PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio,峰值信噪比)和SSIM(Structural Similarity Index,结构相似性指数)都是图像质量评价中常用的指标,用于衡量重建图像与参考图像(通常是原始图像)之间的相似度和质量。以下是两者的具体区别: 一、定义与计算方式 PSNR 定义:PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标,它基于信号与噪声...
缺点:PSNR指标对于一些细节和纹理的失真可能不够敏感,有时候会出现评价结果与人的视觉感受不一致的情况。 SSIM(Structural Similarity Index Measure)SSIM是一种结构相似性指标,旨在衡量两幅图像之间的结构相似度。该指标由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室提出。SSIM的计算公式如下: SSIM(x, y) = (2 * u*...
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
y = sess.run(psnr(t1, t2))print(y)if__name__ =='__main__': _main() SSIM简介 SSIM是一种衡量两幅图片相似度的指标。 出处来自于2004年的一篇TIP,标题为:Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity论文地址,与PSNR一样,SSIM也经常用作图像质量的评价。 先了解SSIM的...
PSNR的值越大越好。 上面是针对灰度图像的计算方法,如果是彩色图像,通常有3种方法来计算: 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 ...
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) = (...
SSIM(X,Y)=1M∑j=1MSSIM(xi,yj) 4、代码实现 先写到这,代码下次再补充。 参考博客 图像质量评估指标:MSE,PSNR,SSIM_拜阳的博客-CSDN博客_图像mse PSNR-峰值信噪比(原理及python代码实现)_木盏的博客-CSDN博客_psnr 好风:SSIM (Structure Similarity Index Measure) 结构衡量指标+代码...
PSNR的计算公式如下: PSNR = 10 * log10(MAX^2 / MSE) 其中,MAX表示图像像素的最大值,一般为255;MSE(Mean Squared Error)表示图像的均方误差,计算方式为两幅图像像素差的平方的均值。 PSNR的取值范围是[0, +∞),PSNR值越高,表示图像质量越好;PSNR值越低,表示图像失真越大。 SSIM和PSNR作为图像质量评价...
PSNR = 10 * log10([公式]² / MSE)对于 uint8 数据，最大像素值为 255，对于浮点型数据为 1。灰度图像与彩色图像计算方法有所不同，一般有三种方法。超光谱图像的 PSNR 为每个波段的平均值，称为 MPSNR。SSIM（结构相似性）基于亮度、对比度和结构三个比较衡量。公式表示为：SSIM = [...
PSNR和SSIM都是用于评估图像质量的指标。PSNR： 定义：全称Peak SignaltoNoise Ratio，是衡量图像质量的一个重要指标。 用途：在图像处理和视觉感知领域，被广泛使用来评估图像重建质量和编码效果。 评估方式：从数值层面分析图像原始与处理后的差异，通过将原始图像与处理图像的每个像素值进行比较，计算均方...