在数字图像处理中，图像复原是一个非常重要的领域。它主要关注如何从受到噪声或其他干扰的图像中恢复出原始图像的质量。今天，我们将探讨几个关键的图像复原指标，这些指标能帮助我们评估图像复原的效果。
首先，信噪比（SNR） 是一个常用的指标。它衡量的是信号强度与背景噪声强度的比例。一个较高的SNR意味着图像中的有用信息更加突出，背景噪声较少。例如，如果你有一张拍摄于低光照环境下的照片，提高SNR可以帮助减少噪点，让图像更清晰。🔍
接下来是 峰值信噪比（PSNR），这是一个基于像素值差异来计算的指标。PSNR越高，表示图像复原效果越好。通常，当PSNR大于30dB时，人们认为图像质量已经相当不错了。📈
最后，结构相似性指数（SSIM） 是一种衡量两幅图像之间结构相似度的方法。SSIM值接近1表示两幅图像非常相似。这在评估图像细节保留情况时非常有用。👀
通过这些指标，我们可以更好地理解和优化图像复原算法，从而提升图像的整体质量。希望这些知识对你有所帮助！💡
希望这篇笔记对你有帮助！如果你有任何疑问或需要进一步的信息，请随时留言讨论。😊