胶体粒子 信噪比导图 胶体镜 深度学习管道 3D 残差 U-net 共聚焦显微镜 对比噪声比 点扩展函数 光漂白样品 结构图案 计算机视觉 粒子跟踪 光学 光散射 X射线 粒子解析研究 凝聚态物质 跟踪胶体 卷积自动编码器 热图 损失函数 共聚焦图像 切片推理 注意力U-net 密集检测 硬球蒙特卡罗算法 高斯模糊 最小二乘高斯近似法 玻璃化转变 高斯热图 密集姿势预测 高体积分数 共聚焦显微镜的轴向 荧光图像 几何对称性 具有切片推理的2D模型 信号分析 CNR用于生物医学成像 CNR是图像质量的显着量度 胶体的经验图像 损耗受激辐射（STED） 语义分割 热图回归 全息成像 随机光学重建显微镜 生成对抗神经网络 分子动力学 相空间 胶体颗粒 球形胶体 网格搜索 直方图归一化 生物医学成像 激发和发射波长 粒子和溶液的折射率 透镜的放大倍数 针孔半径和形状 Perlin噪声 多分散悬浮液 高斯拉普拉斯算子 欧式距离 距离矩阵 径向分布函数 各向同性流体 拓扑聚类分类 荧光染料 SWISH函数
Python與C++膠體粒子三維殘差演算法模型與細化亞像素演算法
pie title 语言分比
"Python":90
"C/C++":60
pie title 内容分比
"算法模型":90
"显微镜学":80
"数学、矩阵":40
"物理学":30
"数字信号处理":20
"准确度评估指标":10
"模型模拟":20
"绘图":20
峰值信噪比是一个工程术语，表示信号的最大可能功率与影响其表示保真度的破坏性噪声功率之间的比率。由于许多信号的动态范围非常宽，因此 PSNR 通常使用分贝标度表示为对数值。通常用于量化经过有损压缩的图像和视频的重建质量。
峰值信噪比最容易通过均方误差 (MSE) 来定义。给定一个无噪声的 $m \times n$ 单色图像 I 及其噪声近似值 K, MSE 定义为
$$ M S E=\frac{1}{m n} \sum_{i=0}^{m-1} \sum_{j=0}^{n-1}[I(i, j)-K(i, j)]^2 $$
峰值信噪比定义为：
$$ \begin{aligned} P S N R & =10 \cdot \log _{10}\left(\frac{M A X_I^2}{M S E}\right) \\ & =20 \cdot \log _{10}\left(\frac{M A X_I}{\sqrt{M S E}}\right) \\ & =20 \cdot \log _{10}\left(M A X_I\right)-10 \cdot \log _{10}(M S E) \end{aligned} $$
这里，MAX 是图像的最大可能像素值。当像素使用每个样本 8 位表示时，该值为 255 。更一般地，当样本使用每个样本 B 位的线性 PCM 表示时，$M A X_l$ 为 $2^B-1$。
Python代码化数学定义：