峰值信噪比的matlab编写

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）是衡量图像或视频质量的一种指标，通常用于比较原始图像或视频和压缩后的图像或视频之间的质量差异。

在 MATLAB 中，可以使用以下代码计算图像之间的PSNR值：

% 读取原始图像和压缩后的图像
im1 = imread('original_image.png');
im2 = imread('compressed_image.png');

% 计算MSE
mse = mean(mean((im1 - im2).^2));

% 计算PSNR
max_val = 255; % 像素最大值
psnr = 10 * log10(max_val^2 / mse);

这里假设原始图像和压缩后的图像都是灰度图像，如果是彩色图像，需要对每个通道分别计算PSNR值。另外，这里假设像素值的范围是0到255，如果是其他范围，需要将`max_val`值相应修改。

相关问题

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：

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 ]

峰值信噪比评估高光谱图像去噪代码matlab

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）是一种常用的评估图像质量指标，用于衡量原始图像与去噪后图像之间的相似度。在高光谱图像去噪中，可以使用PSNR来评估去噪算法的效果。

以下是一个使用MATLAB编写的高光谱图像去噪代码示例：

% 读取原始图像
originalImage = imread('original_image.png');

% 添加高斯噪声
noisyImage = imnoise(originalImage, 'gaussian', 0, 0.01);

% 高光谱图像去噪算法（这里以均值滤波为例）
denoisedImage = imfilter(noisyImage, fspecial('average', [3 3]));

% 计算峰值信噪比
mse = mean((originalImage(:) - denoisedImage(:)).^2);
psnr = 10 * log10((255^2) / mse);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1), imshow(originalImage), title('原始图像');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisyImage), title('添加噪声后的图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(denoisedImage), title(['去噪后的图像 (PSNR = ' num2str(psnr) ' dB)']);

这段代码首先读取原始图像，然后添加高斯噪声。接下来使用均值滤波算法对噪声图像进行去噪处理。最后，计算去噪后图像与原始图像之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE），并通过PSNR公式计算峰值信噪比。最后，将原始图像、添加噪声后的图像和去噪后的图像显示在一个图像窗口中，并在标题中显示PSNR值。