Python实现图像的峰值信噪比算法及源码

Python实现图像的峰值信噪比算法及源码

图像的峰值信噪比(PSNR，Peak Signal to Noise Ratio)是一种用来评估图像质量的指标。在处理和传输数字图像时，PSNR通常用来比较原始图像和经过压缩或加噪处理后的图像之间的差异。本文将介绍如何使用Python实现图像的峰值信噪比算法。

算法背景

图像的峰值信噪比是通过测量原始图像和重建图像之间的均方误差(MSE，Mean Squared Error)来计算的。MSE表示原始图像和重建图像之间的差异程度，MSE越小表示重建图像越接近于原始图像。峰值信噪比的计算公式如下:

PSNR=10*log10((MAX_I^2)/MSE)

其中，MAX_I为图像像素值的上限，MSE表示原始图像和重建图像之间的均方误差。

算法实现

本文使用Python编程语言以OpenCV和NumPy为基础库，演示如何计算图像的峰值信噪比。

首先，我们需要导入必要的库和读取图像:

import cv2
import numpy as np

# 导入图像
img1