python 峰值信噪比可以比较两个图片的相似度吗 峰高的信噪比怎么算_MATLAB

psnr

峰值信噪比（PSNR），一种评价图像的客观标准。它具有局限性，PSNR是“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写。peak的中文意思是顶点。而ratio的意思是比率或比列的。整个意思就是到达噪音比率的顶点信号，psnr是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，输出的影像通常都会有某种程度与原始影像不一样。为了衡量经过处理后的影像品质，我们通常会参考PSNR值来认定某个处理程序够不够令人满意。它是原图像与处理图像之间均方误差相对于(2^n-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。公式如下：

 

　　PSNR=10*log10((2^n-1)^2/MSE)

 

　　其中，MSE是原图像与处理图像之间均方误差。公式中的符号采用了MATLAB的用法。

 

　　Peak就是指8bits表示法的最大值255。MSE指MeanSquareError，I(角标n)指原始影像第n个pixel值，P(角标n)指经处理后的影像第n个pixel值。PSNR的单位为dB。所以PSNR值越大，就代表失真越少。

 

编辑本段PSNR优缺点

　　PSNR是最普遍，最广泛使用的评鉴画质的客观量测法，不过许多实验结果都显示，PSNR的分数无法和人眼看到的视觉品质完全一致，有可能PSNR较高者看起来反而比PSNR较低者差。这是因为人眼的视觉对于误差的敏感度并不是绝对的，其感知结果会受到许多因素的影响而产生变化（例如：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）。[1]

 

编辑本段PSNR的一种Matlab实现

　　PSNR的Matlab实现

 

%**********************************************
 
　　%计算峰值信噪比子程序
 
　　% 输入：Im_original 原始图像
 
　　% Im_modified 修改过的图像
 
　　% 输出：S 峰值信噪比
 
　　%注：此程序用来计算灰度图像的失真程度
 
　　% ************************************************
 
　　function S=PSNR(Im_original,Im_modified)
 
　　if(size(Im_original)~=size(Im_modified))
 
　　error('错误，两个输入的图像大小不一致！')
 
　　end
 
　　if(~isrgb(Im_original)&~isrgb(Im_modified))
 
　　[m,n]=size(Im_original);
 
　　A=double(Im_original);
 
　　B=double(Im_modified);
 
　　sumaDif=0;
 
　　maxI=m*n*max(A.^2);
 
　　for u=1:m
 
　　for v=1:n
 
　　sumaDif=sumaDif+(A(u,v)-B(u,v))^2;
 
　　end
 
　　end
 
　　if(sumaDif==0)
 
　　sumaDif=1;
 
　　end
 
　　Si=maxI/sumaDif;
 
　　S=10*log10(Si);
 
　　else
 
　　error('错误，输入的图像为彩色图像')
 
　　end
 
　　end %func end