图像的均方差和信噪比公式及代码，代码基于opencv和C++实现。

一、均方差

均方误差，英文简称：MSE，英文全称：“Mean Square Error”。
衡量图像的相似度，值越小，表示图像越相似。

1、公式

I、J表示两幅图像。

2、代码

//均方差计算
double gGetMSE(Mat& srcImage, Mat& dstImage)
{Mat src = dstImage;Mat dst = srcImage;int channels = dstImage.channels();int rowsNumber = src.rows;int colsNumber = src.cols * channels;double sigma = 0.0;double mse = 0.0;for (int i = 0; i < rowsNumber; i++){for (int j = 0; j < colsNumber; j++){mse += (src.ptr<uchar>(i)[j] - dst.ptr<uchar>(i)[j]) * (src.ptr<uchar>(i)[j] - dst.ptr<uchar>(i)[j]);}}mse = mse / (rowsNumber * colsNumber);return mse;
}

二、信噪比

信号和噪声的比值，英文简称：SRN，英文全称：“Signal Noise Ratio”。
衡量信号中噪声的多少。

1、公式

f为原图，g为去噪后的图像

2、代码

//信噪比计算double gGetSNR(Mat& srcImage, Mat& dstImage)
{Mat src = dstImage;Mat dst = srcImage;int channels = dstImage.channels();int rowsNumber = src.rows;int colsNumber = src.cols * channels;double sigma = 0.0;double mse = 0.0;double SNR = 0.0;for (int i = 0; i < rowsNumber; i++){for (int j = 0; j < colsNumber; j++){sigma += (src.ptr<uchar>(i)[j]) * (src.ptr<uchar>(i)[j]);mse += (src.ptr<uchar>(i)[j] - dst.ptr<uchar>(i)[j]) * (src.ptr<uchar>(i)[j] - dst.ptr<uchar>(i)[j]);}}SNR = 10 * log10(sigma / mse);return SNR;
}