论文研究 - 通过FSIM,SSIM,MSE和PSNR进行图像质量评估的比较研究

上传者: 38678510 | 上传时间: 2021-12-31 10:43:41 | 文件大小: 1.26MB | 文件类型: -
对于所有对象及其功能,质量是非常重要的参数。 在基于图像的对象识别中,图像质量是主要标准。 为了进行真实的图像质量评估,必须具备地面真实性。 但是在实践中,很难找到基本事实。 通常,图像质量是通过完整的参考指标(例如MSE(均方误差)和PSNR(峰值信噪比))进行评估的。 与MSE和PSNR相比,最近,又开发了两个更多的参考度量标准SSIM(结构相似性索引方法)和FSIM(特征相似性索引方法),目的是在此基础上比较还原对象和原始对象之间的结构和特征相似性度量知觉。 本文主要强调比较不同的图像质量指标以提供全面的观点。 通过对不同的噪声浓度进行降噪,可以使用基准图像对这些指标进行实验。 所有指标均给出一致的结果。 但是,从表示的角度来看,对SSIM和FSIM进行了归一化,但对MSE和PSNR未进行归一化。 从语义的角度来看,MSE和PSNR仅给出绝对误差。 另一方面,SSIM和PSNR给出了基于感知和显着性的误差。 因此,与MSE和PSNR相比,可以更容易理解SSIM和FSIM。

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明