上一篇我們比較了最近鄰插值（Nearest neineighbor interpolation）與雙線性插值（Bilinear interpolation）對影像提升解析度的成效，不過僅是主觀地以肉眼比較作為評估。當比較的兩種方法都非常優秀時，甚至在比較時不放大只看局部影像，肉眼就很難再分出演算法的優劣了。

因此我們需要借助數學來給出客觀的評斷。
在超解析度成像法（Super-resolution, SR）的論文中一定會使用到影像品質評估的指標（Image quality assessment, IQA），SR任務中最常見的IQA就是峰值訊噪比（Peak signal-to-noise ratio, PSNR），在這篇文章我們就要來使用PSNR評鑑基於影像插值的SR。

PSNR是透過均方誤差（Mean-square error, MSE）來定義。I為原始影像，K為用以比較的測試影像，m和n是影像長寬。RGB影像會對3個波段都做計算再平均。

PSNR的定義為

其中MAXi為像素可能的最大值，以8-bit RGB影像而言這個值就是255。