分析PSNR对图像质量评价的优缺点？并试图规划一种方案克服SNR的缺点？

PSNR优点：便于计算和理解,能大致反映图象质量.一般情况下,PSNR 的值高的图象质量相对

较高,通常,当PSNR 值在28以上时,图象质量差异不太显著,当高于35～40时,则肉眼分辨不出差异. 

PSNR缺点：,PSNR有时反映图象质量与人眼观察的图象质量情况并不完全相符.实验表明,
在同一幅图象中分别在图象高频部分、中低频部分、低频部加入白噪声干扰时,在高频部分
加入干扰时图象质量优于其它两种情况,但三者的峰值信噪比相同.
有理由认为PSNR 并不是一个很好的图象质量评价指标。由于PSNR的局限性,人们仍在不断的探讨,试图找出更接近人视觉特征的评价指标.

由于 PSNR的局限性 ,人们仍在不断的探讨 ,试图找出更接近人视觉特征的评价指标. 目前新的图象质量评价方案大多数为基于人眼视觉系统(HVS)的测量方法 ,以期更接近人眼的主观视觉.

新标准大致可以分为两类:基于视觉感知的测量方法和基于视觉兴趣的测量方法. 

1. 基于视觉感知的图象评价方法较早也较成功的有基于刚辨差(JND ,Just Notice Difference)的视觉感知方法.由于人眼分辨亮度差异的能力与背景亮度有关 ,在宽阔的常用背景亮度变化范围内 ,人眼的JND为常数;当背景亮度较强或较弱时,人眼的分辨能力减弱 ,即JND 增大.该方法基于此原理达到对图象质量定量测量的目的. 

2. 基于视觉兴趣的图象质量评价方法的思想是将图象分为感兴趣区(ROI ,Region of Interest) 和不感兴趣区 ,并由感兴趣程度对其设定加权值.整幅图象的视觉质量往往取决于感兴趣区的质量 ,不感兴趣区质量的降质则影响较小.  例如 ,假设测试图象中只有一个感兴趣区A1 ,其面积为S1 ,不感兴趣区A2 ,面积为S2 ,图象总面积为S = S1 + S2 .则由此可定义一个自己的均方误差IMSE: