噪声图像的加权峰值信噪比

资 源 简 介

噪声图像的加权峰值信噪比

详 情 说 明

在图像处理领域，评价去噪算法效果的核心指标之一是加权峰值信噪比(WPSNR)。相比传统PSNR，WPSNR通过引入人眼视觉特性权重，能更准确地反映图像质量的主观感知。

计算WPSNR的核心思想是：首先对图像进行离散小波变换分解，根据人眼对不同频段敏感度的差异，为各子带分配相应权重系数。高频子带通常获得较低权重，因为人眼对高频噪声不敏感；而中低频子带则赋予较高权重。然后计算加权后的均方误差，最后转换为分贝值。

该指标的优势在于：既保留了PSNR计算简便的特点，又通过模拟人类视觉系统特性，使评价结果更接近主观感受。尤其在评估保留边缘细节的去噪算法时，WPSNR比传统指标更能识别出视觉质量更好的处理结果。