09 实战：PSNR值及其与原始图像对比系统
理论讲解：
峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，简称PSNR）是一种广泛应用于图像和视频处理领域的客观图像质量评价指标。它主要用于衡量图像的噪声水平和图像质量，可以用来评估图像处理算法的性能。PSNR基于均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）定义，用于评估原始图像与失真图像之间的质量差异。以下是对PSNR的详细解析。
PSNR的定义与原理
PSNR是衡量图像质量的指标之一，它基于MSE来量化原始图像与失真图像之间的误差，并将这个误差值转换为分贝（dB）单位，以提供更直观的质量评价。PSNR值越高，表示图像质量越好，失真越小。
PSNR的计算公式如下：
PSNR = 10 × log10 (MAX^2 / MSE)
其中，MAX表示图像像素点的最大数值，对于8位图像，MAX = 2^8 - 1 = 255。MSE表示均方误差，计算公式为：
MSE = 1 / (m × n) × Σ(I(i, j) - K(i, j))^2
其中，I和K分别代表原始图像和失真图像，m和n分别为图像的行数和列数。