CNR(对比度噪声比)的计算（附代码）

CNR即对比度噪声比，其被定义为峰值信号强度与背景强度SD之比。CNR是影像对比度与噪声的比值。是评价影像质量的客观指标。在某篇论文提到的评价指标中，当图像的峰值信噪比在20.12，结构相似性为0.529，对应CNR为34.84；峰值信噪比为34.14，结构相似性为0.842，对应CNR为48.25；即CNR和生成图像质量成正比，CNR越高，表示生成图像的质量越好。

对比度噪声比作为衡量图像对比度的一个指标，运用它时，需要在待处理图像上选取感兴趣区域(ROI)。CNR，等于图像在感兴趣区域内外的强度差除以图像在感兴趣预取内外的标准差之和，并取绝对值；即信号强度和噪声强度之比。CNR的值越大，表示有效信号和背景区域的差值越大，影像的对比度越好。

对于一幅图像，选取n个感兴趣区域，其中包括背景区域和有效信号区域，下面的公式给出了CNR的计算：

查找了很多资料，发现除上式外，CNR还有其他的表述方式，比如峰值信号强度与背景强度之比，且每种定义都有论文使用，但没有相应的实现方式。最终选择按照上述的公式，结合自己的理解手动写代码求取CNR。由于感兴趣区域是自己设定的，感觉计算比较僵硬。