有参考的图像质量评价指标(PSNR, SSIM, MS-SSIM)
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PSNR、SSIM和MS-SSIM是评估图像质量的常用指标，它们分别衡量峰值信噪比、结构相似性和多尺度结构相似性。下面将对这些指标进行直观解释。
PSNR（峰值信噪比）衡量图像中无噪声信号与噪声的比率，值越大表示图像质量越好。对于灰度图像，通过计算原始图像与噪声图像的均方误差来确定，彩色图像则有三种计算方法。PSNR的值越高，图像失真越小。
SSIM（Mean Structural Similarity Index Measure）是一种结构相似性指标，它考虑了亮度、对比度和结构的匹配。SSIM通过比较两个图像在不同方面的相似性来评估，涉及亮度、对比度和结构差异的计算。M-SSIM（Mean SSIM）是通过滑动窗口计算局部区域的SSIM平均值，以反映整体图像的结构相似性。
MS-SSIM（Multi Scale Structural Similarity Index Measure）则考虑了多尺度下的图像细节，通过降低分辨率并分别评估不同尺度的对比度和结构，同时仅在最后一个尺度上评估亮度。它更贴近主观质量评价，通过指数调整不同尺度的重要性，确保不同设置的可比性。实验参数经过优化，为实际应用提供了指导。
这些指标在图像处理和质量评估中扮演着关键角色，它们帮助我们量化图像的失真程度，以便进行优化和比较。
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