compare_psnr(im_true, im_test, data_range=None) 函数原型可见此处 针对超光谱图像,我们需要针对不同波段分别计算 PSNR,然后取平均值,这个指标称为 MPSNR。 2. SSIM (Structural SIMilarity) 结构相似性 公式基于样本 和 之间的三个比较衡量:亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)。 一般取...
compare_psnr(im_true, im_test, data_range=None) 函数原型可见此处 针对超光谱图像,我们需要针对不同波段分别计算 PSNR,然后取平均值,这个指标称为 MPSNR。 2. SSIM (Structural SIMilarity) 结构相似性 公式基于样本 和 之间的三个比较衡量:亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)。 一般取...
compare_psnr(im_true, im_test, data_range=None) 函数原型可见此处 针对超光谱图像,我们需要针对不同波段分别计算 PSNR,然后取平均值,这个指标称为 MPSNR。 2. SSIM (Structural SIMilarity) 结构相似性 $SSIM$ 公式基于样本 $x$ 和 $y$ 之间的三个比较衡量:亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 ...
compare_psnr(im_true, im_test, data_range=None) 函数原型可见此处 针对超光谱图像,我们需要针对不同波段分别计算 PSNR,然后取平均值,这个指标称为 MPSNR。 2. SSIM (Structural SIMilarity) 结构相似性 \(SSIM\)公式基于样本\(x\)和\(y\)之间的三个比较衡量:亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构...
图像质量评测指标之PSNR和SSIM 1. PSNR PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)峰值信噪比,一种全参考的图像质量评价指标。 其中,MSE表示当前图像X和参考图像Y的均方误差(Mean Square Error),H、W分别为图像的高度和宽度;n为每像素的比特数,一般取8,即像素灰阶数为256.PSNR的单位是dB,数值越大表示失真越小。PSNR是...
图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM 【摘要】 1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 其中,MSE表示当前图像X和参考图像Y的均方误差(MeanSquare Error),H、W分别为图像的高度和宽度;n为每像素的比特数,一般取8,即像素灰阶数为256. PSNR的单位是dB,数值越大表示失真越小。 PSNR是最普遍和使用最为....
转:图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM https://www.cnblogs.com/seniusen/p/10012656.html 分类: CV & Image Processing 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Picassooo 粉丝- 53 关注- 4 会员号:3720 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: python实现迭代法求方程组的根 » 下一篇: python读入...
图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM 2018-11-24 16:51 −### 1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 给定一个大小为 $m×n$ 的干净图像 $I$ 和噪声图像 $K$,均方误差 $(MSE)$ 定义为: $$MSE = \frac{1}{mn}\sum_{i=0}^{m-1}\sum_{j=0}^{n... ...
针对超光谱图像,我们需要针对不同波段分别计算 PSNR,然后取平均值,这个指标称为 MPSNR。 2. SSIM (Structural SIMilarity) 结构相似性 SSIM公式基于样本x和y之间的三个比较衡量:亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)。 l(x,y)=2μxμy+c1μx2+μy2+c1c(x,y)=2σxσy+c2σx2+...
图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM 1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 给定一个大小为 m×nm×n 的干净图像 II 和噪声图像 KK,均方误差 (MSE)(MSE) 定义为: MSE=1mnm−1∑i=0n−1∑j=0[I(i,j)−K(i,j)]2MSE=1mn∑i=0m−1∑j=0n−1[I(i,j)−K(i,j)]2 ...