psnr的matlab代码

PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）是一种图像质量评价指标，通常用于比较两幅图像之间的相似程度。Matlab中可以使用以下代码计算PSNR：

function psnr = PSNR(origImg, distImg)
% origImg: 原始图像
% distImg: 失真图像

% 将图像转换为double类型
origImg = im2double(origImg);
distImg = im2double(distImg);

% 计算MSE
mse = mean(mean((origImg - distImg).^2));

% 计算最大像素值
maxPixelValue = 1;

% 计算PSNR
psnr = 10 * log10(maxPixelValue^2 / mse);
end

其中，`origImg`为原始图像，`distImg`为失真图像，`maxPixelValue`为图像中像素的最大值，通常为1，在灰度图像中为255。该函数返回PSNR值。

相关问题

psnr matlab

您好！对于计算图像的峰值信噪比（PSNR），您可以使用MATLAB的`psnr`函数。以下是使用MATLAB计算图像PSNR的示例代码：

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

% 计算图像的PSNR
psnrValue = psnr(processedImage, originalImage);

% 显示计算得到的PSNR值
disp(['图像的PSNR值为: ', num2str(psnrValue)]);

上述代码中，您需要将`original_image.jpg`和`processed_image.jpg`替换为您自己的图像文件路径。通过该代码，您将获得处理后图像与原始图像之间的PSNR值。

希望这对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

psnr的MATLAB代码

下面是一个简单的MATLAB代码，用于计算两个图像之间的PSNR值。

% 读取原始图像和压缩图像
img1 = imread('original.png');
img2 = imread('compressed.png');

% 将图像转换为double类型
img1 = im2double(img1);
img2 = im2double(img2);

% 计算MSE
mse = mean(mean((img1 - img2).^2));

% 计算PSNR
psnr = 10*log10(1/mse);

% 显示PSNR值
disp(['PSNR值为：', num2str(psnr), ' dB']);

请注意，此代码假定输入的图像为灰度图像。如果您有彩色图像，请在计算MSE时对每个颜色通道分别进行相应的计算。