请问两张原图之间的PSNR是多少？

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是一种衡量图像质量的指标，可以用来比较两张图像之间的相似度。它的计算公式为：

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

其中，MAX是图像像素值的最大值（比如8位图像的最大值为255），MSE是均方误差，即两张图像每个像素值之间差的平方和的平均值。

因此，要计算两张原图之间的PSNR，需要知道这两张原图和它们之间的处理后的图像。如果你可以提供这些信息，我可以帮你计算出它们之间的PSNR值。

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图像压缩psnr是干嘛的

PSNR是Peak Signal-to-Noise Ratio的缩写，中文意思是峰值信噪比。图像压缩PSNR常用来衡量压缩算法的质量，以及原图像和压缩后的图像之间的差异。PSNR的值越高，表示两张图像越相似，压缩算法的质量越好。通常情况下，PSNR的值越大，图像的质量就越好。PSNR的计算公式为：PSNR = 10 * log10(最大像素值^2 / MSE)。其中，MSE是均方误差，它表示压缩后的图像和原图像之间的差异。

MATLAB计算psnr

你好，关于MATLAB计算PSNR的方法，可以使用如下代码：

% 读入原图和复原图
im1 = imread('原图.jpg');
im2 = imread('复原图.jpg');
% 计算图像的MSE误差
mse = sum(sum((im1 - im2) .^ 2)) / (size(im1, 1) * size(im1, 2));
% 计算PSNR
psnr = 10 * log10(255^2 / mse);
disp(['图像的PSNR值为：' num2str(psnr)])

在运行代码之前，需要将原图和复原图替换为实际的图像文件路径。这段代码会计算两张图像的MSE误差，然后使用PSNR公式计算它们的PSNR值，并将结果输出到命令窗口中。

希望能够帮助到你。