Pythonで画像を評価する方法：PSNR、SSIM、MSE、NIMA（Neural Image Assessment）

画像を評価するための多くの手法が存在しますが、今回はPythonを用いて4つの主要な指標、すなわち「PSNR」、「SSIM」、「MSE」、「NIMA(Neural Image Assessment)」を計算する方法について説明します。

1. はじめに

画像の評価指標は、画像の品質を数値化するための重要な手段であり、画像処理や機械学習のタスクにおいて頻繁に使用されます。本記事では、Pythonを用いて各指標を計算する方法について詳しく解説します。今回は以下の2つの画像を例にとります。

from PIL import Image
import numpy as np

img1_path = 'path_to_your_image1'
img2_path = 'path_to_your_image2'

img1 = np.array(Image.open(img1_path))
img2 = np.array(Image.open(img2_path))

2. PSNRの計算方法

PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）は、2つの画像間の差異を評価するための指標です。以下にその計算方法を示します。

import numpy as np
import math

def calculate_psnr(img1, img2):
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    if mse == 0:
        return 100
    PIXEL_MAX = 255.0
    return 20 * math.log10(PIXEL_MAX / math.sqrt(mse))

psnr = calculate_psnr(img1, img2)
print(f"PSNR: {psnr}")

3. SSIMの計算方法

SSIM（Structural Similarity Index）は、画像の構造的な類似性を評価するための指標です。以下にその計算方法を示します。

from skimage.measure import compare_ssim

ssim = compare_ssim(img1, img2, multichannel=True)
print(f"SSIM: {ssim}")

4. MSEの計算方法

MSE（Mean Squared Error）は、2つの画像間の平均二乗誤差を示します。以下にその計算方法を示します。

import numpy as np

def calculate_mse(img1, img2):
    return np.mean((img1 - img2) ** 2)

mse = calculate_mse(img1, img2)
print(f"MSE: {mse}")

5. NIMA(Neural Image Assessment)の利用方法

NIMAは、深層学習を用いた画像品質評価のフレームワークです。以下にその利用方法を示します。

from keras.preprocessing import image
from NIMA.model import Nima

nima = Nima()

img = image.load_img(img1_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)

scores = nima.predict(x)
print(f"NIMA Score: {scores}")

6. まとめ

本記事では、Pythonを用いて画像の品質を評価する4つの主要な手法について解説しました。これらの指標は、画像処理や機械学習のタスクにおいて重要な役割を果たします。適切な評価指標を用いることで、アルゴリズムのパフォーマンスを正確に評価し、改善することが可能となります。

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