私の画像処理クラスプロジェクトでは、さまざまなフィルターアルゴリズム（バイラテラルフィルター、NL-Meansなど）を使用して画像をフィルター処理し、パラメーターを変更して結果を比較しようとしています。フィルターの品質を測定するためにPSNRとSSIMのメトリックに出くわしましたが、値の意味を完全には理解できませんでした。誰かが私を助けることができます：
私は本当に混乱しています。どんな助けでも大歓迎です。ありがとうございました。
理想的な結果画像に関して、PSNRはノイズ除去後の平均二乗再構成誤差を計算します。PSNRが高いほど、より多くのノイズが除去されます。ただし、最小二乗法の結果として、過度に平滑化された（=ぼやけた）結果にわずかに偏ります。つまり、ノイズだけでなくテクスチャの一部も除去するアルゴリズムのスコアは高くなります。
SSImは、ノイズ除去された画像と理想的な画像の間のエッジ（高周波コンテンツ）の類似性も考慮に入れた品質再構成メトリックを持つように開発されました。優れたSSIM測定を行うには、アルゴリズムでノイズを除去すると同時に、オブジェクトのエッジを保持する必要があります。
したがって、SSIMは「より良い品質指標」のように見えますが、計算はより複雑です（正確な式には、ピクセルごとに1つの数値が含まれますが、PSNRは画像全体の平均値を示します）。
@sansuisoの答えを拡張する
他にもたくさんありますあなたの場合の様々なフィルターのノイズ除去能力を評価するために使用できる画質測定NLは、バイラテラルフィルターなどを意味します
これは、使用できるさまざまなパラメータを示すチャートです。
はい、PSNRが優れているほど、ノイズ除去機能が向上します
これらのパラメーターに関する詳細を見つけることができる論文があり、MATLABコードはここにあります。
PSNRは、再構成された画質の評価基準であり、重要な機能です。
NAEの値が大きいということは、画像の品質が悪いことを意味します
SCの値が大きいということは、画像の品質が悪いことを意味します。
この記事について：http：
//icpr2010.org/pdfs/icpr2010_WeAT8.44.pdf
PSNRはSSIMで取得でき、その逆も可能であることがわかりました。また、PSNRはSSIMよりもノイズに敏感です。一方、他のパラメータは、ガウスぼかしと識別品質の両方で感度がほぼ同じです。