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MSE(均方误差)是最基础的图像质量评价指标之一,主要用于量化两幅图像之间的差异程度。它的核心原理是逐像素比较参考图像与待评估图像的灰度值差异。
计算过程本质上分为三个步骤:首先对两个图像的每个对应像素点作差值计算,然后将差值平方(消除正负影响),最后对所有像素点的平方差求平均值。这种计算方式使得MSE对较大的局部误差特别敏感,即使是图像中某个小区域的明显失真也会导致指标值显著上升。
在实际应用中需要特别注意:MSE值越小确实代表图像相似度越高,但它作为纯数学指标存在明显局限——完全依赖像素级数值比较,无法反映人类视觉系统对图像质量的感知特性。因此常需要与其他评价指标配合使用,才能更全面地评估图像质量。