质量评价指标plcc算出来是负的意味着什么

质量评价指标PLCC（Pearson Linear Correlation Coefficient）是用来衡量两个变量之间线性相关性的指标。当PLCC的值为负时，表示两个变量之间存在负相关关系。在图像质量评价中，PLCC的负值可能意味着压缩后的图像质量与原图像的质量存在负相关关系，即压缩后的图像质量越差，PLCC的值越低。这可能是由于压缩算法引入了较大的失真，导致压缩后的图像与原图像之间的相关性降低。因此，负的PLCC值表示压缩后的图像质量与原图像的质量之间存在较强的负相关关系。
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- *1* *2* *3* [图像质量评价方法PSNR+SSIM&&评估指标SROCC,PLCC](https://blog.csdn.net/u013185349/article/details/84526480)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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DMOS和其他得分的PLCC怎么算

PLCC（Pearson Linear Correlation Coefficient，皮尔逊线性相关系数）是用于评估两个变量之间线性相关程度的一种指标。在图像和视频质量评价中，通常使用 PLCC 来评估主观评价得分和客观评价得分之间的相关性。PLCC 的取值范围为 -1 到 1，取值越接近 1，表示两个变量之间的线性相关程度越高。

DMOS 与 PLCC 的计算方法如下：

1. DMOS 计算方法：

首先需要计算参考图像或视频和测试图像或视频的质量得分，然后根据 DMOS 算法计算每个测试图像或视频的 DMOS 值，最终得到测试图像或视频的质量得分。

2. PLCC 计算方法：

对于主观评价得分和客观评价得分，可以先将它们归一化到 [0, 1] 的范围内，然后计算它们之间的皮尔逊线性相关系数。PLCC 的计算公式如下：

PLCC = (nΣxy - ΣxΣy) / sqrt((nΣx^2 - (Σx)^2)(nΣy^2 - (Σy)^2))

其中，n 表示样本数量，x 和 y 分别表示主观评价得分和客观评价得分，Σ 代表对所有样本的求和，Σxy 表示 x 和 y 的乘积之和。