ERGAS怎么计算的，解释并给出python代码并解释

ERGAS (Efficiency Relative to a Gaussian Signal) 是一种用于评估图像压缩质量的指标，它衡量的是压缩后的图像与未压缩原始图像之间的偏差相对于理想高斯信号偏差的比例。ERGAS越小，表示压缩效果越好。

ERGAS的计算公式如下：
ERGAS = 100 * ((MSE / MSEE) - 1)

其中：
- MSE (Mean Squared Error) 是压缩图像与原图像像素差平方的平均值。
- MSEE (Mean Square Error of the Ideal Gaussian Signal) 是理想高斯信号的均方误差，通常假设为0。

以下是使用Python计算ERGAS的简单示例：

import numpy as np

def calculate_ergas(compressed_image, original_image):
    # 计算MSE
    mse = np.mean((compressed_image - original_image) ** 2)
    
    # 假设理想高斯信号的MSEE为0（对于评估图像压缩，可以近似为零）
    msee = 0
    
    # 计算ERGAS
    ergas = 100 * ((mse / msee) - 1)
    
    return ergas

# 使用示例，这里只是示例，你需要提供实际的压缩图像和原始图像数据
compressed_data = ... # 压缩后的numpy数组
original_data = ... # 原始的numpy数组

ergas_value = calculate_ergas(compressed_data, original_data)
print(f"ERGAS value: {ergas_value:.2f}%")

在这个例子中，`compressed_image`和`original_image`应为形状相同的numpy数组，分别代表压缩后的图像和原始图像。ERGAS值会返回一个百分比，值越小说明压缩效果越好。