SSIM:由于SSIM更符合人类视觉系统对图像质量的感知,因此它更适合用于图像质量评估,尤其是在视觉质量(感知图像质量)比数值失真更重要的场景中,如超分辨率图像生成等。 优缺点 PSNR: 优点:计算简单、效率高,适合大规模图像处理任务;具有明确的物理意义,以分贝为单位,易于理解和解释。 缺点:主要关注像素级的误差,未能充...
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
PSNR 和 SSIM 是两种常见的图像质量评价指标,通常用于衡量两张图像的相似度。 参考材料: https://zh.wikipedia.org/wiki/峰值信噪比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/50757421 PSNR PSNR:峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio),常用对数分贝单位来表示。
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...
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...
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 高于 40dB 说明图像质量极好(即非常接近原始图像); 在30—40dB 通常表示图像质量是好的(即失真可以察觉但可以接受); 在20—30dB 说明图像质量差; 低于20dB 图像不可接受。 3、SSIM MSE 与 PSNR 的问题是,在计算每个位置上的像素差异时,其结果仅与当前位置的两个像素值有关,与其它任何位置上的像素无关...
评估方向：SSIM值越接近1，表示图像质量越好。SSIM弥补了PSNR忽略局部结构信息的不足。计算方式：亮度和对比度使用平均值和标准差的比值来衡量，结构则通过归一化后的相关性系数来衡量。最终的SSIM值是这三个特征的加权和。MSSIM则是对整个图像的SSIM值进行平均。综上所述，MSE、PSNR和SSIM各有特点，综合...
SSIM用于比较图像降采样前后边缘检测算法的质量[7]。 PSNR和SSIM的组合用于评估医学图像中预测的边缘[8]。 FOM应用于X射线图像分析[9]。 尽管这些应用表明这些指标可能适用于海岸线检测问题,但我们仍需进行深入的实验研究来验证其有效性。 实验设计 为了深入理解这些评估指标,本文将它们应用于Sentinel-2水体边缘数据集...
SSIM是一个0到1之间的数,越大表示输出图像和无失真图像的差距越小,即图像质量越好。当两幅图像一模一样时,SSIM=1; 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: