チェナコフスキー距離

ツェナコフスキー距離（CZD と略されることもある）は、ピクセル間の差異を測定することで品質や類似性を推定するピクセル単位の品質メトリックです。厳密に非負の要素を持つベクトルを比較するため、色の値は負にはならないため、カラー画像の比較によく使用されます。この異なるアプローチは、PSNRよりも主観的な品質評価との相関性が高いです。^[要出典]

意味

AndroutsosらはCzenakowski係数を次のように与えている: ^[1]

$d_{z}(i,j)=1-{\frac {2\sum _{k=1}^{p}{\text{min}}(x_{ik},\ x_{jk})}{\sum _{k=1}^{p}(x_{ik}+x_{jk})}}$

ピクセルがk番目のカラーバンドのピクセルと比較されます(通常は、赤、緑、青のそれぞれに 1 つずつ)。 $x_{i}$ $x_{j}$

ピクセル行列のサイズがの場合、ツェナコフスキー係数をすべてのピクセルにわたる算術平均に使用して、ツェナコフスキー距離を次のように計算できます。^[2]^[3] $M\times N$

${\frac {1}{MN}}\sum _{i=0}^{M-1}\sum _{j=0}^{N-1}{\begin{pmatrix}1-{\frac {2\sum _{k=1}^{3}{\text{min}}(A_{k}(i,j),\ B_{k}(i,j))}{\sum _{k=1}^{3}(A_{k}(i,j)+B_{k}(i,j))}}\end{pmatrix}}$

ここで、はカラー画像のk番目のバンドの(i, j)番目のピクセルであり、同様に、は比較対象のピクセルです。 $A_{k}(i,j)$ $B_{k}(i,j)$

用途

画像フォレンジック（画像が改ざんされているかどうかの検出など）の文脈では、ロシャらは、チェナコフスキー距離がカラーフィルタアレイ（CFA）識別によく使われる選択肢であると報告している。^[2]

参考文献

^ Androutsos, D.; Plataniotiss, KN; Venetsanopoulos, AN (1998). 「カラー画像検索のための距離測定」。 Proceedings 1998 International Conference on Image Processing. ICIP98 (Cat. No.98CB36269). Vol. 2. pp. 770–774. doi :10.1109/ICIP.1998.723652. ISBN 0-8186-8821-1. S2CID 10134889。
^ ロシャ、アンダーソン;シャイラー、ウォルター。ボルト、テレンス。シオメ州ゴールデンスタイン（2011年10月）。「目に見えないもののビジョン」。ACM コンピューティング調査。43 (4): 1-42。土井：10.1145/1978802.1978805。ISSN 0360-0300。S2CID 113533。
^ Kale, KV; Mehrotra, SC; RR Manza, RR 編 (2007)。コンピュータビジョンと情報技術の進歩。インド、ニューデリー: IK International Pvt. Ltd. p. 91。ISBN 978-81-89866-74-7。

[ieee1998-1] Androutsos, D.; Plataniotiss, KN; Venetsanopoulos, AN (1998). 「カラー画像検索のための距離測定」。 Proceedings 1998 International Conference on Image Processing. ICIP98 (Cat. No.98CB36269). Vol. 2. pp. 770–774. doi :10.1109/ICIP.1998.723652. ISBN 0-8186-8821-1. S2CID 10134889。

[machinery2011-2] ロシャ、アンダーソン;シャイラー、ウォルター。ボルト、テレンス。シオメ州ゴールデンスタイン（2011年10月）。「目に見えないもののビジョン」。ACM コンピューティング調査。43 (4): 1-42。土井：10.1145/1978802.1978805。ISSN 0360-0300。S2CID 113533。

[advances2007-3] Kale, KV; Mehrotra, SC; RR Manza, RR 編 (2007)。コンピュータビジョンと情報技術の進歩。インド、ニューデリー: IK International Pvt. Ltd. p. 91。ISBN 978-81-89866-74-7。