matlab 计算峰值信噪比

计算峰值信噪比（PSNR）需要先计算图像的均方误差（MSE），然后再用以下公式计算PSNR：

PSNR = 10 * log10((最大像素值^2) / MSE)

其中，最大像素值是该图像的像素取值范围，通常为255（8位图像）或65535（16位图像），MSE的计算公式如下：

MSE = (1/m*n) * Σ[Σ(I(i,j) - K(i,j))^2]

其中，m和n为图像的高和宽，I(i,j)和K(i,j)分别表示原始图像和处理后的图像在第i行第j列的像素值。

以下是一个MATLAB代码示例，用于计算两个图像之间的PSNR：

% 读入原始图像和处理后的图像
im1 = imread('original_image.jpg');
im2 = imread('processed_image.jpg');

% 计算均方误差MSE
mse = mean((im1(:) - im2(:)).^2);

% 计算PSNR
max_val = 255; % 对于8位图像，最大像素值为255
psnr = 10 * log10((max_val^2) / mse);

请注意，这个示例假设输入的图像是8位的，如果是16位的，需要将最大像素值改为65535。

相关问题

MATLAB计算峰值信噪比

计算峰值信噪比（PSNR）需要使用原始图像和重建图像之间的均方误差（MSE）。在MATLAB中，可以使用以下代码计算PSNR：

% 读取原始图像和重建图像
original = imread('original_image.png');
reconstructed = imread('reconstructed_image.png');

% 计算均方误差
mse = mean((original(:) - reconstructed(:)).^2);

% 计算峰值信噪比
psnr = 10*log10(255^2/mse);

其中，`original`和`reconstructed`分别为原始图像和重建图像的矩阵。在计算MSE时，通过将原始图像和重建图像展开成一维向量，并计算它们之间的差的平方的平均值来获得。最后，使用公式`PSNR = 10*log10((255^2)/MSE)`计算PSNR，其中255是像素的最大值。

matlab 计算峰值信噪比代码

以下是MATLAB计算峰值信噪比（PSNR）的示例代码：

% 读入原始图像和处理后的图像
img1 = imread('original_image.png');
img2 = imread('processed_image.png');

% 计算峰值信噪比
mse = mean(mean((img1 - img2).^2));
psnr = 10*log10(255^2/mse);

% 显示结果
fprintf('PSNR值为 %.2f dB\n', psnr);

其中，`img1`和`img2`分别是原始图像和处理后的图像，可以根据实际情况修改文件名或路径。计算过程中采用了均方误差（MSE）的公式，最后把结果转换成了以分贝（dB）为单位的峰值信噪比。