python求不同分辨率图像的峰值信噪比，一文搞懂

news2024/9/25 3:28:05

可以使用 Python 的 NumPy 和 OpenCV 库来实现这个任务。提前准备一张图片作为素材。

文章目录

- 什么是峰值信噪比
- - PSNR 峰值信噪比补充说明
- 使用 OpenCV 库来实现这个任务
- PSNR 的计算值受图像的亮度影响
- 计算不同分辨率图像的 PSNR
- python 求不同分辨率图像的峰值信噪比 | 其他知识点补充

什么是峰值信噪比

峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）是衡量图像质量的常用指标，它表示图像中信号和噪声的比值。通常，较高的 PSNR 值表示图像质量较高。

PSNR 的公式如下：

PSNR = 10 * log10(MAX^2 / MSE)

其中，MAX 是图像的最大亮度（一般为 255），MSE 是图像的均方误差，表示原图像和处理后的图像的差异。

如果需要在 Python 代码中计算 PSNR，可以使用 NumPy 库，并使用它提供的平方误差函数 （numpy.mean((A-B)**2)），然后计算 PSNR 值。还可以使用 OpenCV 库中的 PSNR 函数，它可以直接计算 PSNR 值：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread("demo1.jpg")
img2 = cv2.imread("demo2.jpg")

psnr = cv2.PSNR(img1, img2)
print("PSNR:", psnr)

在计算 PSNR 之前，图像必须具有相同的分辨率，并且必须使用相同的颜色空间（例如，都是灰度图或彩色图）。

PSNR 峰值信噪比补充说明

PSNR 是一个非常常见的图像质量评估指标，广泛应用于图像压缩、图像处理、图像识别等领域。

需要注意，PSNR 仅考虑图像的像素均方误差，并不考虑其他的图像质量因素，例如：图像的细节和纹理等。
因此，在评估图像质量时，可以使用其他图像质量评估指标，例如：结构相似度（SSIM），以获得更全面的评估结果。

使用 OpenCV 库来实现这个任务

开始前需要先读入图像的灰度图。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("demo.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

使用 NumPy 的 mean 和 std 函数计算图像的均值和标准差：

mean, std = np.mean(gray), np.std(gray)

最后，计算峰值信噪比：

PSNR = 20 * np.log10(255 / np.sqrt(mean))

运行代码得到如下结果：

python求不同分辨率图像的峰值信噪比，一文搞懂

峰值信噪比的计算基于图像的灰度图，因此可以直接对灰度图进行计算。

PSNR 的计算值受图像的亮度影响

如果需要比较不同分辨率的图像，可以先将图像调整到相同的亮度，以便更准确地评估图像质量。

以下是如何使用 Python 和 OpenCV 将图像调整到相同亮度的代码示例：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread("demo.jpg")
img2 = cv2.imread("demo1.jpg")

img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

img1 = cv2.normalize(img1, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
img2 = cv2.normalize(img2, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

psnr = cv2.PSNR(img1, img2)
print("PSNR:", psnr)

上面的代码将两张图像转换为灰度图，并使用 OpenCV 的 normalize 函数将其调整到相同的亮度。随后可以计算 PSNR。

计算不同分辨率图像的 PSNR

使用下面的代码计算不同分辨率图像的 PSNR：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread("demo1.jpg")
img2 = cv2.imread("demo2.jpg")

img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

img1 = cv2.resize(img1, (100, 100))
img2 = cv2.resize(img2, (100, 100))

img1 = cv2.normalize(img1, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
img2 = cv2.normalize(img2, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

psnr = cv2.PSNR(img1, img2)
print("PSNR:", psnr)