matlab计算图像的isnr

MATLAB中可以使用以下代码计算图像的ISNR（图像信噪比）：

function isnr = calculateISNR(originalImage, noisyImage, denoisedImage)
    signal = originalImage - noisyImage; % 信号图像
    noise = originalImage - denoisedImage; % 噪声图像

    numerator = sum(sum(signal .^ 2)); % 计算信号的能量
    denominator = sum(sum(noise .^ 2)); % 计算噪声的能量

    isnr = 10 * log10(numerator / denominator); % 计算ISNR

end

以上代码中，原始图像originalImage与加噪图像noisyImage相减得到信号图像signal，原始图像与去噪图像denoisedImage相减得到噪声图像noise。然后分别计算信号图像和噪声图像的能量，通过能量的比值计算ISNR。最后返回计算得到的ISNR值。

通过以上代码，可以方便地用MATLAB计算图像的ISNR。具体使用时，只需将原始图像、加噪图像和去噪图像传入该函数，即可得到图像的ISNR值。

相关问题

matlab计算isnr的程序

以下是计算ISNR的Matlab程序：

function isnr = calculate_isnr(original_signal, denoised_signal)
% 计算信噪比增益比(ISNR)
% original_signal: 原始信号
% denoised_signal: 经过降噪处理后的信号
% isnr: ISNR

% 计算信号噪声能量
noise_energy = sum((original_signal - denoised_signal) .^ 2);
% 计算降噪后信号的信噪比
denoised_snr = 10 * log10(sum(original_signal .^ 2) / noise_energy);
% 计算原始信号的信噪比
original_snr = 10 * log10(sum(original_signal .^ 2) / sum(denoised_signal .^ 2));
% 计算ISNR
isnr = denoised_snr - original_snr;
end

使用方法：

% 假设original_signal和denoised_signal都是长度为N的列向量
isnr = calculate_isnr(original_signal, denoised_signal);
fprintf('ISNR: %.2f dB\n', isnr);

其中，ISNR表示信噪比增益比，单位为dB。

matlab计算图像mtf

MTF是Modulation Transfer Function的缩写，是用来表示图像传递函数的一种指标，它可以用来描述成像系统对不同频率的图像模式的传递能力。在Matlab中，我们可以通过以下步骤来计算图像的MTF。

首先，我们需要准备一张待测图像。我们可以使用imread函数将图像载入到Matlab中，并使用imshow函数来显示图像。然后，我们可以将图像转换为灰度图像，这可以通过rgb2gray函数来实现。

接着，我们需要对图像进行傅里叶变换，将图像从时域转换到频域。这可以通过使用fft2函数来实现。然后，我们需要将频谱图像进行中心化，这可以通过使用fftshift函数来实现。

接下来，我们可以计算图像的频谱振幅，这可以通过使用abs函数来实现。然后，我们可以根据频谱振幅分布来计算MTF。MTF通常是通过在频谱振幅中选择一定数量的点，并计算它们的均值来获得的。

最后，我们可以使用plot函数来绘制图像的MTF曲线。这样就可以通过Matlab来计算并展示图像的MTF了。

总体来说，利用Matlab计算图像的MTF需要经过图像载入、灰度转换、傅里叶变换、频谱振幅计算等一系列步骤，最终得到MTF曲线来描述图像的传递能力。