峰值信噪比PSNR 结构相似性SSIM

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）和结构相似性（Structural Similarity，SSIM）都是用于评估图像质量的指标。 PSNR是一种基于均方误差（Mean Squared Error，MSE）的指标，它衡量了原始图像与经过压缩或处理后的图像之间的差异。PSNR越高，表示两幅图像之间的差异越小，图像质量越好。PSNR的计算公式为： PSNR = 10 * log10 (MAX^2 / MSE) 其中，MAX表示像素值的最大值，通常为255或1。 SSIM是一种结构化的指标，它考虑了图像的亮度、对比度和结构等因素，更符合人类视觉感知。SSIM的计算公式为： SSIM(x, y) = (2 * μx * μy + C1) * (2 * σxy + C2) / (μx^2 + μy^2 + C1) * (σx^2 + σy^2 + C2) 其中，x和y分别表示原始图像和处理后的图像，μ和σ分别表示均值和标准差，C1和C2是常数，用于避免分母为0的情况。 PSNR和SSIM都有其优缺点，PSNR适用于评估压缩和编码等处理后的图像质量，但不太适用于评估去噪、锐化等处理后的图像质量；而SSIM则更符合人类视觉感知，但计算复杂度较高。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的指标进行评估。