Comment mesurer la qualité d’une image ? Des métriques classiques aux métriques perceptuelles

Dans beaucoup de tâches liées au traitement de l’image, la métrique de la qualité de l’image est le juge de paix de la qualité du travail fourni. Cependant, toutes les métriques ne se valent pas et il est important de bien cerner les limites de chaque opérateur.

Dans cette ressource, nous dresserons un bref aperçu des principales métriques utilisées en traitement d’image, partant de la plus simple à la plus sophistiquée.

Ce document est conçu pour être accompagné d’un script python, disponible en deux versions (en annexes).

Contenu de la ressource :

1. Introduction
   1. Remarque préliminaire
   2. Représentation d’une image dans un ordinateur
2. Métriques de bases
   1. Définition des métriques les plus utilisées dans la communauté : PSNR et SSIM
   2. Illustration des métriques de base sur le cas du bruitage de l’image
   3. Limites des métriques classiques
3. Pouvoir perceptuel des réseaux de neurones
   1. Aller plus loin dans les métriques perceptuelles : PRPL loss
   2. Extraction d’information du réseau
   3. Opérateur de dissimilarité
4. Conclusion