计算5种图像的质量参数

资 源 简 介

计算5种图像的质量参数

详 情 说 明

图像质量评估在计算机视觉和图像处理领域具有重要意义。常用的5种图像质量参数能够从不同维度反映图像特性。

灰度均值是最基础的统计特征，反映图像整体的明暗程度。计算方法是对所有像素的灰度值取算术平均。数值越大表示图像整体越亮。

方差用于衡量像素值分布的离散程度。高方差通常意味着图像包含更多细节和纹理信息，但过高可能表示存在噪声。

平均梯度通过计算相邻像素差异来反映图像清晰度。该指标对边缘和纹理变化敏感，数值越大通常代表图像越锐利。

熵是信息论概念，用于量化图像包含的信息量。通过统计灰度级分布概率计算得出。高熵值表明图像内容复杂、信息丰富。

峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)通常用于对比原始图像与处理后图像的质量差异。PSNR值越高，说明图像失真越小；而MSE值越小，表示处理后的图像与原始图像差异越小。

这些指标各有侧重，在实际应用中常需要组合使用，才能全面评估图像质量。