python图像质量评价_Python实现图像质量评价准则PSNR

本文引用自：https://blog.csdn.net/u010886794/article/details/84784453

计算PSNR的Python代码，网上有下面两种：

import cv2

import numpy as np

import math

def psnr1(img1, img2):

mse = np.mean((img1 - img2) ** 2 )

if mse < 1.0e-10:

return 100

return 10 * math.log10(255.0**2/mse)

def psnr2(img1, img2):

mse = np.mean( (img1/255. - img2/255.) ** 2 )

if mse < 1.0e-10:

return 100

PIXEL_MAX = 1

return 20 * math.log10(PIXEL_MAX / math.sqrt(mse))

理论上，这两种计算方式都对应上面的计算公式，在输入图像一样的情况下，这两段代码的结果应该是一样的。但是，在调用这段代码的时候，我发现这两者的结果却相差很远，同样的图片，psnr1的结果大概是29，而psnr2的结果是12。

gt = cv2.imread('1.jpg')

img= cv2.imread('2.jpg')

print(psnr1(gt,img))

print(psnr2(gt,img))

这是输出的结果：

单看代码的话完全看不出来任何问题，后来我输出了这两张图像作差的结果，发现所有的值都是在0-255之间的，比如img1的一个像素值是30，img2的一个像素值是60，二者作差，本来应该是-30，但是结果却是226，即对于负值，输出要加上256。所以，问题就出在这行代码上：

mse = np.mean((img1 - img2) ** 2 )

如果img1某个点的像素比img2小，而两者差别又比较大，这个绝对值比较大的负值就会变成一个比较小的正值，MSE的结果也会偏小，那么PSNR的值就会偏大。

只要把上面那行代码改成mse = np.mean((img1/1.0 - img2/1.0) ** 2 )就可以了。

最后，我们发现这两个结果是一样的了。

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