图像处理- PSNR和SSIM度量是否显示平滑(降噪)质量？

Question

在我的图像处理类项目中，我使用各种滤波算法(双边滤波、NL-均值等)对图像进行滤波。并试图将结果与变化的参数进行比较。我遇到了PSNR和SSIM指标来衡量过滤器的质量，但是我不能完全理解这些值的含义。有人能帮我一下吗？

• 较高的PSNR值是否意味着更高质量的平滑(去除噪声)？
• 为了获得高质量的平滑效果，SSIM值应该接近1吗？
• 是否有其他度量或方法来衡量平滑质量？

我真的很困惑。任何帮助都将不胜感激。谢谢。

Answer 1

对于理想的结果图像，PSNR计算去噪后的均方重构误差。较高的PSNR意味着更多的噪音消除。然而，作为一个最小二乘结果，它稍微偏向于过平滑(=模糊不清)结果，即一个算法，不仅消除噪声，而且纹理的一部分将有一个好的分数。

SSIm已经发展成为一种质量重建度量，它也考虑到去噪图像与理想图像之间边缘的相似性(高频内容)。为了获得较好的SSIM测度，算法需要在去除噪声的同时保持目标的边缘。

因此，SSIM看起来是一个“更好的质量度量”，但它的计算更加复杂(精确的公式涉及每像素一个数字，而PSNR则给出整个图像的平均值)。

Answer 2

扩展@sansuiso的答案

还有很多其他的图像质量度量可以用来评估各种滤波器的去噪能力，比如NL方法，双边滤波器等等。

下面是一个图表，它演示了可以使用的各种参数

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是的，而且PSNR更好的是去噪能力。

这里是一篇论文，您可以在其中找到有关这些参数的详细信息，而MATLAB代码可以找到这里。

PSNR是重建图像质量的评价标准，是重建图像质量的重要特征。

NAE值越大，图像质量越差。

SC值大意味着图像质量差。

Answer 3

关于本条：

WeAT8.44.pdf

我发现SSIM可以得到PSNR，反之亦然。PSNR比SSIM对噪声更敏感。另一方面，其他参数在灵敏度上几乎相等:高斯模糊和鉴别质量。