image-processing - SNR と PSNR の違い

Question

SNR は信号電力とノイズ電力の比であり、画像に追加されたノイズの影響を測定するために使用できることを理解しました。同様に、PSNR では、画像のピーク値の 2 乗 (8 ビット画像の場合、ピーク値は 255) を平均 2 乗誤差で割ります。SNR と PSNR の両方が再構成後の画像の品質を測定するために使用され、値 (SNR または PSNR) が高いほど再構成が良好になります。私が理解していないのは、再構成された画像に関する結論に関して、SNR と PSNR がどのように異なるかということです。同じ画像の SNR では結論付けられないと、画像の PSNR で結論付けられるものは何ですか?

Answer 1

SNR は信号に関連して定義され、PSNR はピーク ダイナミック レンジに関連して定義されます。つまり、8 ビット イメージの場合は 255 です。SNR は同種の画像に対して適切に定義されていないため、再構成評価では多くの場合 PSNR が好まれます。

Answer 2

臓器組織の画像があるとします。数式から、SNR と pSNR の唯一の違いは分子部分です。前者は関心領域を選択し、臓器からの信号を表す信号の平均値を計算します。一方、後者は臓器から最大値を計算します。これは通常、反射のために境界信号が強いため、境界を指します。どちらも画像のコントラストを定量化するのに非常に役立ちますが、pSNR は、関心領域のコントラストを調整する場合により役立ちます。境界信号で。このような調整は非線形操作である場合があることに注意してください。pSNR は維持されますが、SNR は増加します。