图象阵列的均方误差英文解释翻译、图象阵列的均方误差的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 squared error averaged over a image array

分词翻译：

图象的英语翻译：

image
【计】 image; PICT; picture

阵的英语翻译：

a period of time; battle array; blast; front
【机】 array

列的英语翻译：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【计】 COL; column
【医】 series

均方误差的英语翻译：

【计】 mean square error

专业解析

在汉英词典视角下，“图象阵列的均方误差”（Image Array Mean Squared Error, MSE）是一个融合图像处理与统计分析的术语，其核心含义如下：

一、术语拆解与中英对照

图象阵列 (Image Array)
指由像素值构成的二维矩阵（常见于数字图像），每个像素位置 ((i,j)) 存储亮度或颜色值。英文对应“Image Array” 或“Pixel Matrix”。

应用场景：数字图像处理、计算机视觉中的图像表示形式。
均方误差 (Mean Squared Error, MSE)
统计学中衡量估计量与被估计量差异的指标，计算公式为：

$$ text{MSE} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} (Y_i - hat{Y}_i) $$

其中 (Y_i) 为真实值，(hat{Y}_i) 为预测值，(n) 为样本数。英文即“Mean Squared Error”。

二、组合定义：图象阵列的均方误差

中文释义：

针对两幅相同尺寸的数字图像（原图与处理后的图像），逐像素计算其灰度值之差的平方，再求所有像素的平均值。其值越小，表明图像重建或压缩的精度越高。

英文对照：

Mean Squared Error of Image Arrays

A metric quantifying the average squared difference between pixel values of a reference image and a processed image. Lower MSE indicates higher fidelity.

三、数学公式与计算示例

设原图像素矩阵为 (A)，目标图像为 (B)，宽度 (W)、高度 (H)，则 MSE 公式为：

$$ text{MSE} = frac{1}{W times H} sum{i=0}^{W-1} sum{j=0}^{H-1} [A(i,j) - B(i,j)] $$

示例：

两幅 2×2 图像的 MSE 计算：
| 原图：[10, 20; 30, 40] | 目标图：[12, 18; 28, 42] | MSE = (frac{1}{4} left[ (10-12) + (20-18) + (30-28) + (40-42) right] = 5)

四、权威领域应用

图像压缩评估
用于 JPEG、PNG 等格式的压缩质量分析（如 MSE < 10 通常视为高保真）。

计算机视觉任务
在图像超分辨率重建中，MSE 是损失函数的核心组件（如 SRCNN 算法）。

医学影像处理
评估 MRI 图像去噪或重建后的结构保真度。

五、专业参考来源

数字图像处理基础理论
Gonzalez & Woods, Digital Image Processing, 4th Ed. (2018), Pearson.

IEEE 图像处理期刊
"Mean Squared Error: Love It or Leave It?" IEEE Signal Processing Magazine (2009).

学术实践指南
MathWorks 官方文档 Image MSE Calculation.

中英术语对照表

中文	英文
图象阵列	Image Array / Pixel Matrix
均方误差	Mean Squared Error (MSE)
像素值	Pixel Value
图像保真度	Image Fidelity
损失函数	Loss Function

网络扩展解释

图像阵列的均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量两幅图像（通常为原始图像与处理后的图像）像素差异的常用指标。以下为详细解释：

1.基本概念

图像阵列：指由像素组成的二维矩阵，每个像素值代表特定位置的颜色或亮度信息。
均方误差：通过计算两幅图像对应像素值的平方差均值，量化两者差异。公式为： $$ MSE = frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} (y_i - hat{y}_i) $$ 其中，( N )为像素总数，( y_i )为原始图像像素值，( hat{y}_i )为处理后图像像素值。

2.计算步骤

逐像素差值计算：对两幅图像每个相同位置的像素值求差。
平方差值：将差值平方以消除正负符号影响，并放大较大误差。
求平均值：所有平方差值的均值即为MSE。

3.意义与应用

图像质量评估：MSE越小，说明处理后的图像与原始图像越接近。例如在图像压缩、去噪、超分辨率重建中广泛应用。
对误差的敏感性：因平方计算，MSE对较大误差更敏感，可能掩盖小误差的影响。

4.与其他指标的关系

均方根误差（RMSE）：( RMSE = sqrt{MSE} )，与原始数据量纲一致，更直观。
峰值信噪比（PSNR）：基于MSE计算，公式为： $$ PSNR = 10 cdot log_{10} left( frac{MAX}{MSE} right) $$ 其中，( MAX )为像素最大值（如255），用于评价图像重建质量。

5.注意事项

局限性：MSE仅反映数值差异，无法直接体现人眼感知的图像质量差异。
实际应用：在编程中可直接调用库函数计算，如PyTorch的torch.nn.functional.mse_loss()。

图像阵列的MSE通过量化像素差异评估处理效果，是图像处理领域的核心指标之一，但需结合其他指标（如PSNR、SSIM）全面分析质量。