无参考图像质量评价之图像质量评价方法（二）[信噪比（SNR）]

之前一直在研究图像的质量评价问题，如果对于没有参考图像的质量评价而言，确实有些难度（可以参考我的其他博客内容）。一个简单直接的方法是求信噪比（SNR），本文就写写图像的信噪比如何计算。

信噪比

之前看到很多博客也在写图像的信噪比，但是看看了都是PSNR，而不是SNR。至于PSNR是什么，可参考我的另外一篇博客：

无参考图像质量评价之图像质量评价方法（一）[均方根误差、峰值信噪比、结构相似度]

那再来说说什么是信噪比。

峰值信噪比是需要参考图像的，而信噪比却不需要参考图像，所以信噪比也可以纳入到无参考图像质量评价中去。

（1）方差法

方差法比较简单：

首先，在图像中选取一块区域（可以是整个图像，也可以是某一个均匀的图像区块）

其次，计算所选区域的均值和标准差

最后，均值与标准差的比值就认为是信噪比

（2）滤波法

这个方法稍微复杂一点：

首先，假设原始含噪声图像为Imgr;

其次，对噪声图像做滤波，滤波后的图像为Imgdn;

再次，图像中的噪声信号为Imgr - Imgdn = Imgn;

最后，信噪比 = Imgdn / Imgn。

可以看到，对图像的滤波是这个方法的关键，采用什么样的滤波方法对计算结果影响很大。

（3）局部方差法

此种方法可以用如下的方式来简单描述（勿喷）：

首先，对图像做分块处理，计算每个块的方差或标准差（也可以采用自适应块大小的方法，具体不说）

其次，取所有块的方差或标准差做均值，或取中值，或用其他方法

最后，每个块的均值分别计算噪声比，或者所有均值再计算均值作为整个图像均值，然后用房差法求信噪比。

其实还有很多方法，这个只是评价图像质量的一种方法，可参考我的其他博客，关于无参考图像的质量评价。