【OPENCV】图像增强效果评价及实现

最新推荐文章于 2025-09-21 04:09:18 发布
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本文介绍了使用均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)作为图像质量评价标准的原理。MSE衡量图像失真，PSNR则反映失真程度。然而，这两种方法未考虑人眼视觉特性和主观感受。提供了C++代码实现PSNR计算，并引用了相关资源进行深入探讨。
基于误差统计量
思路：
通过设计特征来比较失真图像和参考图像的局部差异，然后在整幅图像上求出一个总的平均统计量。常用质量评价算法均方差(Mean Squared Error,MSE)和峰值信噪比(Peak Signal -Noise Ratio,PSNR)。

                MSE表示当前图像X和参考图像Y的均方误差；PSNR中n为每像素的比特数，一般取8，即灰度阶数为256，PSNR的单位是dB,数值越大表示失真越小。

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【CV系列】图像增强算法效果评价指标及实现
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DATE：2020.2.16 转载自： 图像增强算法效果评价指标及实现 THE END!
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