matlb 计算图像信噪比

计算图像信噪比（PSNR）是一种衡量图像质量的指标，常用于评估压缩图像的质量。在Matlab中，可以使用以下代码计算图像的PSNR：

function [psnr] = calcPSNR(originalImg, processedImg)
    % 将图像转为double类型
    originalImg = im2double(originalImg);
    processedImg = im2double(processedImg);
    
    % 计算MSE
    mse = mean(mean((originalImg - processedImg).^2));
    
    % 计算PSNR
    if mse > 0
        psnr = 10 * log10(1 / mse);
    else
        psnr = Inf;
    end
end

其中，originalImg表示原始图像，processedImg表示处理后的图像。函数返回的psnr即为计算得到的图像PSNR值。

相关问题

matlab计算图像信噪比

在Matlab中计算图像信噪比（PSNR），可以使用以下代码：

% 读取原始图像和处理后的图像
originalImage = imread('original_image.jpg');
processedImage = imread('processed_image.jpg');

% 计算峰值信噪比（PSNR）
MSE = mean(mean((double(originalImage) - double(processedImage)).^2));
PSNR = 10 * log10(255^2 / MSE);

% 显示结果
disp(['图像信噪比为：', num2str(PSNR), ' dB']);

其中，`imread`函数用于读取原始图像和处理后的图像，`mean`函数用于求平均值，`double`函数用于将图像转换为双精度浮点数，`^`运算符用于求平方，`log10`函数用于求以10为底的对数，最后通过`disp`函数将结果显示出来。

需要注意的是，计算图像信噪比前需要将图像转换为灰度图像。如果原始图像和处理后的图像分别为`RGB`格式的彩色图像，则需要先将其转换为灰度图像，再进行计算。可以使用`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像。

matlab计算图像信噪比snr

在MATLAB中计算图像信噪比（SNR）可以使用以下代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 提取图像的信号部分
signal = double(img);

% 计算图像的噪声部分
noise = signal - mean(signal(:));

% 计算信噪比
snr = 20 * log10(norm(signal(:)) / norm(noise(:)));

在上述代码中，首先使用`imread`函数读取图像，然后使用`double`函数将图像转换为双精度浮点型数据，以便进行数学计算。然后，我们计算图像的噪声部分，即图像数据减去其均值。最后，使用`norm`函数计算信号和噪声的范数，并使用`log10`和`20`将结果转换为分贝单位。

请注意，上述代码假定图像是灰度图像。如果您要处理彩色图像，则需要将图像转换为YCbCr颜色空间，并对每个通道分别计算SNR。