峰值信噪比matlab代码

时间: 2023-11-25 15:00:15 浏览: 78
计算峰值信噪比(PSNR)的Matlab代码如下: ```matlab function psnr = calculate_psnr(original_image, noisy_image) % 计算峰值信噪比(PSNR) % original_image: 原始图像 % noisy_image: 受噪声影响的图像 % 将图像转换为double类型 original_image = double(original_image); noisy_image = double(noisy_image); % 计算MSE mse = mean(mean((original_image - noisy_image).^2)); % 计算PSNR max_pixel = 255; % 假定像素值范围为0-255 psnr = 10 * log10(max_pixel^2/mse); ``` 其中,`original_image` 是原始图像,`noisy_image` 是受噪声影响的图像。函数返回的是PSNR值,单位为分贝(dB)。
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读取已有两张图像峰值信噪比matlab代码

以下是读取两张图像并计算其峰值信噪比的 Matlab 代码: ```matlab % 读取图像 img1 = imread('image1.jpg'); img2 = imread('image2.jpg'); % 计算峰值信噪比 PSNR = psnr(img1, img2); % 显示结果 fprintf('图像1和图像2的峰值信噪比为 %.2f dB\n', PSNR); ``` 其中,`imread` 函数用于读取图像,`psnr` 函数用于计算峰值信噪比。在上述代码中,我们将第一张图像命名为 `image1.jpg`,第二张图像命名为 `image2.jpg`,你需要将代码中的文件名替换为你自己的图像文件名。最后,我们使用 `fprintf` 函数输出计算结果。

峰值信噪比matlab

峰值信噪比(PSNR)是一种用来衡量图像质量的指标,在MATLAB中可以通过编写代码来计算。以下是一个计算PSNR的MATLAB函数示例: ```matlab function [output = PSNR(img1, img2) if sum(sum(img1 - img2)) == 0 error('Those pictures are the same'); end MAX = 1; % 图像有多少灰度级(我这里定为1) % 归一化 if (max(max(img1)) - min(min(img1))) ~= 0 img1 = (img1 - min(min(img1))) ./ (max(max(img1)) - min(min(img1))); end if (max(max(img2)) - min(min(img2))) ~= 0 img2 = (img2 - min(min(img2))) ./ (max(max(img2)) - min(min(img2))); end MSE = sum(sum((img1 - img2).^2)) / (1024 * 1024); % 图片像素设为1024 x 1024 output = 20 * log10(MAX / sqrt(MSE)); % 峰值信噪比 end ``` 你可以将需要计算PSNR的两幅图像作为参数传递给这个函数,函数将返回对应的PSNR值。请注意,这段代码是一个示例,你可能需要根据实际需求进行适当的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [MATLAB下求两幅图像的峰值信噪比(PSNR)](https://download.csdn.net/download/andy817425/12910202)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [深入理解PSNR(峰值信噪比)(附matlab代码)](https://blog.csdn.net/weixin_29732003/article/details/122569893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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