psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写,即峰值信噪比,是一种评价图像的客观标准。 为了衡量经过处理后的影像品质,我们通常会参考PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意。PSNR的单位是dB,数值越大表示失真越小。n为每像素的比特数,一般的灰度图像取8,即像素灰阶数为256。它是原图像与被处理图像之间的均方误差...
1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 由上可见,PSNR相对MSE多了一个峰值,MSE是绝对误差,再加上峰值是一个相对误差指标 一般地,针对 uint8 数据,最大像素值为 255,;针对浮点型数据,最大像素值为 1。 上面是针对灰度图像的计算方法,如
分别计算 RGB 三个通道的 PSNR,然后取平均值 计算RGB 三通道的 MSE ,然后再除以 3 将图片转化为 YCbCr 格式,然后只计算 Y 分量也就是亮度分量的 PSNR 其中,第二和第三种方法比较常见。 2. SSIM (Mean Structural Similarity Index Measure)平均结构相似性 SSIM是一个广泛使用的图像质量评价指标,它是基于人眼...
RMSE、PSNR和SSIM的局限性: 这些指标表现出对低边缘密度图像的偏好,这可能导致对实际边缘检测性能的错误评估。它们倾向于选择产生较少边缘的参数设置,而不是最准确反映真实边缘的设置。 距离信息的重要性: FOM的优势主要源于其考虑了预测边缘与真...
为了解决这个问题,研究者们提出了许多图像评价指标,其中最常用的包括PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)、SSIM(Structural Similarity Index Measure)、LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity)和FID(Frechet Inception Distance)。下面将对这四个指标进行详细介绍。 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)PSNR是一种...
PSNR通常以分贝(dB)作为单位,数值越大表示图像质量越好。 相比之下,SSIM指标是一种用于衡量图像相似度的指标,它通过比较原始图像与经过处理后的图像之间的结构相似性来评估图像的相似程度。SSIM的数值范围为0到1,数值越接近1表示图像相似度越高,数值越接近0表示图像差异越大。SSIM的计算公式为: SSIM(x, y) = (...
如PSNR一样,SSIM这种常用计算函数也被tensorflow收编了,我们只需在tf中调用ssim就可以了tf.image.ssim(x, y, 255) 源代码如下: importnumpyasnpdefssim(y_true , y_pred): u_true = np.mean(y_true) u_pred = np.mean(y_pred) var_true = np.var(y_true) ...
SSIM是一种衡量两幅图像相似度的指标,它从图像组成的角度出发,将结构信息定义为独立于亮度、对比度的属性,反映场景中物体结构的属性。结构相似性的范围为-1到1,当两张图像一模一样时,SSIM的值等于1。与PSNR相比,SSIM更符合人眼的视觉特性,能够更准确地评估去雾算法的性能。在实际应用中,我们可以结合PSNR和SSIM...
PSNR的计算可以通过以下公式完成: [ PSNR = 10 \times \log_{10}\left(\frac{{MAX_{I}^2}}{{MSE}}\right) ] 其中,( MAX_{I} )为图像中的最大可能值(对于8位图像,通常为255),( MSE )为均方误差。 1.2 SSIM(Structural Similarity Index Measure) ...
RMSE值越小表示性能越好,而PSNR值越大表示性能越好。由于这两个指标都基于MSE,我们可以预期它们会得出类似的结论。 结构相似性指数(SSIM) SSIM是一种广泛用于评估图像质量的指标。它试图以更接近人类视觉系统识别对称性的方式比较图像[6]。SSIM包括三个组成部分:亮度(l)比较图像的亮度,对比度(c)测量像素变化的相似...