评估图像去噪和干扰去除的效果通常需要依赖于主观评价和客观评价两种方法。

  主观评价是通过人眼观察图像的质量来进行评估。在进行主观评价时，我们可以参考以下指标：

  1. 图像细节保留：去噪和干扰去除算法应该尽量保留图像中的细节信息，不影响有用信息的清晰度。

  2. 平滑度：图像应该有适当的平滑效果，使得噪声和干扰得到有效抑制，但又不至于使得图像失真。

  3. 色彩保真度：算法应该尽量保持图像的色彩准确性，避免出现颜色偏差或失真。

  4. 处理效果：算法的处理效果应该自然、均匀，不应该出现明显的伪影、锯齿等问题。

  客观评价是通过一些客观指标来度量图像处理算法的效果。常用的客观评价指标包括：

  1. 均方误差（MSE）：计算原始图像和处理后图像之间的像素平均差异。MSE越小，表示处理效果越好。

  2. 峰值信噪比（PSNR）：PSNR是通过MSE计算得到的评估图像质量的指标，一般数值越高，表示处理效果越好。

  3. 结构相似度指数（SSIM）：SSIM综合考虑了亮度、对比度和结构信息之间的差异，数值范围在[0, 1]之间，越接近1，表示处理效果越好。

  除了以上主观评价和客观评价外，还可以应用一些专门用于图像评估的数据库和算法来进行评估。例如，使用不同图像去噪算法对一些标准图像进行处理，并和原始图像进行比较，评估算法的效果。

  需要注意的是，评估图像去噪和干扰去除的效果时，应该结合具体应用场景和需求进行综合考量，选择适合的评价指标和方法。