图像信噪比计算 python 图像信噪比snr

信噪比，英文名称叫做SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)，又称为讯噪比。是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。这里面的信号指的是来自设备外部需要通过这台设备进行处理的电子信号，噪声是指经过该设备后产生的原信号中并不存在的无规则的额外信号（或信息），并且该种信号并不随原信号的变化而变化。

图像信噪比

图像的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功率谱难以计算，有一种方法可以近似估计图像信噪比，即信号与噪声的方差之比。首先计算图像所有象素的局部方差，将局部方差的最大值认为是信号方差，最小值是噪声方差，求出它们的比值，再转成dB数，最后用经验公式修正，具体参数请参看“反卷积与信号复原（邹谋炎）”。s/n叫做信噪比。由于在实际使用中S与N的比值太大，故常取其分贝数(db)。分贝与信噪比的关系为 : db=10lg（s/n）

 举例

一般监控摄像机的图像信噪比是在50dB，像美电贝尔系列BL-CB800ATM-N.

信噪比是信号电压对于噪声电压的比值，通常用符号s/n来表示。由于在一般情况下，信号电压远高于噪声电压，比值非常大，信噪比的单位用db来表示。一般摄像机给出的信噪比值均是在agc（自动增益控制）关闭时的值，因为当agc接通时，会对小信号进行提升，使得噪声电平也相应提高。 信噪比的典型值为45~55db，若为50db，则图像有少量噪声，但图像质量良好；若为60db，则图像质量优良，不出现噪声。