MSE和PSNR计算

资 源 简 介

MSE和PSNR计算

详 情 说 明

在图像处理和计算机视觉领域，评估两幅图像之间的相似度或差异程度是常见需求。MSE（均方误差）和PSNR（峰值信噪比）是两种广泛使用的图像质量评估指标。

MSE通过计算两幅图像对应像素值差的平方的平均值来衡量误差。数值越小表示两幅图像越接近，完全相同时MSE为零。虽然计算简单，但MSE对误差的平方放大使得它对较大的差异更为敏感。

PSNR基于MSE的结果，通过最大可能像素值与MSE的对数比来评估图像质量。PSNR值越大表示图像质量越好，通常以分贝（dB）为单位。由于PSNR考虑了图像的最大可能像素值（如255对于8位图像），它能够更直观地反映主观感知质量。

这两种指标常用于图像压缩、去噪、超分辨率重建等任务的性能评估。需要注意的是，它们虽然计算高效，但与人类视觉感知的相关性有限，因此在实际应用中可能需结合其他评估方法。