image-processing - SNR和PSNR之间的区别

Question

我了解 SNR 是信号功率与噪声功率的比值，可用于测量添加到图像中的噪声的影响。同样，在 PSNR 中，我们取图像中峰值的平方（如果是 8 位图像，峰值为 255），然后除以均方误差。SNR 和 PSNR 都用于衡量重建后图像的质量，并且值（SNR 或 PSNR）越高，重建效果越好。我不明白的是，就重建图像的结论而言，SNR 和 PSNR 有何不同。一张图片的PSNR得出同一张图片的SNR不能得出什么结论？

Answer 1

SNR 是相对于信号定义的，而 PSNR 是相对于峰值动态范围定义的，即 8 位图像为 255。对于均匀图像，SNR 的定义很差，因此对于重建评估，通常首选 PSNR。

Answer 2

假设您有器官组织的图像。从数学表达式来看，SNR和pSNR的唯一区别是分子部分：前者选择感兴趣区域，然后计算信号的平均值，代表来自器官的信号；而后者计算器官的最大值，这通常是指边界，因为边界信号通常由于反射而很强。两者在量化图像对比度方面都非常有用，但当您要调整感兴趣区域的对比度时，pSNR 更有用，例如，器官内部有更多特征而不是边界，但相比信号较低与边界信号。请注意，有时这种调整是非线性操作，它可能会保持 pSNR 但会增加 SNR。