Первый курс такой первый :) По сути, Вы воспроизвели лекцию (семинар?), по обработке изображений. Как одна лекция из курса — вполне, только орфографические ошибки стоит вычистить, форматирование — вполне, красиво.
А вот смысл статьи, правда, для меня — загадка: зачем это? Какая практическая задача решилась (ну, кроме сдачи задания в ВУЗе)?
Эмм… Я не понял. «Возьмём открытую библиотеку, возьмём известную формулу и напишем статью?». В чем сложность этой задачи или в чём новизна? На OpenCV куда более красивые вещи можно за пол часа сделать. Лучше спрячьте статью в черновики…
Ниже вам сказали что в OpenCV есть множество инструментов, позволяющих решить эту же задачу проще. А если бы вы внимательнее посмотрели ссылку, которую я дал, то натолкнулись бы в разделе «Разное» на целых две статьи решающих проблему сравнения изображений. В том числе более интересными методами, такими как перцептивный хэш.
И да, называть логарифм среднеквадратичного отклонения картинок друг от друга отношением «Сигнал/шум» это несколько неправильно.
Когда мы что-то искали в OpenCV, то кроме манов(которые там весьма подробные) пользовались книжкой Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library. В итоге то, что нам было интересно мы, пожалуй, там не нашли. Но инфы там очень много и местами полезной.
Статья предназначалась тем кто с этим еще не сталкивался, если вы уже знаете это, отлично. Мне же, в свое время, это все сэкономило бы много времени. Тем более кому-то статья пригодиться, пусть же они имеют к ней доступ.
PSNR и SSIM или как работать с изображениями под С