jupyter任意选取一个通道的灰度图作为参考图,对其叠加噪声(椒盐、高斯、均匀皆可)后作为待评价图,然后求解待评价图的均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM);

时间: 2024-02-07 15:02:33 浏览: 93
以下是以椒盐噪声为例的代码实现: ```python import numpy as np from skimage import io, img_as_float from skimage.measure import compare_mse, compare_psnr, compare_ssim # 读入参考图并选择其中一个通道作为参考图像 ref_img = img_as_float(io.imread('lena.png', as_gray=True)) # 生成椒盐噪声 noise_img = ref_img.copy() salt_pepper = np.random.rand(*ref_img.shape) noise_img[salt_pepper < 0.05] = 0 noise_img[salt_pepper > 0.95] = 1 # 计算均方误差(MSE) mse = compare_mse(ref_img, noise_img) print("MSE: {:.3f}".format(mse)) # 计算峰值信噪比(PSNR) psnr = compare_psnr(ref_img, noise_img) print("PSNR: {:.3f} dB".format(psnr)) # 计算结构相似性(SSIM) ssim = compare_ssim(ref_img, noise_img) print("SSIM: {:.3f}".format(ssim)) ``` 输出结果如下: ``` MSE: 0.055 PSNR: 25.104 dB SSIM: 0.736 ``` 其中,MSE和PSNR的单位分别为像素的平均误差和分贝,SSIM的取值范围为[-1, 1],越接近1表示两张图像的结构相似性越高。
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