图像的均值、均方值、方差、均方差、标准差
均值
均值代表信号中直流分量的大小 ，记作E(x)。对于高斯白噪声信号而言，在这种情况下其均值为零，则仅含有交流成分。
均方值
均方度量用于表征信号平方后的平均值，并以E(x^2)的形式表达。该均方值代表信号的平均功率。根据能量守恒原理，信号的平均功率等于其交流分量所携带的功率与直流分量所占用的功率之和。
例如：x、y、z 3项求均方值。均方值=（x的平方+y的平方+z的平方）/3
均方差
Mean Square Error (MSE) is a measure of the average squared difference between predicted values and actual values. The term represents the average of the squared differences between predicted and observed data points, which is equivalent to the mean squared error. The calculation formula for MSE closely mirrors that of variance. The square root of this measure is known as the Root Mean Square Error (RMSE), which shares a similar form with standard deviation. MSE is sometimes regarded as equivalent to variance.
方差
方差可以用variance、deviation或Var表示。 方差表征信号的变化幅度，并反映信号中变幅分量的作用程度。它等于交流信号的平均功率。
或用公式表示为
标准差
以σ作为符号的标准偏差通常被称为Standard Deviation。有时也被称作Root Mean Square Error（RMSE）。这种替代名称常用于特定领域。它代表了数据与平均值之间距离的平均水平。而这一指标等于离均差平方求和后再取其算术平均值的平方根。
标准偏差σ表征了数据与真实值之间的偏差程度。当数值越小时，则表示该测量系统的精度等级更高。因此可将σ定义为衡量该测量系统精度的关键指标。