PSNR Comparison (Compression Ratio : [1/96, 1/24, 1/6], PatchSize : 2)

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 정의
X = [0, 15, 30]

# 각 선택 메커니즘별 데이터, MR = 100% 제외
Y_low = [
    [15.752, 18.992, 19.364],  # MR = 0%
    [15.761, 18.909, 19.272],  # MR = 25%
    [15.718, 18.706, 19.015],  # MR = 50%
    [15.572, 18.021, 18.232]   # MR = 75%
]

Y_high = [
    [15.773, 18.986, 19.371],  # MR = 0%
    [15.763, 18.903, 19.264],  # MR = 25%
    [15.685, 18.683, 19.012],  # MR = 50%
    [15.532, 17.897, 18.102]   # MR = 75%
]

Y_gaussian = [
    [15.795, 18.989, 19.363],  # MR = 0%
    [15.723, 18.881, 19.243],  # MR = 25%
    [15.713, 18.634, 18.945],  # MR = 50%
    [15.448, 17.907, 18.111]   # MR = 75%
]

# 선 스타일 및 색상 설정 (Gaussian Selection을 초록색으로 변경)
styles = ['-', '--', '-.', ':']
colors = ['blue', 'red', 'green']  # 마젠타 -> 초록으로 변경
labels = ['MR = 0%', 'MR = 25%', 'MR = 50%', 'MR = 75%']  # MR = 100% 레이블 제외
selections = ['Low attention Selection', 'High attention Selection', 'Gaussian Selection']
data_groups = [Y_low, Y_high, Y_gaussian]

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict

# 데이터와 기타 설정은 이전과 동일합니다...

plt.figure(figsize=(10, 6))

for data_group, color, selection in zip(data_groups, colors, selections):
    for Y, style, label in zip(data_group, styles, labels):
        plt.plot(X, Y, style, color=color, label=f'{selection}, {label}')

plt.title('Compression Ratio : 1/96, Patch Size : 2')
plt.xlabel('SNR(dB)')
plt.ylabel('PSNR')

plt.ylim(15, 20)
plt.grid(True)

# 범례 위치 조정을 위한 핸들러와 레이블 가져오기
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
# 범례 항목을 중복 없이 한 번만 표시하기 위해, unique한 범례만 추출
unique = OrderedDict(zip(labels, handles))
plt.legend(unique.values(), unique.keys(), loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.4, 1))

plt.tight_layout()
plt.show()

 

 

 

 

 

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 정의
X = [0, 15, 30]

# 각 선택 메커니즘별 데이터, MR = 100% 제외
Y_low = [
    [18.129, 22.806, 23.461],  # MR = 0%
    [18.098, 22.326, 22.878],  # MR = 25%
    [17.874, 21.349, 21.757],  # MR = 50%
    [17.349, 19.243, 19.438]   # MR = 75%
]

Y_high = [
    [18.177, 22.796, 23.464],  # MR = 0%
    [18.121, 22.354, 22.902],  # MR = 25%
    [17.937, 21.333, 21.718],  # MR = 50%
    [17.278, 19.054, 19.257]   # MR = 75%
]

Y_gaussian = [
    [18.183, 22.809, 23.474],  # MR = 0%
    [18.103, 22.292, 22.858],  # MR = 25%
    [17.849, 21.223, 21.676],  # MR = 50%
    [17.213, 19.238, 19.481]   # MR = 75%
]

# 선 스타일 및 색상 설정 (Gaussian Selection을 초록색으로 변경)
styles = ['-', '--', '-.', ':']
colors = ['blue', 'red', 'green']  # 마젠타 -> 초록으로 변경
labels = ['MR = 0%', 'MR = 25%', 'MR = 50%', 'MR = 75%']  # MR = 100% 레이블 제외
selections = ['Low attention Selection', 'High attention Selection', 'Gaussian Selection']
data_groups = [Y_low, Y_high, Y_gaussian]

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict

# 데이터와 기타 설정은 이전과 동일합니다...

plt.figure(figsize=(10, 6))

for data_group, color, selection in zip(data_groups, colors, selections):
    for Y, style, label in zip(data_group, styles, labels):
        plt.plot(X, Y, style, color=color, label=f'{selection}, {label}')

plt.title('Compression Ratio : 1/24, Patch Size : 2')
plt.xlabel('SNR(dB)')
plt.ylabel('PSNR')

plt.ylim(16, 25)
plt.grid(True)

# 범례 위치 조정을 위한 핸들러와 레이블 가져오기
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
# 범례 항목을 중복 없이 한 번만 표시하기 위해, unique한 범례만 추출
unique = OrderedDict(zip(labels, handles))
plt.legend(unique.values(), unique.keys(), loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.4, 1))

plt.tight_layout()
plt.show()

 

 

 

 

 

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 정의
X = [0, 15, 30]

# 각 선택 메커니즘별 데이터, MR = 100% 제외
Y_low = [
    [21.26, 28.427, 29.693],  # MR = 0%
    [20.949, 25.819, 26.665],  # MR = 25%
    [20.242, 22.764, 22.935],  # MR = 50%
    [18.641, 19.373, 19.532]   # MR = 75%
]

Y_high = [
    [21.212, 28.478, 29.963],  # MR = 0%
    [20.937, 25.949, 26.684],  # MR = 25%
    [20.206, 22.715, 22.896],  # MR = 50%
    [18.404, 19.209, 19.275]   # MR = 75%
]

Y_gaussian = [
    [21.347, 28.538, 29.857],  # MR = 0%
    [20.832, 25.673, 26.201],  # MR = 25%
    [20.036, 22.554, 22.841],  # MR = 50%
    [18.482, 19.617, 19.743]   # MR = 75%
]

# 선 스타일 및 색상 설정 (Gaussian Selection을 초록색으로 변경)
styles = ['-', '--', '-.', ':']
colors = ['blue', 'red', 'green']  # 마젠타 -> 초록으로 변경
labels = ['MR = 0%', 'MR = 25%', 'MR = 50%', 'MR = 75%']  # MR = 100% 레이블 제외
selections = ['Low attention Selection', 'High attention Selection', 'Gaussian Selection']
data_groups = [Y_low, Y_high, Y_gaussian]

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict

# 데이터와 기타 설정은 이전과 동일합니다...

plt.figure(figsize=(10, 6))

for data_group, color, selection in zip(data_groups, colors, selections):
    for Y, style, label in zip(data_group, styles, labels):
        plt.plot(X, Y, style, color=color, label=f'{selection}, {label}')

plt.title('Compression Ratio : 1/6, Patch Size : 2')
plt.xlabel('SNR(dB)')
plt.ylabel('PSNR')

plt.ylim(18, 30)
plt.grid(True)

# 범례 위치 조정을 위한 핸들러와 레이블 가져오기
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
# 범례 항목을 중복 없이 한 번만 표시하기 위해, unique한 범례만 추출
unique = OrderedDict(zip(labels, handles))
plt.legend(unique.values(), unique.keys(), loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.4, 1))

plt.tight_layout()
plt.show()