Cuando se quiere evaluar el grado de degradación de una imagen o el resultado de un algoritmo, es corriente emplear índices de error. Entre ellos, cabe destacar los índices cuadráticos de error entre dos imágenes. Así, se definen:
 

• Error cuadrático total:

siendo:
 

• f(x,y) la imagen a analizar.

 
• f_r(x,y) la imagen de base.

    En ocasiones, se expresa en tantos por ciento.
 

• Error cuadrático normalizado:

que también se suele expresar en tantos por ciento.

    Es también útil conocer el error cuadrático extendido a sólo unos puntos de la imagen. A tal fin, se introduce una imagen de referencia (binaria), definiéndose, entonces, los anteriores errores cuadráticos con imagen de referencia. En las siguientes imágenes se determinan los errores cuadráticos con y sin referencia:
 
 
 
 
 

Imagen "Inicial" de prácticas tomada como base.		Imagen "ruido_3" de prácticas, con errores cuadráticos: (ECT=28.957, ECN=26.536%)
Imagen "bordes" de prácticas tomada como referencia.		Imagen "ruido_4" de prácticas con errores cuadráticos: -Sin referencia: ECT=48.138 y  ECN=44.114%. -Con referencia: ECT=37.845 y  ECN=35.116%.