图像质量评估：传统的图像质量客观评价方法(MSE,mean squared error)标准结合PSNR

1、图像质量的含义包括两个方面，一个是图像的逼真度（fidelity），另一个是图像的可懂度（intelligibility）。所谓图像的逼真度是描述陪评价图像与标准图像的偏离程度，图像质量直接取决于成像装备的光学性能、图像对比度、仪器噪声等多种因素的影响，通过质量评价可以对影像的获取、处理等各环节提供监控手段。；而图像的可懂度则是表示图像能向人和机器提供信息的能力。

图像质量评价比较困难，一般现在用均方误差表示客观逼真度，而图像的可懂度定量测量还很困难。

2、图像质量主观评价方法

主观质量评分法是图像质量最具代表性的主观评价方法，它通过对观察者的评归一判断图像质量。而主观质量评分法又可以分为绝对评价和相对评价两种类型。

绝对评价是将图像直接按照视觉感受分级评分；相对评价是由观察者将一批图像从好到坏进行分类比较。

3、图像质量客观评价方法：

是根据人眼的主观视觉系统建立数学模型，并通过具体的公式计算图像的质量。传统的图像质量客观评价方法主要包括均方误差（MSE，mean squared error）和峰值信噪比（PSNR，peak signal to noise rate）。均方误差法首先计算原始图像和失真像象素差值的均方值，然后通过均方值的大小来确定失真图像的失真程度。计算公式如图。

其中M、N为图像的长和宽，ijf表示原始图像的象素值，'ijf表示降质后图像的象素值。

PSNR作为衡量图像质量的重要指标，基于通信理论而提出，是最大信号量与噪声强度的比值。由于数字图像都是以离散的数字表示图像的像素，因此采用图像的最大象素值来代替最大信号量。具体公式如图。

其中 L 为图像中像素的最大灰度值，一般采用255。

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它们是以评价对象和原始图像之间的差异作为主要参数来进行评价的。PSNR是一个表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值的工程术语，它作为信号的失真测度，常用作图像压缩等领域中信号重建质量的测量方法。 

传统图像评价方法的不足 ：

通常，对于给定图像，人眼对感兴趣区域的失真往往较背景区域敏感，但是，MSE和PSNR值的大小只是反映了两幅图像在像素值上的差异，而与人眼的视觉观察效果没有任何关系。因而传统的图像质量评价方法有一定的缺陷。 近而需要出现第三种评估方法。

4、基于人眼视觉特性的图像质量评价方法