[m,n]=size(p); l=f-p; he=sum(sum(l)); avg=he/(m*n); k=l-avg; result1=(sum(sum(k.^2)))/(m*n); if result1==0 disp('dog图均方误差'),result2=0 else disp('dog图均方误差'),result2=sqrt(result1) end逐句注释
时间: 2024-04-05 14:32:17 浏览: 9
这段代码是 MATLAB 代码,主要是计算一个图像的均方误差(MSE)和标准差(RMSE)。
具体解释如下:
- `[m,n]=size(p);`:读取图像 `p` 的尺寸,将行数和列数分别存储在 `m` 和 `n` 中。
- `l=f-p;`:将 `f` 减去 `p`,得到差分图像 `l`。
- `he=sum(sum(l));`:计算差分图像 `l` 的像素值之和。
- `avg=he/(m*n);`:计算差分图像 `l` 的平均像素值。
- `k=l-avg;`:将差分图像 `l` 减去平均像素值,得到新的图像 `k`。
- `result1=(sum(sum(k.^2)))/(m*n);`:计算新图像 `k` 的均方误差(MSE)。
- `if result1==0 disp('dog图均方误差'),result2=0 else disp('dog图均方误差'),result2=sqrt(result1) end`:判断均方误差 `result1` 是否为零,如果为零,则输出字符串 `'dog图均方误差'` 和 `result2=0`,否则输出字符串 `'dog图均方误差'` 和 `result2=sqrt(result1)`,其中 `result2` 是标准差(RMSE)。
需要注意的是,这段代码缺少变量的定义和赋值,因此无法确定其完整的功能和正确性。
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cha=yt-uint8(qnoise); he=sum(sum(cha)); avg=he/(m*n); wucha=cha-avg; result1=(sum(sum(wucha.^2)))/(m*n); if result1==0 disp('swan图均方误差');result2=0 else disp('swan图均方误差');result2=sqrt(result1) end逐句注释
好的,我来逐句注释这段代码:
```
cha=yt-uint8(qnoise);
```
这行代码的作用是,将添加了噪声的图像qnoise从原始图像yt中减去,得到去除噪声后的图像cha。其中,uint8是将数据类型转换为8位无符号整数型,范围在0~255之间。
```
he=sum(sum(cha));
```
这行代码的作用是,计算去除噪声后图像的像素值和,即将二维数组cha中所有元素相加得到的结果。
```
avg=he/(m*n);
```
这行代码的作用是,计算去除噪声后图像的平均像素值,即像素值之和除以像素个数。
```
wucha=cha-avg;
```
这行代码的作用是,将每个像素值与平均像素值之间的差保存在wucha中。这样可以得到每个像素点的偏差值,用于后续的误差计算。
```
result1=(sum(sum(wucha.^2)))/(m*n);
```
这行代码的作用是,计算去除噪声后图像的均方误差,即每个像素点与平均像素值之间的差的平方和除以像素个数。
```
if result1==0 disp('swan图均方误差');result2=0 else disp('swan图均方误差');result2=sqrt(result1) end
```
这行代码的作用是,判断均方误差是否为0。如果均方误差为0,则输出“swan图均方误差”并将均方根误差result2设置为0;否则输出“swan图均方误差”并计算均方根误差result2,即将均方误差开根号得到的结果。
cha=yt-q; he=sum(sum(cha)); avg=he/(mn); wucha=cha-avg; result1=(sum(sum(wucha.^2)))/(mn); if result1==0 disp('swan图均方误差');result2=0 else disp('swan图均方误差');result2=sqrt(result1) end逐句注释
这段代码跟上一段代码很相似,也是用来计算图像的均方误差(MSE)和标准差(RMSE)。下面是具体的解释:
- `cha=yt-q;`:将图像 `yt` 减去 `q`,得到差分图像 `cha`。
- `he=sum(sum(cha));`:计算差分图像 `cha` 的像素值之和。
- `avg=he/(mn);`:计算差分图像 `cha` 的平均像素值。
- `wucha=cha-avg;`:将差分图像 `cha` 减去平均像素值,得到新的图像 `wucha`。
- `result1=(sum(sum(wucha.^2)))/(mn);`:计算新图像 `wucha` 的均方误差(MSE)。
- `if result1==0 disp('swan图均方误差');result2=0 else disp('swan图均方误差');result2=sqrt(result1) end`:判断均方误差 `result1` 是否为零,如果为零,则输出字符串 `'swan图均方误差'` 和 `result2=0`,否则输出字符串 `'swan图均方误差'` 和 `result2=sqrt(result1)`,其中 `result2` 是标准差(RMSE)。
同样需要注意的是,这段代码也缺少变量的定义和赋值,因此无法确定其完整的功能和正确性。