cha=yt-q; he=sum(sum(cha)); avg=he/(mn); wucha=cha-avg; result1=(sum(sum(wucha.^2)))/(mn); if result1==0 disp('swan图均方误差');result2=0 else disp('swan图均方误差');result2=sqrt(result1) end逐句注释

这段代码跟上一段代码很相似，也是用来计算图像的均方误差（MSE）和标准差（RMSE）。下面是具体的解释：

- `cha=yt-q;`：将图像 `yt` 减去 `q`，得到差分图像 `cha`。
- `he=sum(sum(cha));`：计算差分图像 `cha` 的像素值之和。
- `avg=he/(mn);`：计算差分图像 `cha` 的平均像素值。
- `wucha=cha-avg;`：将差分图像 `cha` 减去平均像素值，得到新的图像 `wucha`。
- `result1=(sum(sum(wucha.^2)))/(mn);`：计算新图像 `wucha` 的均方误差（MSE）。
- `if result1==0 disp('swan图均方误差');result2=0 else disp('swan图均方误差');result2=sqrt(result1) end`：判断均方误差 `result1` 是否为零，如果为零，则输出字符串 `'swan图均方误差'` 和 `result2=0`，否则输出字符串 `'swan图均方误差'` 和 `result2=sqrt(result1)`，其中 `result2` 是标准差（RMSE）。

同样需要注意的是，这段代码也缺少变量的定义和赋值，因此无法确定其完整的功能和正确性。