对于我的图像处理类项目，我正在使用各种过滤器算法（双边过滤器、NL-Means 等）过滤图像，并尝试将结果与不断变化的参数进行比较。我遇到了 PSNR 和 SSIM 指标来衡量过滤器质量，但无法完全理解这些值的含义。任何人都可以帮助我：
- 更高的 PSNR 值是否意味着更高质量的平滑（消除噪声）？
- 为了获得高质量的平滑，SSIM 值是否应该接近 1？
- 是否有任何其他指标或方法来衡量平滑质量？
我真的很困惑。任何帮助将不胜感激。谢谢你。
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对于理想的结果图像，PSNR 计算去噪后的均方重构误差。更高的 PSNR 意味着去除更多的噪声。然而，作为最小二乘结果，它略微偏向于过度平滑（=模糊）的结果，即不仅去除噪声而且去除部分纹理的算法将获得良好的分数。
SSIm 已被开发为具有质量重建度量，该度量还考虑了去噪图像和理想图像之间边缘（高频内容）的相似性。为了获得良好的 SSIM 度量，算法需要在去除噪声的同时保留对象的边缘。
因此，SSIM 看起来像是“更好的质量度量”，但计算起来更复杂（确切的公式涉及每个像素一个数字，而 PSNR 为您提供整个图像的平均值）。
于 2012-05-05T21:54:38.787 回答
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扩展@sansuiso的答案
在您的案例中，您可以使用许多其他图像质量度量来评估各种过滤器的去噪能力 NL 均值、双边过滤器等
这是一张图表，展示了可以使用的各种参数
是的，而且 PSNR 更好的是去噪能力
这是一篇论文，您可以在其中找到有关这些参数的详细信息，并且可以在此处找到 MATLAB 代码
PSNR是重建图像质量的评价标准，是重要的特征
NAE值大表示图像质量差
SC值大意味着图像质量差。
于 2012-05-06T05:01:58.257 回答
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关于这篇文章： http:
//icpr2010.org/pdfs/icpr2010_WeAT8.44.pdf
我发现PSNR可以通过SSIM获得，反之亦然。并且 PSNR 对噪声比 SSIM 更敏感。另一方面，其他参数的灵敏度几乎相同：高斯模糊和辨别质量。
于 2013-07-17T19:57:28.253 回答