图片质量评估指标：

最新推荐文章于 2024-09-07 18:10:20 发布

ye1256

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文章标签：计算机视觉人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ye1256/article/details/129627517

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文章介绍了评估图像降噪效果的几种关键指标，包括均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似度指数(SSIM)和信噪比(SNR)。通过计算这些指标的值，可以判断降噪处理后的图像质量，其中MSE和PSNR越小、SSIM和SNR越大，表示降噪效果越好。文章还提供了使用opencv和numpy计算这些指标的代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

均方误差（Mean Square Error，MSE）：均方误差是原始图像与降噪后图像像素值之间差的平方和的平均值。MSE越小，降噪效果越好。
峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）：峰值信噪比是原始图像与降噪后图像像素值之间差的平方和的平均值的倒数。PSNR越大，降噪效果越好。
结构相似度指数（Structural Similarity Index，SSIM）：结构相似度指数是一种比较两幅图像相似度的指标，同时考虑了亮度、对比度和结构三个方面。SSIM越接近1，降噪效果越好。
信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）

感知质量指数（Perceptual Image Quality，PIQ）是一种主观图像质量评估方法，用于度量人类视觉系统对图像质量的感知。

import cv2
# from skimage.measure import compare_ssim
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
from skimage import io, measure
# import numpy as np
#
# def PSNR(original, processed):
#     mse = np.mean((original - processed) ** 2)
#     print(mse)
#     if mse == 0:
#         return 100
#     max_pixel = 255.0
#     psnr &

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