图像质量评估工具PSNR值的计算方法与应用

版权申诉
psnr
psnr值
5星 · 超过95%的资源 1 下载量 89 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 47.61MB RAR 举报
资源摘要信息:"PSNR（峰值信噪比）是衡量图像质量的常用指标，用于评估两张图像之间的相似度。PSNR值越高，表示两张图像之间的差异越小，图像质量越接近。在图像处理领域，PSNR是一个非常重要的评价标准，尤其在图像压缩和恢复、图像增强和图像识别等领域中应用广泛。 PSNR的计算方法是基于均方误差（MSE）的对数函数。首先，需要计算出两张图像之间的像素值差异的平方，然后求其平均值，最后再对这个平均值取负对数（以10为底）。公式表示为： PSNR = 20 * log10(MAXI) / sqrt(MSE) 其中，MAXI是图像中像素值的最大可能值，MSE是均方误差。对于8位的灰度图像来说，MAXI的值为255。 在实际操作中，通常会使用专业的图像处理软件或者编写特定的代码来计算两张图像之间的PSNR值。例如，可以使用MATLAB、Python的OpenCV库、ImageMagick等工具来实现这一功能。 描述中提到的“两张图像PSNR值为5”，这个说法是不准确的。PSNR值是一个计算出来的结果，不是固定的值。PSNR值会根据两张图像之间的差异程度而变化，如果两张图像完全相同，则PSNR值是无限大的。描述中的“5”可能是对PSNR值的一个具体例子，但这个值并不代表所有情况下两张图像的PSNR值。 在压缩包子文件列表中，文件名为“psnr”，这可能是一个包含了相关计算PSNR值的程序、脚本或者数据文件的压缩包。用户可能需要解压这个文件，然后使用其中的工具或者数据来进行图像之间的PSNR值计算。 标签中列出的“psnr”、“psnr值”、“psnr值为5”、“两张图像psnr”、“图像_psnr”，这些关键词均指向了PSNR的概念和应用场景，说明了文件的核心内容与图像质量评估有关。此外，这些标签可以帮助搜索引擎更快地找到与PSNR相关的资源或工具，对于图像处理研究和开发者来说非常有用。"

psnr.rar_psnr.m matlab_psnr算法matlab_信噪比_信噪比程序_图像信噪比

2022-09-21 上传
标题中的“psnr.rar_psnr.m matlab_psnr算法matlab_信噪比_信噪比程序_图像信噪比”表明这是一个关于使用MATLAB实现PSNR（峰值信噪比）算法的资源包，其中包含了计算图像信噪比的程序。在图像处理领域，PSNR是衡量...

PSNR.rar_NOISE_psnr matlab

2022-09-21 上传
其中\( b \)代表图像的位深度，通常为8位或16位，MSE是两个图像像素值差的平方的平均值。 **MATLAB中的PSNR计算** 在MATLAB中，可以使用内置的`psnr`函数来计算PSNR。例如，如果`imgOrig`和`imgProcessed`分别代表...

PSNR.rar_PSNR_PSNR VC_PSNR c语言_psnr c_头像512×512

2022-09-24 上传
"PSNR.rar_PSNR_PSNR_VC_PSNR_c语言_psnr_c_头像512×512"这个文件集合提供了用C语言编写的计算512×512图像PSNR的程序。它对于理解和评估图像处理算法的性能非常有用，特别是在压缩、编码或降噪等任务中。通过这个...

Traceback (most recent call last): File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 25, in <module> _main() File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 16, in _main t1 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian.png') File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 8, in read_img return tf.image.decode_image(tf.read_file(path)) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'read_file'

2023-05-22 上传
在 `tensorflow` 2.0 版本之后，`read_file` 方法已经被移动到了 `tf.io` 模块中，所以你需要将代码中的 `tf.read_file` 替换为 `tf.io.read_file`。 下面是修改后的代码示例： ```python import tensorflow as tf...

如何在主函数中显示这两个界面:class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(start) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) def quit(self): self.close() class RESUshow(QWidget, Ui_Form): def __int__(self, parent=None): super(RESUshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) img1, img2, text1, text2 = start() pixmap1 = QPixmap.fromImage(img1) pixmap2 = QPixmap.fromImage(img2) self.label_img1.setPixmap(pixmap1) self.label_img2.setPixmap(pixmap2) self.label_psnr.setText(text1) self.label_ssim.setText(text2)

2023-05-10 上传
self.resushow.label_psnr.setText(text1) self.resushow.label_ssim.setText(text2) self.resushow.show() def quit(self): self.close() if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) main...

下列pyqt5的代码：class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(start) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) def quit(self): self.close() class RESUshow(QWidget, Ui_Form): def __int__(self, parent=None): super(RESUshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) img1, img2, text1, text2 = start() pixmap1 = QPixmap.fromImage(img1) pixmap2 = QPixmap.fromImage(img2) self.label_img1.setPixmap(pixmap1) self.label_img2.setPixmap(pixmap2) self.label_psnr.setText(text1) self.label_ssim.setText(text2) 如何在Faceshow主界面槽函数调用start函数后将返回值传入RESUshow窗口的label中RESUshow，并把RESUshow窗口显示出来，主程序怎么实现

2023-05-10 上传
self.label_psnr.setText(text1) self.label_ssim.setText(text2) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) faceshow = Faceshow() faceshow.show() sys.exit(app.exec_()) ```

from bm3d import bm3d_rgb from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr from PIL import Image import argparse import os import torch import numpy as np from torchvision.utils import save_image def main(): imagename = './test_image1/(1271).jpg' save_dir = 'test_result' save_path = 'noise' y = np.array(Image.open(imagename)) / 255 noise_type = 'g3' noise_var = 0.02 seed = 0 noise, psd, kernel = get_experiment_noise(noise_type, noise_var, seed, y.shape) z = np.atleast_3d(y) + np.atleast_3d(noise) y_est = bm3d_rgb(z, psd) psnr = get_psnr(y, y_est) print("PSNR:", psnr) y_est = np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1) z_rang = np.minimum(np.maximum(z, 0), 1) z_rang = torch.from_numpy(np.transpose(z_rang, (2, 0, 1))).float() y_est = torch.from_numpy(np.transpose(y_est, (2, 0, 1))).float() denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg') save_image(y_est, denoise_img_path) noise_img_path = os.path.join(save_path, 'noise.jpg') save_image(z_rang, noise_img_path) if __name__ == '__main__': main()改为对灰度图处理

2023-05-10 上传
可以将代码中的`bm3d_rgb`函数改为`bm3d`函数，同时将读入图像的方式改为读入灰度图像即可。具体代码如下： ``` from bm3d import bm3d from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_...

class RESUshow(QWidget, Ui_Form): def init(self, img1, img2, text1, text2, parent=None): super(RESUshow, self).init(parent) self.setupUi(self) img1, img2, text1, text2 = start() pixmap1 = QPixmap.fromImage(img1) pixmap2 = QPixmap.fromImage(img2) self.label_img1.setPixmap(pixmap1) self.label_img2.setPixmap(pixmap2) self.label_psnr.setText(text1) self.label_ssim.setText(text2)如何将上述代码移植到下列代码中：import sys from repair import Ui_MainWindow from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow from interface import start class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def init(self, parent=None): super(Faceshow, self).init(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(start) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) def quit(self): self.close() if name == 'main': hxz = QApplication(sys.argv) ui = Faceshow() ui.show() sys.exit((hxz.exec_())) 其中RESUshow窗口是QtWidgets，要求Faceshow修复完成的同时将四个参数传入RESUshow并自动弹出展示

2023-05-10 上传
self.label_psnr.setText(text1) self.label_ssim.setText(text2) class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

2023-06-01 上传
把原始代码转换为PaddlePaddle 2.2.2 的代码如下： ```python import os import time import argparse import glob import cv2 import numpy as np from PIL import Image from skimage.measure import compare_...

File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 5 return tf.image.decode_image(tf..io.read_file(path)) ^ SyntaxError: invalid syntax

2023-05-22 上传
我们可以在第5行中看到一个句点后面有两个连续的句点，这是一个语法错误。我们需要将其更正为单个句点或其他适当的语法，例如： ``` return tf.image.decode_image(tf.io.read_file(path)) ``` 在这里，我们将两个...
我虽横行却不霸道
  • 粉丝: 92
  • 资源: 1万+
上传资源 快速赚钱

最新资源