PSNR指标Pytorch实现

GAN模型中的PSNR指标详解

1. PSNR基本概念

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio，峰值信噪比） 是一个评估图像质量的重要指标，广泛用于衡量GAN生成图像与真实图像之间的相似度。

核心思想

• 信号：原始图像的信息
• 噪声：生成图像与原始图像的差异
• 峰值：图像像素的最大可能值（通常是255）

PSNR值越高，表示生成图像质量越好，与原始图像越相似。

2. 数学公式推导

MSE（均方误差）

首先定义均方误差：

MSE = (1/(H×W)) × Σᵢ₌₁ᴴ Σⱼ₌₁ᵂ [I(i,j) - K(i,j)]²

其中：

• H, W：图像的高度和宽度
• I(i,j)：原始图像在像素(i,j)处的值
• K(i,j)：生成图像在像素(i,j)处的值

PSNR公式