psnr和ssim计算方式

PSNR和SSIM都是用来评估图像质量的指标。

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是一种用于衡量图像重构质量的指标，通常用于对比原始图像和经过压缩或其他处理后的图像之间的差异。它的计算方式如下：

PSNR = 10 * log10((MAX^2) / MSE)，其中MAX是像素值的最大可能值，MSE是均方误差，计算公式为MSE = (1/N) * ∑(i=1 to N)(I(i) - K(i))^2，其中N为像素点数，I(i)和K(i)分别为原始图像和重构图像在第i个像素点的像素值。

SSIM（Structural Similarity Index）是一种用于衡量两张图像相似度的指标。与PSNR不同，SSIM考虑了图像的结构信息，因此对于图像质量评价更加准确。它的计算方式如下：

SSIM = (2 * μ1 * μ2 + C1) * (2 * σ12 + C2) / ((μ1^2 + μ2^2 + C1) * (σ1^2 + σ2^2 + C2))，其中μ1和μ2分别是两张图像的均值，σ1和σ2分别是两张图像的标准差，σ12是两张图像的协方差，C1和C2是常数，用于避免分母为0的情况。