Cách đơn giản nhất là định nghĩa thông qua sai số toàn phương trung bình (MSE, mean squared error) được dùng cho ảnh 2 chiều có kích thước m×n trong đó I và K là ảnh gốc và ảnh được khôi phục tương ứng: M S E = 1 m n ∑ i = 0 m − 1 ∑ j = 0 n − 1 [ I ( i , j ) − K ( i , j ) ] 2 {\displaystyle {\mathit {MSE}}={\frac {1}{m\,n}}\sum _{i=0}^{m-1}\sum _{j=0}^{n-1}[I(i,j)-K(i,j)]^{2}}

PSNR được định nghĩa bởi:

P S N R = 10 ⋅ log 10 ⁡ ( M A X I 2 M S E ) = 20 ⋅ log 10 ⁡ ( M A X I M S E ) {\displaystyle {\begin{aligned}{\mathit {PSNR}}&=10\cdot \log _{10}\left({\frac {{\mathit {MAX}}_{I}^{2}}{\mathit {MSE}}}\right)\\&=20\cdot \log _{10}\left({\frac {{\mathit {MAX}}_{I}}{\sqrt {\mathit {MSE}}}}\right)\end{aligned}}}

Ở đây, MAXI là giá trị tối đa của pixel trên ảnh. Khi các pixcels được biểu diễn bởi 8 bits, thì giá trị của nó là 255. Trường hợp tổng quát, khi tín hiệu được biểu diễn bởi B bits trên một đơn vị lấy mẫu, MAXI là 2B−1. Với ảnh màu với 3 giá trị RGB trên 1 pixel, các tính toán cho PSNR tương tự ngoại trừ việc tính MSE là tổng của 3 giá trị (tính trên 3 kênh màu) chia cho kích thước của ảnh và chia cho 3.

Giá trị thông thường của PSNR trong lossy ảnh và nén video nằm từ 30 đến 50 dB, giá trị càng cao thì càng tốt.[3][4] Giá trị có thể chấp nhận được khi truyền tín hiệu không dây có tổn thất khoảng từ 20 dB đến 25 dB.[5][6]

Khi 2 ảnh là đồng nhất thì MSE sẽ bằng 0. Trong trường hợp này tỉ số PSNR không xác định (chia bởi 0).