图像质量评价指标：PSNR与SSIM

文章目录

• • 介绍
  • PSNR
  • SSIM
  • PSNR和SSIM代码实现

介绍

我们无论是做实验还是搞别的需求，对图像进行一些处理都可能会让图像的质量受损或者改变内容信息，其改变可以通过图像质量质量评价指标来衡量。
我们提供了两个经常用的指标介绍:
峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)
结构相似度指数(Structural Similarity Index, SSIM)

PSNR

PSNR是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。

给定一个大小为 m×n 的原图像 I 与经过处理的图像 K，PSNR 定义为：

其中均方误差（MSE）：

MAXI2 为图片可能的最大像素值。如果每个像素都由 8 位二进制来表示，那么就为 255。通常，如果像素值由 B 位二进制来表示，那么

SSIM

SSIM(structural similarity index)，结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的图像。

给定两个图像和, 两张图像的结构相似性可按照以下方式求出：


结构相似性的范围为0到。当两张图像一模一样时，SSIM的值等于1。

PSNR和SSIM代码实现

参考下一篇博客：
链接https://blog.csdn.net/weixin_43876801/article/details/103146995

参考：
百度百科

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