Pytorch图像去噪实战（四十九）：图像去噪评价体系实战，不只看PSNR和SSIM一、问题场景：PSNR提高了，但图像肉眼看起来更差做图像去噪时，很多人喜欢用 PSNR 和 SSIM 作为指标。这当然没错，但我在真实项目中遇到过一个非常典型的问题：新模型 PSNR 更高，但用户觉得图像更糊。尤其在：人像照片商品图老照片修复OCR图片低光增强去雨去雾任务PSNR并不能完全代表真实体验。所以图像去噪评价必须建立多维体系。二、为什么PSNR不够？PSNR本质上基于 MSE：像素差越小，PSNR越高但人眼并不是逐像素比较。PSNR高的图像可能：边缘发糊纹理缺失视觉不自然颜色偏灰OCR识别率下降所以只看 PSNR 很容易误判。三、图像去噪评价维度建议从五个维度