问题描述
从上传的图片来看，左边的图片是ground truth的清晰图片。中间图像是来自 Lai Dataset 的模糊图像，右侧图像是使用 SIUN [Scale Iterative Upscaling Network] 的去模糊图像。
从视觉分析来看，去模糊图像的质量高于模糊图像。虽然无法与基本事实相提并论，但绝对是一种改进。
但是，我无法找到量化这种质量改进的指标。我从 2019 年到 2020 年读了几篇关于去模糊的论文，常用的指标是 PSNR 和 SSIM。
代码：
value = compare_psnr(new_orig,deblur)
print(f"PSNR value of deblur is {value} dB")
value2 = compare_psnr(new_orig,blur)
print(f"PSNR value of blur is {value2} dB")
(score,diff) = compare_ssim(new_orig,deblur,multichannel=True,full=True)
print(f"SSIM of deblur is {score}.")
(score2,diff2) = compare_ssim(new_orig,blur,full=True)
print(f"SSIM of blur is {score2}.")
使用 cv2.imread 读取图像，compare_psnr 和 compare_ssim 函数是：
from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim
输出：
PSNR value of deblur is 13.06001984055338 dB
PSNR value of blur is 14.34265321796034 dB
SSIM of deblur is 0.2976201023079519
SSIM of blur is 0.3843518941103463
模糊图像的 SSIM 和 PSNR 高于去模糊图像。根据我的理解，PSNR 或 SSIM 越高（最高为 1），图像质量就越好。我很好奇是否有 PSNR 或 SSIM 的限制导致去模糊图像具有更高的分数？不胜感激任何关于更好指标的建议或任何关于出错的反馈。谢谢！
解决方法
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