计算上述代码添加高斯噪声后的信噪比
时间: 2024-02-13 11:04:37 浏览: 30
在上述代码中,添加高斯噪声后的信噪比可以通过计算原始图像f与添加高斯噪声后的图像f1之间的均方误差(MSE)来估计。
具体的计算步骤如下:
1. 计算添加高斯噪声后的图像与原始图像之间的均方误差(MSE):
err = immse(f, f1);
其中,f为原始图像,f1为添加高斯噪声模糊后的图像。
2. 计算信噪比(SNR):
SNR = 10 * log10(var(f(:)) / err);
其中,var(f(:))表示原始图像f的方差。
在上述代码中,我们可以通过计算信噪比来评估添加高斯噪声后的图像质量。具体的代码实现如下:
```matlab
f=imread('test.tif');
PSF=fspecial('motion',30,40);
gb=imfilter(f,PSF,'replicate','same');
subplot(2,3,1),imshow(gb),title('模糊图像');
f1=imnoise(f,'gaussian',0,0.01);
subplot(2,3,2),imshow(f1),title('高斯噪声模糊图像');
wnr = deconvwnr(f1, PSF);
subplot(2,3,3),imshow(wnr),title('不带参数维纳滤波');
% 计算添加高斯噪声后的信噪比
err = immse(f, f1);
SNR = 10 * log10(var(f(:)) / err);
fprintf('添加高斯噪声后的信噪比:%.2f dB\n', SNR);
```
需要注意的是,这种信噪比的计算方法仅适用于添加高斯噪声的情况下。如果添加的噪声类型不同,则需要根据具体情况选择不同的信噪比计算方法。
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