理论讲解:
峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,简称PSNR)是一种广泛应用于图像和视频处理领域的客观图像质量评价指标。它主要用于衡量图像的噪声水平和图像质量,可以用来评估图像处理算法的性能。PSNR基于均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)定义,用于评估原始图像与失真图像之间的质量差异。以下是对PSNR的详细解析。
PSNR的定义与原理
PSNR是衡量图像质量的指标之一,它基于MSE来量化原始图像与失真图像之间的误差,并将这个误差值转换为分贝(dB)单位,以提供更直观的质量评价。PSNR值越高,表示图像质量越好,失真越小。
PSNR的计算公式如下:
PSNR = 10 × log10 (MAX^2 / MSE)
其中,MAX表示图像像素点的最大数值,对于8位图像,MAX = 2^8 - 1 = 255。MSE表示均方误差,计算公式为:
MSE = 1 / (m × n) × Σ(I(i, j) - K(i, j))^2
其中,I和K分别代表原始图像和失真图像,m和n分别为图像的行数和列数。