视频质量评估指标PSNR的代码
时间: 2024-05-12 20:16:57 浏览: 15
可以使用以下Python代码计算图像的PSNR值:
```python
import cv2
import numpy as np
def psnr(img1, img2):
mse = np.mean((img1 - img2)**2)
if mse == 0:
return float('inf')
max_pixel = 255.0
psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
return psnr
# 用法示例
img1 = cv2.imread("img1.png")
img2 = cv2.imread("img2.png")
print(psnr(img1, img2))
```
其中 `img1` 和 `img2` 为两张需要比较的图片。函数返回值为它们之间的PSNR值。
相关问题
视频质量评价方法PSNR
PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)是一种用的视频质量评价方法,用于衡量原始视频和压缩后视频之间的失真程度。PSNR通过计算信号的峰值与信号的均方误差之比来评估视频质量,其数值越高表示视频质量越好。
PSNR的计算公式如下:
PSNR = 10 * log10((MAX^2) / MSE)
其中,MAX表示像素值的最大可能取值(例如8位图像中为255),MSE表示均方误差,即原始视频与压缩后视频之间每个像素差的平方的平均值。
PSNR的单位通常以分贝(dB)表示,常见的PSNR数值范围为20dB到50dB。一般来说,当PSNR大于30dB时,人眼难以察觉到视频的失真;当PSNR大于40dB时,视频质量较好;当PSNR大于50dB时,视频质量非常好。
需要注意的是,PSNR只能作为一种客观评价指标,它无法完全反映人眼对视频质量的主观感受。因此,在实际应用中,还需要结合其他评价方法和用户反馈来综合评估视频质量。
matlab图像质量评价指标PSNR
PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio,峰值信噪比)是一种用于衡量图像质量的指标,常用于比较原始图像和压缩后的图像质量。它的计算公式为:
PSNR = 10 * log10(max^2 / MSE)
其中,max是像素值的最大值(比如对于8位灰度图像,max为255),MSE是均方误差(Mean Squared Error)的缩写,表示原始图像和压缩后的图像之间每个像素值的差异的平方和的平均值。PSNR的单位是分贝(dB),数值越大表示图像质量越好。一般认为PSNR大于30dB的图像质量较好,大于40dB的图像质量非常好。