour des objets diffus , le bruit est en pratique constant pour toute l'image (car la luminosité d'une galaxie ou d'une nébuleuse est en générale plus faible que le fond de ciel ), ce qui caractérise la qualité d'une image est donc le bruit d'une plage sans étoiles