图像质量的评价指标，信噪比等等

资 源 简 介

图像质量的评价指标，信噪比等等

详 情 说 明

图像质量评价是图像处理领域的重要研究内容，主要用于量化评估图像在经过各种处理（如压缩、传输、增强等）后的质量变化。常用的图像质量评价指标可以分为主观评价和客观评价两大类。

信噪比（SNR） 是最基础的客观评价指标之一，定义为信号功率与噪声功率的比值，通常以分贝（dB）为单位。SNR越高，图像质量越好。然而，SNR的计算依赖于原始无噪声图像作为参考，这在某些实际应用中难以获取。

峰值信噪比（PSNR） 是信噪比的改进版本，通过计算原始图像和待测图像之间均方误差（MSE）的比值来评估质量，同样以分贝为单位。PSNR的计算简单且易于实现，广泛应用于图像压缩和重建的质量评估。

结构相似性（SSIM） 是一种更符合人类视觉感知的评价指标，它不仅考虑图像的亮度信息，还对比度和结构信息进行建模。SSIM的取值范围在0到1之间，数值越接近1，表示图像质量越好。SSIM尤其适用于评估图像在压缩或降噪后的视觉质量。

此外，均方误差（MSE） 和 平均绝对误差（MAE） 也是常用的基础指标，但由于它们仅从像素级误差进行分析，往往无法准确反映人眼感知到的质量变化。

随着深度学习的发展，近年来也涌现了基于神经网络的图像质量评价方法，如LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity），这类方法通过学习人类视觉系统的特征表示，进一步提升了评价的准确性。