怎么计算峰值信噪比(PSNR)
时间: 2024-03-23 20:28:03 浏览: 21
峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)是一种衡量两个信号间差异的指标,通常用于图像压缩和图像处理领域。PSNR 的值越高,表示两个信号间的差异越小,即图像质量越好。
PSNR 的计算公式如下:
PSNR = 10 * log10((MAX^2) / MSE)
其中,MAX 表示图像像素的最大值,通常为 255,MSE 表示均方误差(Mean Squared Error),是原始图像和压缩/处理后图像的每个像素之间差值的平方和的平均值。
具体的计算步骤如下:
1. 分别读取原始图像和处理后的图像,将它们转换为灰度图像。
2. 计算两个灰度图像之间的均方误差(MSE)。MSE 的计算公式为:
MSE = Σ[Σ(I(i,j) - K(i,j))^2] / (M * N)
其中,I(i,j) 表示原始图像的像素值,K(i,j) 表示处理后的图像的像素值,M 和 N 分别为图像的宽度和高度。
3. 计算峰值信噪比(PSNR)。PSNR 的计算公式为:
PSNR = 10 * log10((MAX^2) / MSE)
其中,MAX 表示图像像素的最大值,通常为 255。
通过这些步骤,就可以计算出两个灰度图像之间的峰值信噪比(PSNR)了。
相关问题
读入 cameraman 图像, 进行运动模糊和高斯噪声退化; 利用函数 deconvblind 恢复退化图像 cameraman_b_n, 并计算峰值信噪比 PSNR; 在一个窗口中显示原始图像, 退化图像和恢复结果, 并给出MATLAB代码
好的,以下是MATLAB代码:
```matlab
% 读入cameraman图像
cameraman = imread('cameraman.tif');
% 进行运动模糊
PSF = fspecial('motion', 20, 45);
motion_blur = imfilter(cameraman, PSF, 'conv', 'circular');
% 加入高斯噪声
noise_mean = 0;
noise_var = 0.0001;
motion_blur = imnoise(motion_blur, 'gaussian', noise_mean, noise_var);
% 恢复退化图像
estimated_nsr = noise_var / var(cameraman(:));
cameraman_b_n = deconvblind(motion_blur, PSF, 10, estimated_nsr);
% 计算峰值信噪比PSNR
PSNR = psnr(cameraman, cameraman_b_n);
% 在一个窗口中显示原始图像,退化图像和恢复结果
figure;
subplot(1,3,1); imshow(cameraman); title('Original Image');
subplot(1,3,2); imshow(motion_blur); title('Degraded Image');
subplot(1,3,3); imshow(cameraman_b_n); title('Restored Image');
% 输出PSNR结果
disp(['PSNR: ', num2str(PSNR), ' dB']);
```
希望能帮到你!
什么是峰值信噪比PSNR
峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)是一种衡量图像或视频质量的指标。它是通过计算原始图像与压缩后的图像之间的均方误差(MSE)来衡量的。MSE 是压缩后图像与原始图像之间每个像素差的平方的平均值。PSNR 的计算公式如下:
PSNR = 10 * log10((最大像素值)^2 / MSE)
其中,“最大像素值”是原始图像中像素的最大值,例如在8位灰度图像中,最大像素值为255。PSNR 的单位通常是分贝(dB)。较高的 PSNR 值表示压缩后的图像与原始图像之间的差异较小,图像质量较高。一般来说,PSNR 值在30 dB 以上表示图像质量很好,而低于 20 dB 的 PSNR 值表示图像质量很差。