用matlab写一个PSNR、UCIQE、UIQM、SSIM、MSE和信息熵的代码

以下是一个MATLAB代码示例，用于计算图像的PSNR、UCIQE、UIQM、SSIM、MSE和信息熵：

% 读取原始图像和处理后的图像
originalImage = imread('original_image.jpg');
processedImage = imread('processed_image.jpg');

% 计算PSNR
mse = immse(originalImage, processedImage);
psnr = 10 * log10((255^2) / mse);

% 计算UCIQE
uciqe = UCIQE(originalImage, processedImage);

% 计算UIQM
uiqm = UIQM(originalImage, processedImage);

% 计算SSIM
ssimVal = ssim(originalImage, processedImage);

% 计算MSE
mse = immse(originalImage, processedImage);

% 计算信息熵
originalEntropy = entropy(originalImage);
processedEntropy = entropy(processedImage);

% 显示结果
fprintf('PSNR: %.2f dB\n', psnr);
fprintf('UCIQE: %.2f\n', uciqe);
fprintf('UIQM: %.2f\n', uiqm);
fprintf('SSIM: %.4f\n', ssimVal);
fprintf('MSE: %.2f\n', mse);
fprintf('Original Entropy: %.2f\n', originalEntropy);
fprintf('Processed Entropy: %.2f\n', processedEntropy);

请确保将"original_image.jpg"和"processed_image.jpg"分别替换为原始图像和处理后的图像的路径。该代码使用了一些MATLAB内置函数来计算PSNR、UCIQE、UIQM、SSIM、MSE和信息熵。最后，代码将打印出这些指标的值。