图像去噪的FOM怎么算

FOM（Figure of Merit，性能指标）在图像去噪（Image Denoising）中通常用来评估去噪算法的性能。它结合了去噪后的图像质量和处理复杂度两个方面。FOM的计算方法可能会根据不同的评价标准而有所不同，常见的有以下几种：

1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 与 SSIM (Structural Similarity Index) 结合：PSNR衡量的是图像的重构精度，而SSIM考虑的是结构相似性。FOM可以通过这两个指标的加权平均来计算，例如 FOM = α*PSNR + β*SSIM。

2. SNR (Signal-to-Noise Ratio)：直接比较原始图像和去噪后图像的信噪比，数值越大表示去噪效果越好。

3. MSE (Mean Squared Error)：均方误差越小，说明噪声去除得越好，MSE = ||I_clean - I_denoised||^2 / N，其中I_clean是无噪声图像，I_denoised是去噪后的图像。

4. 人工评分或主观评估：有时会通过人眼观察或专业人士打分来衡量去噪后图像的质量，这种FOM更依赖于主观判断。

计算FOM时，一般会选择一个合适的权重体系来平衡图像质量的客观度量和算法复杂度。