※ 引述《rosemary0401 (rosemary0401)》之銘言： : 自己最近在研究影像的去雜訊(denoise) : 通常用來衡量一個去雜訊演算法好壞的指標都用PSNR值， : 過程如下: : 自己加入雜訊 使用去雜訊演算法 : 圖A --------------------> 圖B --------------------> 圖A' : 圖A: 未受雜訊干擾的原圖 : 圖B: 受雜訊干擾後的圖 : 圖A': 對圖B使用去雜訊演算法後，還原的影像 : 簡單的說PSNR值就是用來衡量 圖A 和 圖A' 之間的差異。 : 圖A 和 圖A' 之間的差異越小，PSNR值會越高，表示去雜訊的演算法越好， : 可是現實生活中，我們手邊拿到的就只有被雜訊干擾過的圖B : 然後使用去雜訊演算法得到 圖A' 後，卻沒有原圖 圖A 可以用來比對， : 衡量演算法的好壞只能用眼睛看，非常的不客觀 : 有沒有什麼公式可以算出一張圖受雜訊干擾的程度？比方說: : 有雜訊的圖B ------------------------> [公式] ----------> 得到雜訊干擾程度100 ^^^^^^^^^^^^^^^ 當你要得到雜訊程度的時候本來就是要跟原圖做比較 不然你很難有一個比較的基準，即使你說的你得到的所謂的原圖也有雜訊 所以不太可能沒有原圖就可以算出你要的東西，因為你很難知道什麼是雜訊 你要是真的推出來的話，恭喜有一篇期刊了 : 用演算法a，去雜訊後的圖A' ----------> [公式] ----------> 得到雜訊干擾程度20 : 用演算法b，去雜訊後的圖A''----------> [公式] ----------> 得到雜訊干擾程度15 : 那我們就可以客觀的得到演算法b比演算法a來的好 另外求出兩張圖的相似度的話不見得要用PSNR，因為PSNR也有一些問題 所以其實做影像處理的學者有提出一些不同計算方法，只是PSNR比較普遍而已 你可以看看其他的計算方法 --

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