图像处理 - PSNR和SSIM指标是否显示平滑（降噪）质量？

Question

对于我的图像处理类项目，我使用各种过滤算法（双边滤波器，NL-Means等）过滤图像，并尝试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（消除噪音）？
• 为了获得高质量的平滑，SSIM值应该接近1吗？
• 是否还有其他指标或方法来衡量平滑质量？

我真的很困惑。任何帮助将受到高度赞赏。谢谢。

Answer 1

对于理想的结果图像，PSNR计算去噪后的均方重建误差。较高的PSNR意味着更多的噪音消除。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还去除纹理的一部分的算法将具有良好的分数。

已经开发了SSIm以具有质量重建度量，该度量还考虑去噪图像与理想图像之间的边缘（高频内容）的相似性。为了获得良好的SSIM测量，算法需要在保留对象边缘的同时去除噪声。

因此，SSIM看起来像是“更好的质量测量”，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）。

Answer 2

扩展@sansuiso的回答

您可以使用很多其他图像质量测量来评估您的情况下各种滤波器的去噪能力NL均值，双边滤波器等

这是一个图表，演示了可以使用的各种参数

是的，更多的PSNR更好的是去噪能力

Here是一篇论文，您可以在其中找到有关这些参数的详细信息，并且可以找到MATLAB代码here

PSNR 是重建图像质量的评价标准，是重要特征

NAE 的值越大意味着图像质量差

SC 的较大值意味着图像质量较差。

Answer 3

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。 PSNR比SSIM对噪声更敏感。另一方面，其他参数的灵敏度几乎相同：高斯模糊和区分质量。