PSNR（峰值信噪比）
峰值信号的能量与噪声的平均能量之比，本质的是比较两张图像像素值差异，用途较广，目前仍作为对照其他指标的基线。PSNR的单位是dB，数值越大表示失真越小。

m×n单色图像 I 和K， I 为一无噪声的原始图像，K为 I 的噪声近似（例：I 为未压缩的原始图像，K为 I 经过压缩后的图像）。

其中，MAX是表示图像点颜色的最大数值，如果每个采样点用 8 位表示（例：影像处理），那么就是 255。
首先看下单个分量的PSNR两种计算方式：
1、PSNR avg.MSE：当聚合整个视频的逐帧分数时，首先计算MSE的算术平均值，然后取对数。

2、PSNR avg.log：当聚合整个视频的逐帧分数时，首先计算每帧的PSNR，然后计算所有视频帧的算术平均值。

这里有个问题，可以思考下，这2种计算PSNR的方式哪种合理，有如下论点：
相较于PSNR avg.MSE，PSNR avg.log具有一定不合理性，其太过“照顾”质量更高的帧，比如PSNR=99dB和PSNR=50dB的单帧，往往在主观上看不出区别，但通过PSNR avg.log的公式计算后，PSNR=99dB的一帧就会大大拉高最终平均分，在特定序列上容易被trick。
事实上，人眼对于质量越差的帧反而越敏感，所谓一锅老鼠屎坏了一锅粥，当观看视频时突然闪现一帧质量差的画面，人眼会对这一帧记忆更为深刻。相较于PSNR avg.log，PSNR avg.MSE就更加关照低质量帧，从这点上可能更符合主观感受。

上述两种方式实现代码如下：
1、将Y，U，V分量的SSE值都算出来相加，取整个序列的SSE平均值后，获取整个序列的PSNR。


2、将每帧的Y，U，V分量的PSNR值都算出来，取三个分量的加权平均值，获取一帧的PSNR，最终求取整个序列的算术平均值：

x264/x265软件采取的就是这种方式。
总结：

不同工具算出来的值，取值范用不同，但是无论什么工具，在PSNR小于50db以内，值还是基本一致的，PSNR值和视频质量对应关系如下：
图像与影像压缩中典型的峰值信噪比值在30dB到50dB之间，愈高愈好；
PSNR接近50dB，代表压缩后的图像仅有些许非常小的误差；
PSNR大于30dB，人眼很难查觉压缩后和原始影像的差异；
PSNR介于20dB到30dB之间，人眼就可以察觉出图像的差异；
PSNR介于10dB到20dB之间，人眼还是可以用肉眼看出这个图像原始的结构，目直观上会判断两张图像不存在很大的差异；
PSNR低于10dB，人类很难用肉眼去判断两个图像是否为相同，一个图像是否为另一个图像的压缩结果。
参考：https://blog.51cto.com/u_16213665/7983883