图象阵列的均方根误差英文解释翻译、图象阵列的均方根误差的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 rms error averaged over an image array

分词翻译：

图象阵列的英语翻译：

【计】 image array

均方根误差的英语翻译：

【化】 root-mean-square error

专业解析

在数字图像处理领域，"图象阵列的均方根误差"（Root Mean Square Error of Image Array）是量化两组图像数据差异的核心指标。其对应的英文术语为"Root Mean Square Error (RMSE) for Image Arrays"，具体定义为：对两个相同维度的图像阵列中对应像素点灰度值差异的统计量度。

该指标的计算公式可表示为： $$ RMSE = sqrt{frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}(y_i - hat{y}_i)} $$ 其中$N$表示图像阵列的像素总数，$y_i$为参考图像的第$i$个像素值，$hat{y}_i$为待评估图像的对应像素值。该公式通过平方运算消除正负偏差相消的影响，最终量纲与原始数据保持一致。

在工程实践中，RMSE主要应用于以下场景：

图像压缩算法评估：用于量化压缩前后图像的质量损失（参考《IEEE图像处理汇刊》）
医学影像配准：评估不同成像设备获取的影像对齐精度（见Springer《医学图像分析》）
机器视觉系统校准：验证相机阵列采集数据的一致性（《计算机视觉手册》第12章）

相较于峰值信噪比(PSNR)等相对评价指标，RMSE提供绝对误差量度，其数值越小表示图像重建质量越高。但需注意该指标对异常值敏感，且无法反映人类视觉系统的感知特性，因此常与结构相似性指数(SSIM)配合使用。

网络扩展解释

图像阵列的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）是图像处理中用于量化图像质量或相似度的常用指标，尤其在对比处理前后图像差异时具有重要意义。以下是详细解释：

1. 基本定义

RMSE通过计算图像中每个像素点的预测值（如处理后的图像）与真实值（如原始图像）之间的偏差的均方根来评估误差。其核心公式为： $$ RMSE = sqrt{frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} (y_i - hat{y}_i)} $$ 其中：

( y_i )：原始图像的第( i )个像素值；
( hat{y}_i )：处理后图像的第( i )个像素值；
( N )：图像总像素数（即阵列中的像素总数）。

2. 计算步骤

针对图像阵列（二维像素矩阵）的具体计算流程：

逐像素计算差值：对每个像素点，计算处理后图像与原始图像的差值；
平方求和：将所有差值平方后求和，再除以像素总数；
开平方：对上一步结果开平方，得到RMSE值。

示例：若图像分辨率为100×100像素（( N=10,000 )），则需对每个像素进行上述计算。

3. 应用场景

图像质量评估：衡量去噪、压缩、超分辨率等算法处理后图像与原始图的差异；
算法性能对比：通过RMSE值比较不同算法对同一任务的效果（值越小，质量越高）；
多维数据分析：适用于医学影像、卫星图像等需要精确匹配的领域。

4. 注意事项

对异常值敏感：由于平方操作，RMSE会放大较大误差的影响，可能掩盖整体趋势（如少量像素严重失真会显著提高RMSE）；
颜色通道处理：
- 灰度图像：直接计算所有像素的RMSE；
- RGB图像：可分别计算每个通道的RMSE后取平均，或转换为灰度图再计算；
与PSNR的关系：RMSE常与峰值信噪比（PSNR）结合使用，公式为 ( PSNR = 20 cdot log_{10}(MAX / RMSE) )，其中MAX为像素最大值（如255）。

5. 局限性

无法反映视觉感知：RMSE仅衡量数值差异，可能与人眼主观感受不一致（如结构相似性指数SSIM更符合视觉评估）；
依赖基准图像：需确保原始图像作为“真值”的准确性，否则计算结果无意义。

总结来说，图像阵列的RMSE是一种客观的数值化评价指标，适用于需要精确量化像素级差异的场景，但需结合其他方法全面评估图像质量。