matlabpsnr
时间: 2023-11-26 16:48:18 浏览: 20
MATLAB中的psnr函数用于计算两幅图像的峰值信噪比。其中,峰值信噪比是一种评价图像质量的客观标准,它的单位为dB,值越大代表失真越少。具体实现可以参考以下代码:
```matlab
function PSNR = psnr(f1, f2)
%计算两幅图像的峰值信噪比
%f1、f2:两幅图像
k = 8; %k为图像是表示地个像素点所用的二进制位数,即位深。
fmax = 2.^k - 1;
a = fmax.^2;
MSE =(double(im2uint8(f1)) -double( im2uint8(f2))).^2;
b = mean(mean(MSE));
PSNR = 10*log10(a/b);
```
其中,f1和f2分别为两幅图像,k为图像表示每个像素点所用的二进制位数,fmax为最大像素值,a为最大像素值的平方,MSE为均方误差,b为均方误差的平均值,PSNR为峰值信噪比。
相关问题
matlabpsnr和mse
PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)和MSE(Mean Squared Error)都是评估图像质量的指标。在MATLAB中,可以使用以下函数计算PSNR和MSE:
1. `psnr()`函数计算图像的PSNR值,语法为:`[peaksnr, snr] = psnr(A, ref)`,其中A是待测图像,ref是参考图像。这个函数返回两个值,分别是峰值信噪比(peaksnr)和信噪比(snr)。
2. `immse()`函数计算图像的MSE值,语法为:`err = immse(A, ref)`,其中A是待测图像,ref是参考图像。这个函数返回一个值,即均方误差(MSE)。
PSNR和MSE都是评估图像质量的指标,但是它们的计算方法不同。PSNR是通过参考图像和待测图像之间的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio)来计算的,而MSE是通过参考图像和待测图像之间的均方误差(Mean Squared Error)来计算的。一般来说,PSNR越高,图像质量越好;MSE越小,图像质量越好。
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