3432:
2508:
2754:
1603:
A metric used to measure the maximum power of a signal to the noise. It is commonly used in image signals because the pixel intensity in an image does not directly represent the actual signal value. Instead, the pixel intensity corresponds to color values, such as white being represented as 255 and
2521:
SSIM is a similarity metric specifically designed for measuring the similarity between two image signals. Unlike other similarity measures, SSIM leverages the strong interdependencies between neighboring pixels, providing a measure that closely aligns with human visual perception and feeling of
1590:
1320:
2076:
1065:
2299:
810:
1826:
404:
Measuring the average squared difference between two signals. Unlike the maximum error, mean squared error takes into account the overall magnitude and spread of errors, offering a comprehensive assessment of the difference between the two
2305:
2528:
560:
1336:
A high SNR indicates a clear signal, while a low SNR suggests that the signal is corrupted by noise. In this context, the signal MSE can be considered as noise, and the similarity between two signals can be viewed as the equation
1343:
1081:
1837:
829:
2126:
576:
1615:
2112:
A mathematical concept used to measure the distance between two vectors. In signal processing, the L-norm is employed to quantify the difference between two signals. The L1-norm corresponds to the
391:
3262:
3161:
3105:
823:
RMSE is derived from MSE by taking the square root of the MSE. It downscale the MSE, providing a more interpretable and comparable measure for better understanding for outcome.
2947:
2889:
295:
233:
3003:
2105:
3330:
3297:
2503:{\displaystyle {\frac {1}{MN}}\left\|y-x\right\|_{\alpha }={\frac {1}{MN}}\left(\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|y-x\right|^{\alpha }\right)^{\frac {1}{\alpha }}}
2835:
2786:
2749:{\displaystyle {\hbox{SSIM}}(x,y)={\frac {(2\mu _{x}\mu _{y}+c_{1})(2\sigma _{xy}+c_{2})}{(\mu _{x}^{2}+\mu _{y}^{2}+c_{1})(\sigma _{x}^{2}+\sigma _{y}^{2}+c_{2})}}}
3183:
3047:
3027:
2971:
2913:
2855:
2806:
171:
136:
411:
570:
NMSE is an extension of MSE. It is calculated by normalizing the MSE with the signal power, enabling fair comparisons across different datasets and scales.
306:
Measuring the maximum magnitude of the difference between two signals. Maximum error is useful for assessing the worst-case scenario of prediction accuracy
100:
Similarity between two different signals is also important in the field of signal processing. Below are some common methods for calculating similarity.
1585:{\displaystyle SNR=10\log _{10}{\frac {\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|x\right|^{2}}{\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|y-x\right|^{2}}}}
1315:{\displaystyle NRMSE={\sqrt {\frac {\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|y-x\right|^{2}}{\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|x\right|^{2}}}}}
2071:{\displaystyle PSNR_{color}=10\log _{10}{\frac {X_{max}^{2}}{{\frac {1}{3MN}}\sum _{R,G,B}\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|y-x\right|^{2}}}}
1060:{\displaystyle RMSE={\sqrt {\frac {\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|y-x\right|^{2}}{\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|x\right|^{2}}}}}
2294:{\displaystyle \left\|y-x\right\|_{\alpha }=\left(\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|y-x\right|^{\alpha }\right)^{\frac {1}{\alpha }}}
805:{\displaystyle NMSE={\frac {\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|y-x\right|^{2}}{\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|x\right|^{2}}}}
3397:
1821:{\displaystyle PSNR_{gray}=10\log _{10}{\frac {X_{max}^{2}}{{\frac {1}{MN}}\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|y-x\right|^{2}}}}
1333:
In signal processing, SNR is calculated as the ratio of signal power to noise power, typically expressed in decibels.
1075:
An extension of RMSE, which allows for signal comparisons between different datasets and models with varying scales.
312:
3192:
3465:
3370:
17:
3448:
3411:
3110:
3054:
1595:
815:
2920:
2862:
238:
176:
3347:, in engineering, describing the geometric, kinematic and dynamic 'likeness' of two or more systems
2978:
3355:
3350:
2083:
3302:
3269:
3416:
2813:
2764:
3421:
3406:
3375:
2513:
1325:
39:
8:
3437:
3365:
555:{\displaystyle MSE={\frac {1}{MN}}\sum _{m=0}^{M-1}\sum _{n=0}^{N-1}\left|y-x\right|^{2}}
89:
69:
3451:
led you here, you may wish to change the link to point directly to the intended article.
3360:
3344:
3168:
3032:
3012:
2956:
2898:
2840:
2791:
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2113:
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106:
84:
51:
57:
45:
3380:
3459:
3186:
63:
3006:
2080:
2950:
2892:
3431:
3163:
two variables to stabilize the division with weak denominator;
1069:
54:, a function that quantifies the similarity of two objects
103:
For instance, let's consider two signals represented as
2533:
564:
3305:
3272:
3195:
3171:
3113:
3057:
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2865:
2843:
2816:
2794:
2767:
2531:
2308:
2129:
2086:
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1618:
1346:
1084:
832:
579:
414:
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109:
1594:
814:
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3291:
3256:
3177:
3155:
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3041:
3021:
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2965:
2941:
2907:
2883:
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2829:
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2780:
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2293:
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2070:
1820:
1584:
1314:
1059:
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289:
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165:
130:
3457:
325:
3440:page lists articles associated with the title
2512:
33:
1324:
3429:
395:
1070:Normalized root-mean-square error (NRMSE)
386:{\displaystyle ME=\max(\left|y-x\right|)}
3257:{\displaystyle 2^{\#bits\ per\ pixel}-1}
42:, the property of sharing the same shape
3189:of the pixel-values (typically this is
2116:, while the L2-norm corresponds to the
95:
14:
3458:
60:, which uses the angle between vectors
300:
3427:Topics referred to by the same term
565:Normalized mean square error (NMSE)
24:
3338:
3201:
3156:{\displaystyle c_{2}=(k_{2}L)^{2}}
3100:{\displaystyle c_{1}=(k_{1}L)^{2}}
25:
3477:
3398:All pages with titles containing
78:
3430:
3386:, an upcoming South Korean film
2942:{\displaystyle \sigma _{y}^{2}}
2884:{\displaystyle \sigma _{x}^{2}}
290:{\displaystyle n=0,1,2,...,N-1}
228:{\displaystyle m=0,1,2,...,M-1}
66:, also called string similarity
3144:
3127:
3088:
3071:
2740:
2691:
2688:
2639:
2634:
2602:
2599:
2560:
2551:
2539:
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2437:
2340:
2326:
2261:
2249:
2240:
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2132:
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2039:
2030:
2018:
1801:
1789:
1780:
1768:
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1553:
1544:
1532:
1453:
1441:
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1203:
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517:
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380:
372:
360:
351:
339:
328:
160:
148:
125:
113:
72:, in computational linguistics
13:
1:
48:, a relation between matrices
3371:Similarity (network science)
2998:{\displaystyle \sigma _{xy}}
34:In mathematics and computing
7:
3412:Difference (disambiguation)
3390:
2100:{\displaystyle L_{\alpha }}
10:
3482:
3325:{\displaystyle k_{2}=0.03}
3292:{\displaystyle k_{1}=0.01}
1596:Peak signal-to-noise ratio
816:Root-mean-square deviation
2837:the pixel sample mean of
2788:the pixel sample mean of
2830:{\displaystyle \mu _{y}}
2781:{\displaystyle \mu _{x}}
3356:Similarity (philosophy)
3351:Similarity (psychology)
3417:Equality (mathematics)
3326:
3293:
3258:
3179:
3157:
3101:
3043:
3023:
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2967:
2943:
2909:
2885:
2851:
2831:
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2191:
2101:
2072:
2008:
1981:
1822:
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1522:
1495:
1431:
1404:
1316:
1272:
1245:
1160:
1133:
1061:
1017:
990:
905:
878:
806:
763:
736:
651:
624:
556:
495:
468:
387:
291:
229:
167:
132:
3422:Identity (philosophy)
3407:Same (disambiguation)
3376:Structural similarity
3327:
3294:
3259:
3180:
3158:
3102:
3044:
3024:
3000:
2968:
2944:
2910:
2886:
2852:
2832:
2803:
2783:
2751:
2514:Structural similarity
2505:
2401:
2374:
2296:
2192:
2165:
2102:
2073:
1982:
1955:
1823:
1732:
1705:
1587:
1496:
1469:
1405:
1378:
1326:Signal-to-noise ratio
1317:
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1219:
1134:
1107:
1062:
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964:
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852:
807:
737:
710:
625:
598:
557:
469:
442:
388:
292:
230:
168:
133:
40:Similarity (geometry)
3466:Disambiguation pages
3303:
3270:
3193:
3169:
3111:
3055:
3033:
3013:
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2957:
2921:
2899:
2863:
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2814:
2792:
2765:
2529:
2306:
2127:
2084:
1838:
1616:
1344:
1082:
830:
577:
412:
313:
239:
177:
142:
107:
96:In signal processing
3366:Chemical similarity
2938:
2880:
2726:
2708:
2674:
2656:
1913:
1688:
90:Semantic similarity
70:Semantic similarity
3361:Musical similarity
3345:Similitude (model)
3322:
3289:
3254:
3175:
3153:
3097:
3039:
3019:
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2712:
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2642:
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2291:
2118:Euclidean distance
2114:Manhattan distance
2097:
2068:
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1668:
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1312:
1057:
802:
552:
397:Mean squared error
383:
301:Maximum error (ME)
287:
225:
163:
128:
85:Lexical similarity
52:Similarity measure
3452:
3230:
3218:
3178:{\displaystyle L}
3042:{\displaystyle y}
3022:{\displaystyle x}
2966:{\displaystyle y}
2908:{\displaystyle x}
2850:{\displaystyle y}
2801:{\displaystyle x}
2744:
2536:
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2322:
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2066:
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1931:
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1580:
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1054:
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58:Cosine similarity
46:Matrix similarity
16:(Redirected from
3473:
3446:
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1376:
1371:
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1321:
1319:
1318:
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