图像修复的量化分析matlab

图像修复的量化分析可以通过以下步骤在 MATLAB 中实现：

1. 读取原始图像和修复后的图像，并将它们转换为灰度图像。

2. 计算两幅图像之间的均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）来评估修复质量。MSE 可以使用以下公式计算：

   MSE = sum(sum((I1 - I2).^2)) / (M * N)

其中，I1 和 I2 分别是原始图像和修复后的图像，M 和 N 是图像的尺寸。

PSNR 可以使用以下公式计算：

   PSNR = 10 * log10((255^2) / MSE)

3. 可以绘制两幅图像的直方图来比较它们的像素值分布。这可以通过使用 `imhist` 函数实现。

下面是一个基本的 MATLAB 代码示例，用于实现这些步骤：

% 读取原始图像和修复后的图像
I1 = imread('original_image.png');
I2 = imread('restored_image.png');

% 将图像转换为灰度图像
I1 = rgb2gray(I1);
I2 = rgb2gray(I2);

% 计算 MSE 和 PSNR
MSE = sum(sum((I1 - I2).^2)) / (numel(I1));
PSNR = 10 * log10((255^2) / MSE);

% 绘制两幅图像的直方图
figure;
subplot(1,2,1); imhist(I1); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imhist(I2); title('Restored Image');

% 显示 MSE、PSNR 和直方图
disp(['MSE: ' num2str(MSE)]);
disp(['PSNR: ' num2str(PSNR)]);

请注意，这只是一个基本的示例，你可以根据需要进行更改和扩展。