图像评价指标PNSR和SSIM

PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比

PSNR通过一个简单的均方差进行图像评价，也就是噪声图片与原图片的对比

# im1 和 im2 都为灰度图像，uint8 类型

# method 1
diff = im1 - im2
mse = np.mean(np.square(diff))
psnr = 10 * np.log10(255 * 255 / mse)

# method 2
psnr = skimage.measure.compare_psnr(im1, im2, 255)

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html%23skimage.measure.compare_psnr 函数原型见此处
针对超光谱图像，我们需要针对不同波段分别计算 PSNR，然后取平均值，这个指标称为 MPSNR。

SSIM (Structural SIMilarity) 结构相似性

SSIM（structural similarity）结构相似性，也是一种全参考的图像质量评价指标，它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。

# im1 和 im2 都为灰度图像，uint8 类型
ssim = skimage.measure.compare_ssim(im1, im2, data_range=255)

https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html#skimage.measure.compare_ssim 函数原型见此
针对超光谱图像，我们需要针对不同波段分别计算 SSIM，然后取平均值，这个指标称为 MSSIM。

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