[总结]图像的信噪比和峰值信噪比

峰值信噪比(Peak Signal to NoiseRatio, PSNR)是最广泛使用的评价图像质量的客观标准。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（即信号最大值的平方，其中n 是每个采样值的比特数）。

一般的，

PSNR=10* log（255^2/MSE）

其中255就是8 bits表示法的最大值(Peak)，而MSE 表示原图像与处理图像之间均方误差(Mean Square Error)，如果不用8bit那么就不是255^2了，这里要注意下。

MSE=(1/PixelNum)*（对x，y求和（P(x，y)-P（x，y））^2） PSNR单位为dB，PSNR越大表示失真越小.

图象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象信噪比，即信号与噪声的方差之比。首先计算图象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）”。

一段程序： double temp1= 0.0;

double temp2= 0.0;

for(inti=0;i1 / 3

for(int j=0;jtimp2=temp2+(OldImage[i][j]-NewImage[i][j])*(OldImage[i][[j]-NewImage[i][j];} double SNR=255*255/Temp2*ROW*COL; SNR=10*log10(SNR);//SNR即为信噪比 double PSNR=temp1/temp2;

PSNR=10*log10(PSNR);// PSNR即为峰值信噪比 另一段程序： （跟上一个不太一致） doublemse = 0.0;

signed short temp; for( y = 0; y < c; y++ )

for( x = 0; x < r; x++ ){temp = (signed short)map1[y][x]-(signed short)map2[y][x]; mse += (double)temp*temp;}if(mse<

0.1e-6){printf(\"\\nThe two file are the same!\\n\");}mse = mse / ( 1.0*r*c);

doublepsnr = 10 * log10(

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255.0* 255.0/mse);

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