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文档简介

PSNRPSNR的概念01任务PSNR的作用02任务学习目标掌握PSNR的概念和计算公式了解PSNR评价指标的作用1PSNR的概念1PSNR的概念峰值信噪比（PSNR），一种评价图像的客观标准，应用场景有很多。PSNR是“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写。peak的中文意思是顶点，ratio的意思是比率，整个意思就是原始图像与其评估版本(噪声强度)之间图像(信号强度)可能的最大像素值与最大均方误差(MSE)的对数比率。PSNR一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。通常在经过影像压缩之后，通常输出的影像都会在某种程度与原始影像不同。为了衡量经过处理后的影像品质，通常会参考PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意。它是原图像与被处理图像之间的均方误差相对于(2n-1)2的对数值(信号最大值的平方，n是每个采样值的比特数)，它的单位是dB。1PSNR的概念其数学公式如下所示：其中，MSE是原图像与处理图像之间的均方误差，这个相信大家已经很熟悉了，MAX是像素值的最大值。1PSNR的概念Python中两种计算PSNR的方式#method1diff=im1-im2mse=np.mean(np.square(diff))psnr=10*np.log10(255*255/mse)#method2psnr=pare_psnr(im1,im2,255)2PSNR的作用2PSNR的作用对于图像超分辨率，为了衡量经过处理后的图像品质，不能像往常一样使用损失率或准确率作为网络拟合的评价指标，因此使用PSNR来衡量。PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，然而它是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价。PSNR最小值为0，PSNR越大，两张图像差异越小；由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。2PSNR的作用例如右图中：6幅图像计算PSNR：psnr(a,b)=22.8197psnr(a,c)=24.6104psnr(a,d)=23.6994psnr(a,e)=22.9966psnr(a

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