MSE RMSE PSNR SSIM

2024-07-04 06:37:20

MSE和RMSE

MSE: Mean Squared Error
均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值;
MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。

RMSE
均方误差:均方根误差是均方误差的算术平方根

PSNR和SSIM

PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）峰值信噪比，一种全参考的图像质量评价指标。

其中，MSE表示当前图像X和参考图像Y的均方误差（Mean Square Error），H、W分别为图像的高度和宽度；n为每像素的比特数，一般取8，即像素灰阶数为256. PSNR的单位是dB，数值越大表示失真越小。

PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，然而它是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价。由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。

SSIM（structural similarity）结构相似性，也是一种全参考的图像质量评价指标，它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。

其中ux、uy分别表示图像X和Y的均值，σX、σY分别表示图像X和Y的方差，σXY表示图像X和Y的协方差，即

C1、C2、C3为常数，为了避免分母为0的情况，通常取C1=(K1*L)^2, C2=(K2*L)^2, C3=C2/2, 一般地K1=0.01, K2=0.03, L=255. 则

SSIM取值范围[0,1]，值越大，表示图像失真越小.

在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量，即平均结构相似性MSSIM：

MSE RMSE PSNR SSIM相关推荐

图像相似性评价指标（SSIM、MSE、PSNR）简单介绍及计算方法
图像相似性评价指标图像相似性评价指标 SSIM(结构相似性) MSE(均方误差) PSNR(峰值信噪比 ) 使用python进行计算图像相似性评价指标对于图像生成质量的通用性评价指标主要有SSI ...
图像质量评估指标：MSE，PSNR，SSIM
文章目录 MSE与PSNR的计算方法 MSE与PSNR的问题 SSIM的理念与计算方法理念概念准备公式理解基本元素三原则亮度.对比度.结构的相似度指标设计最终公式程序计算方法计算公式 ...
图像质量评价方法PSNR+SSIM评估指标SROCC,PLCC
图像质量评价方法PSNR+SSIM&&评估指标SROCC,PLCC ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代 ...
MATLAB LSB图像信息隐藏最低位平面验证以及PSNR SSIM评价
一.算法原理 1.位平面定义定义:对于一幅用多个比特表示其灰度值的图像来说,其中的每个比特可看作表示了一个二值的平面,也称为图像的位平面. 2. LSB算法介绍 LSB是Least Singif ...
图像质量评估指标：PSNR / SSIM 原理及Python代码
1. PSNR PSNR(峰值信噪比,Peak Signal-to-Noise Ratio),用于衡量两张图像之间差异,例如压缩图像与原始图像,评估压缩图像质量:复原图像与ground truth ...
ML之ME/LF：机器学习中回归预测模型评估指标(MSE/RMSE/MAE)简介、使用方法、代码实现、案例应用之详细攻略
ML之ME/LF:机器学习中回归预测模型评估指标(MSE/RMSE/MAE)简介.使用方法.代码实现.案例应用之详细攻略目录回归预测问题中评价指标简介 RMSE 标准差SD MSE函数
（超详细）实现计算图片相似度MSE和PSNR
这是本菜鸡在<信息隐藏>这门选修课中遇到的其中一个问题,在网络上找到的绝大部分实现都是直接调库啊啥的,而且就MSE和PSNR的理论公式中的数值表达都没有一个具体的定义,导致我想自己动手实现 ...
java的mape_深度学习-回归问题的评估指标：MAE, MAPE, MSE, RMSE, R2_Score
回归问题常用的评估指标回归问题常用的评估指标包括:MAE, MAPE, MSE, RMSE, R2_Score等. 这些评价指标基本都在 sklearn 包中都封装好了,可直接调用. 安装 skle ...
预测评价指标：MSE,RMSE,MAE，MAPE，SMAPE
目录前言 MSE RMSE MAPE SMAPE Python程序前言分类问题的评价指标是准确率,回归算法的评价指标是MSE,RMSE,MAE.测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越 ...

最新文章

热门文章