psnr和ssim计算 python
时间: 2024-10-03 21:02:25 浏览: 49
PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 和 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 都是用于衡量图像质量和相似度的指标,特别是在数字信号处理和图像处理领域。
1. PSNR: 它是基于像素级别的比较,计算原始图像与重构图像之间的最大信噪比。通常,数值越高表示质量越好。在Python中,可以使用`skimage.metrics.psnr()`函数来计算两个图像的PSNR,它需要两个数组作为输入,一个是参考图像,另一个是待比较的图像。
```python
from skimage.measure import compare_psnr
ref_image = ... # 参考图像
reconstructed_image = ... # 重构后的图像
psnr_value = compare_psnr(ref_image, reconstructed_image)
```
2. SSIM: SSIM更注重结构相似性而非绝对像素值,它考虑亮度、对比度以及结构三个方面的匹配。在Python中,也有相应的库如`scikit-image`或`pytorch-iqa`提供SSIM计算:
```python
from skimage.measure import compare_ssim
ssim_value = compare_ssim(ref_image, reconstructed_image, multichannel=True)
```
在这里,`multichannel=True` 表示图片是彩色的,如果是灰度图则设为`False`。
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