画像品質の客観評価指標として著名なPSNRとSSIＭを用いた画像の客観評価ツールを作成しました。2つの画像のファイルパスを指定することで、PSNRとSSIＭを算出することが可能です。実験等にお使いください。
PSNRとSSIMの詳細については、以下の記事をご参照ください。
PSNR：画像のPSNR（ピーク信号対雑音比）の測定（Python+OpenCV）
SSIM：画像のSSIM（structural similarity）の測定（Python+OpenCV）
下記プログラムの9行目と10行目で、比較したい画像を指定してください。現状、カラー画像を読み込む想定で作っています。
テストされたい方がいましたら、以下の画像でテスト可能です（上：ノイズフリー画像、下：ノイズ画像）。
上記のテストデータで実験すると、以下のような出力となります。RGBの各チャネルのPSNRとSSIM及び、それらの平均が出力される仕様となっています。
PSNR Evaluation Results PSNR OpenCV (Blue): 18.648646140356288 PSNR OpenCV (Green): 18.925611831799632 PSNR OpenCV (Red): 19.047800261972913 PSNR OpenCV (RGB Average): 18.874019411376278 SSIM Evaluation Results SSIM OpenCV (Blue): 0.25734574441533353 SSIM OpenCV (Green): 0.3501503799557696 SSIM OpenCV (Red): 0.3082769634911793 SSIM OpenCV (RGB Average): 0.30525769595409413
PSNRとSSIMで画像品質を評価するツールを紹介しました。手早く画質を評価したいときに試してみてください。