Bildqualitätsmetriken SSIM/PSNR/Butteraugli — Praxisguide 2025

Veröffentlicht: 19. Sept. 2025 · Lesezeit: 1 Min. · Von Unified Image Tools Redaktion

Zur Validierung von Qualitätsverlusten durch Kompression oder Skalierung sind SSIM, PSNR und Butteraugli hilfreich — sofern korrekt eingesetzt. Dieser Leitfaden erklärt die Kennzahlen, typische Stolperfallen und die Integration in den Workflow.

Warum Metriken (und ihre Grenzen)

Menschen bewerten unterschiedlich; Metriken skalieren besser, übersehen aber Kontext.

  • Kontextblind: Icon vs. Foto wird nicht unterschieden
  • Wahrnehmungslücke: „besser“ ist nicht immer „schöner“
  • Lokale Artefakte: globale Mittelwerte kaschieren Kantenfehler

PSNR

Globaler Pixel-Fehler (dB). >40 dB exzellent, 35–40 dB gut, 30–35 dB ok, <30 dB sichtbar schlecht.

SSIM

Vergleicht Helligkeit/Kontrast/Struktur. ≥0,95 nahezu identisch, 0,90–0,95 hoch, 0,80–0,90 akzeptabel, <0,80 sichtbar schlecht.

Butteraugli

Perzeptuelle Distanz (besonders farbsensitiv). <1,0 exzellent; 1,0–1,5 gut; 1,5–3,0 akzeptabel; >3,0 problematisch.

Fair vergleichen

Batch & CI

Automatisierte Auswertung und Grenzwerte in CI, um Regressionen zu erkennen.

Nach Inhaltstyp

  • Fotos: SSIM primär, Butteraugli sekundär
  • Logos/Icons: PSNR primär, SSIM sekundär
  • Diagramme: PSNR plus lokale SSIM rund um Achsen/Labels

Fazit

Mehrere Metriken kombinieren, Input normalisieren und CI einsetzen; für kritische Visuals weiterhin Sichttests. Für die visuelle Beurteilung eignet sich der Compare Slider.

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