matlab 计算UACI代码

以下是MATLAB计算UACI的代码示例：

% 读取原始图像和失真图像
ref = imread('reference_image.jpg');
dis = imread('distorted_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
ref_gray = rgb2gray(ref);
dis_gray = rgb2gray(dis);

% 计算UACI
diff = double(dis_gray) - double(ref_gray);
uaci = sum(abs(diff(:))) / sum(double(ref_gray(:)));

% 显示UACI值
fprintf('The UACI value is: %.4f\n', uaci);

其中，'reference_image.jpg'和'distorted_image.jpg'分别为原始图像和失真图像的文件名。请将代码中的文件名替换为您自己的图像文件名。

相关问题

MATLAB 计算加密图像UACI

UACI是嵌入式图像加密中常用的质量评价指标之一，表示加密后图像与原始图像之间的失真程度。MATLAB可以通过以下步骤计算加密图像的UACI值：

1. 读入原始图像和加密后图像，并将它们转换为灰度图像。

I = imread('original_image.jpg');
I_encrypt = imread('encrypted_image.jpg');
I = rgb2gray(I);
I_encrypt = rgb2gray(I_encrypt);

2. 计算两幅图像之间的均方误差MSE。

MSE = mean(mean((double(I)-double(I_encrypt)).^2));

3. 计算原始图像的均值mean和标准差std。

mean_I = mean(mean(double(I)));
std_I = std2(double(I));

4. 计算UACI值。

UACI = 100 * sqrt((MSE/(mean_I^2)) + ((std_I^2)/(mean_I^2)));

其中，UACI的值越小，表示加密后图像与原始图像之间的失真程度越小。

注意：在计算UACI值时，需要保证原始图像和加密后图像的大小和分辨率相同。如果两幅图像的大小和分辨率不同，需要进行相应的缩放或裁剪。

matlab计算公式代码

MATLAB是一种常用的数值计算和科学编程软件，它支持多种计算公式的编写和运行。以下是几个MATLAB计算公式代码的示例：

1. 平方运算：

A = [1 2; 3 4];
r5_1 = A.^2;

这个代码将矩阵A中的每个元素平方，并将结果存储在r5_1中。

2. 矩阵乘法和点乘：

A = [1 2; 3 4];
B = [4 3; 2 1];
r2_1 = A * B;
r2_2 = A .* B;

第一个代码计算了矩阵A和B的乘积，而第二个代码执行了矩阵A和B的点乘操作。

3. 矩阵的除法和点除：

A = [1 2; 3 4];
B = [4 3; 2 1];
r3_1 = A \ B;
r3_2 = A .\ B;
r4_1 = B / A;
r4_2 = B ./ A;

第一个代码使用反斜杠符号进行矩阵除法运算，计算了B除以A的结果。第二个代码使用点除符号进行逐元素的除法运算。

以上是一些MATLAB计算公式代码的示例，你可以根据具体的需求和数据来编写和运行不同的公式代码。