深度学习去噪的评价指标

深度学习去噪的评价指标可以从多个角度进行考量。以下是几个常用的评价指标：

1. 均方误差（Mean Square Error，MSE）：MSE是最常用的评价指标之一，它衡量了去噪后图像与原始图像之间的像素差异。MSE越小表示去噪效果越好。

2. 峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）：PSNR是一个常用的评价指标，它通过计算图像的峰值信号与噪声之比来衡量去噪效果。PSNR越高表示去噪效果越好。

3. 结构相似性指数（Structural Similarity Index，SSIM）：SSIM是一种结构化的评价指标，它考虑了图像的亮度、对比度和结构等因素，能够更好地评估去噪后图像与原始图像之间的相似性。SSIM越接近1表示去噪效果越好。

4. 增强信号质量指数（Enhanced Signal Quality Index，ESQI）：ESQI是一种基于人眼感知的评价指标，它综合考虑了图像的亮度、对比度、颜色和纹理等因素，能够更好地评估去噪后图像的视觉质量。ESQI越接近1表示去噪效果越好。