图像信噪比计算

资 源 简 介

图像信噪比计算

详 情 说 明

图像信噪比（SNR）是衡量数字图像质量的重要指标，它反映了有效信号与噪声之间的比例关系。与峰值信噪比（PSNR）不同，常规信噪比计算更关注图像整体的噪声分布情况。

核心计算逻辑包含三个步骤：首先提取图像的信号成分，通常使用均值滤波或高斯滤波对原始图像进行平滑处理；其次计算噪声成分，即原始图像与平滑后图像的差值；最后通过信号能量与噪声能量的比值取对数得到SNR值（单位dB）。

实际应用中需注意：平滑处理的窗口大小会影响结果准确性，小窗口保留细节但噪声估计不稳定，大窗口可能过度平滑导致信号损失。针对不同类型的图像（如医学影像/自然场景），可能需要调整预处理方式或采用加权计算策略。

扩展场景中，该指标可结合局部区域分析实现自适应降噪，或作为机器学习模型的输入特征用于图像质量评估任务。在遥感、显微成像等专业领域，还会针对传感器特性进行频域分解计算多波段信噪比。