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一、均方误差(Mean Square Error,MSE)
1. 简介
均方误差是失真图像与原始图像做差取平方和,均方误差的计算复杂度低,和人的主观评价差距较大
2. 公式
二、峰值信噪比(Peak Signal Noise Ratio,PSNR)
1. 简介
峰值信噪比是用来衡量信号失真程度的指标,是峰值信号的能量与噪声的平均能量之比,计算时取log,单位为分贝。PSNR是最普遍,使用最广泛的评价图像的方法。计算复杂度低,与人的视觉评价有一定的差距
2. 计算
(1) 灰度图像计算
(2) RGB彩色图像计算
三、结构相似性(Structure Similarity Index,SSIM)
1. 简介
结构相似性是一种用来衡量重建图像与目标图像相似程度的指标,从亮度、对比度和结构三方面衡量图像的相似性,因此相邻的像素具有较强的关联性,即物体结构信息的相似性。与人的视觉评价具有高度的相似性,同时由于人的视觉系统是高度的非线性的,仅仅比较两个图像的结构相似性还远远不够,有很大的成长空间
2. 计算
亮度、对比度和结构三者的计算如下
式中、
和
是为了维持各式的稳定,避免分母为0,其中
;
;
;
、
和
分别代表图像
与图像
的均值,
和
分别代表图像
与图像
的标准差,
代表图像
和图像
的协方差,计算方法如下:
SSIM的计算如下式所示
在计算过程中,通常将指数均设为1,SSIM的最终表达为:
对于RGB图像,SSIM的计算为分别计算每个通道的SSIM值,然后取平均