信息率失真函数R(D)matlab仿真实现

下面是一个简单的 Matlab 代码，用于计算信息率失真函数 R(D)：

function [rate, distortion] = R_D_curve(image, max_rate)
% image: 输入图像
% max_rate: 最大码率

% 将图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 将灰度图像转换为 double 类型
img = double(gray_image);

% 计算图像的均值和标准差
mu = mean(img(:));
sigma = std(img(:));

% 设置码率和失真度的范围
rate_range = linspace(0, max_rate, 100);
distortion_range = linspace(0, 256, 100);

% 初始化 R(D) 的值
R_D = zeros(length(rate_range), length(distortion_range));

% 计算 R(D) 的值
for i = 1:length(rate_range)
    for j = 1:length(distortion_range)
        rate = rate_range(i);
        distortion = distortion_range(j);
        R_D(i, j) = rate / (0.5 * log2(1 + (sigma^2) / distortion));
    end
end

% 绘制 R(D) 曲线
figure;
surf(distortion_range, rate_range, R_D);
xlabel('失真度');
ylabel('码率');
zlabel('信息率');
title('信息率失真函数 R(D)');

该代码将输入图像转换为灰度图像，并使用均值和标准差来估计信源熵。然后，它计算了一系列码率和失真度的值，并使用它们来计算 R(D) 的值。最后，它使用 surf 函数绘制了 R(D) 曲线。