psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。

中文名

PSNR

外文名

Peak Signal to Noise Ratio”

意    义

峰值信噪比

作    用

评价图像的客观标准

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peak的中文意思是顶点。而ratio的意思是比率或比列的。整个意思就是到达噪音比率的顶点信号，psnr一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。通常在经过影像压缩之后，输出的影像都会在某种程度与原始影像不同。为了衡量经过处理后的影像品质，我们通常会参考PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意。它是原图像与被处理图像之间的均方误差相对于(2^n-1)^2的对数值(信号最大值的平方，n是每个采样值的比特数)，它的单位是dB。 MATLAB用法的公式如下：

PSNR=10*log10((2^n-1)^2/MSE)

其数学公式如下图所示：

其中，MSE是原图像与处理图像之间均方误差。

psnr

Peak就是指8bits表示法的最大值255。MSE指MeanSquareError，I(角标n)指原始影像第n个pixel值，P(角标n)指经处理后的影像第n个pixel值。PSNR的单位为dB。所以PSNR值越大，就代表失真越少。

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PSNR是最普遍，最广泛使用的评鉴画质的客观量测法，不过许多实验结果都显示，PSNR的分数无法和人眼看到的视觉品质完全一致，有可能PSNR较高者看起来反而比PSNR较低者差。这是因为人眼的视觉对于误差的敏感度并不是绝对的，其感知结果会受到许多因素的影响而产生变化（例如：人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响）。 [1] 

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PSNR的Matlab实现

function PSNR = psnr(f1, f2)

%计算两幅图像的峰值信噪比

k = 8;

%k为图像是表示地个像素点所用的二进制位数，即位深。

fmax = 2.^k - 1;

a = fmax.^2;

MSE =(double(im2uint8(f1)) -double( im2uint8(f2))).^2;

b = mean(mean(MSE));

PSNR = 10*log10(a/b);