圖像的信噪比是個什麼概念？怎麼算的？

01-16

虛心求教各路大神：
想知道圖像裡面的SNR到底是個什麼概念？
怎麼算出來的？

如果做演算法抗噪實驗的話，信噪比的下限是多少，比較能夠接受？

信噪比是信號均值與背景標準偏差的比值：

$SNR=frac{mu _{sig} }{sigma _{bg}}$

對於圖像，這裡的」信號值「往往是灰度值。分母有時採用背景信號值的方差，代表的物理意義是雜訊功率。對於高對比度黑背景圖，上式直接計算的結果通常是無窮。所以我們改用信號均值與信號標準偏差來衡量：

$SNR=frac{mu _{sig} }{sigma _{sig}}$

值得注意的是，這只是一種便於理解記憶的描述。任意圖像的信噪比通常不能直接得到。因為我們往往不知道感興趣的像素點與噪點的區別。

具體計算方法根據需求來定。

經驗值在30-40dB之間。

所謂雜訊，就是你不想聽見的聲音，在圖像中，就是你不希望有的部分，圖像雜訊和普通的雜訊一樣，不是一個獨立的純數學問題，對人類的影響是決定性因素，因此個人認為最後一個問題是沒有辦法定義的。信噪比SNR就是signal-to-noise ratio，使用電壓平方比來定義的，是信號電壓與雜訊電壓之比的平方的對數的十倍，在圖像中被用來表示解壓縮的客觀保真度準則。

如果把f(x,y)看做原始圖g(x,y)和雜訊信號e(x,y)的和，輸出圖的均方信噪比就是

$sum_{x=0}^{M-1}{sum_{y=0}^{N-1}{f(x,y)^{2} } } /sum_{x=0}^{M-1}{sum_{y=0}^{N-1}{(f(x,y)-g(x,y))^{2} } }$

合成圖像時採用SNR=(目標背景的灰度對比度/雜訊均方差)的平放來進行估計。

正如剛才所說，具體的計算方式是根據不同的具體應用而變化的，有的時候只有雜訊電壓使用均方根做單位，等等。在看電視的時候，圖像雜訊的黑色雜訊肯定比白色雜訊要影響小得多，不能用數字來簡單衡量，具體的數值和計算方式需要在應用中反覆調試。