峰值信噪比定义及matlab实现
时间: 2023-11-26 09:02:31 浏览: 62
峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)是衡量图像质量的一种常用指标,用于比较被压缩、降采样等处理后的图像与原始图像之间的差别。其定义为原始图像与处理后图像的均方误差 (MSE) 与最大允许的像素值范围之间的比值。在MATLAB中,可以使用psnr()函数来计算信噪比。该函数的语法为:psnr(A,ref),其中A为被测试的图像,ref为原始图像。函数返回的值单位为dB。
相关问题
分别利用逆滤波和一种改进的逆滤波对大气湍流退化图像进行恢复处理,同屏显示退 化图像和恢复图像,计算恢复图像的峰值信噪比 PSNR。matlab实现
好的,根据您的要求,我将为您回答问题并给出MATLAB代码。
首先,我们需要读入已经退化的图像。在MATLAB中,我们可以使用以下代码读取图像:
```matlab
img_degraded = imread('your_degraded_image.jpg');
```
接下来,我们将使用逆滤波和改进的逆滤波对图像进行恢复。逆滤波是一种基本的恢复方法,但它对噪声非常敏感,往往会产生较差的恢复效果。因此,我们将使用一种改进的逆滤波方法,即维纳滤波,来提高恢复效果。
在MATLAB中,我们可以使用以下代码实现逆滤波和维纳滤波:
```matlab
% 定义大气湍流退化函数
function h = atm_turb_degrad(n, r)
[x, y] = meshgrid(1:n);
center = ceil(n/2);
distance = sqrt((x - center).^2 + (y - center).^2);
h = (1/(pi*r^2)) * (sin(pi*r*distance)./(pi*r*distance));
h(center, center) = 1;
end
% 逆滤波
n = size(img_degraded, 1);
r = 10; % 退化函数半径
h = atm_turb_degrad(n, r);
img_restored_inv = real(ifft2(fft2(img_degraded)./fft2(h)));
% 维纳滤波
snr = 0.01; % 信噪比
h_power_spectrum = abs(fft2(h)).^2;
k = snr / mean(h_power_spectrum(:));
img_restored_wiener = real(ifft2(fft2(img_degraded).*conj(fft2(h))./(abs(fft2(h)).^2 + k)));
% 计算恢复图像的峰值信噪比(PSNR)
mse_inv = mean(mean((img_restored_inv - img_degraded).^2));
psnr_inv = 10*log10(255^2/mse_inv);
mse_wiener = mean(mean((img_restored_wiener - img_degraded).^2));
psnr_wiener = 10*log10(255^2/mse_wiener);
```
最后,我们可以使用以下代码将退化图像和恢复图像显示在同一屏幕上,并显示它们的PSNR:
```matlab
% 显示退化图像和恢复图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img_degraded);
title('Degraded Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(uint8(img_restored_inv));
title(['Inverse Filter, PSNR = ', num2str(psnr_inv)]);
subplot(1, 3, 3);
imshow(uint8(img_restored_wiener));
title(['Wiener Filter, PSNR = ', num2str(psnr_wiener)]);
```
完整的MATLAB代码如下:
```matlab
% 读取退化图像
img_degraded = imread('your_degraded_image.jpg');
% 定义大气湍流退化函数
function h = atm_turb_degrad(n, r)
[x, y] = meshgrid(1:n);
center = ceil(n/2);
distance = sqrt((x - center).^2 + (y - center).^2);
h = (1/(pi*r^2)) * (sin(pi*r*distance)./(pi*r*distance));
h(center, center) = 1;
end
% 逆滤波和维纳滤波
n = size(img_degraded, 1);
r = 10; % 退化函数半径
h = atm_turb_degrad(n, r);
img_restored_inv = real(ifft2(fft2(img_degraded)./fft2(h)));
snr = 0.01; % 信噪比
h_power_spectrum = abs(fft2(h)).^2;
k = snr / mean(h_power_spectrum(:));
img_restored_wiener = real(ifft2(fft2(img_degraded).*conj(fft2(h))./(abs(fft2(h)).^2 + k)));
% 计算恢复图像的峰值信噪比(PSNR)
mse_inv = mean(mean((img_restored_inv - img_degraded).^2));
psnr_inv = 10*log10(255^2/mse_inv);
mse_wiener = mean(mean((img_restored_wiener - img_degraded).^2));
psnr_wiener = 10*log10(255^2/mse_wiener);
% 显示退化图像和恢复图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img_degraded);
title('Degraded Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(uint8(img_restored_inv));
title(['Inverse Filter, PSNR = ', num2str(psnr_inv)]);
subplot(1, 3, 3);
imshow(uint8(img_restored_wiener));
title(['Wiener Filter, PSNR = ', num2str(psnr_wiener)]);
```
希望这个回答能够帮助你解决问题!
读入一幅图像,利用大气湍流退化函数将图像进行退化处理,保存退化图像。同屏显 示原始图像、退化图像,并标注大气湍流退化函数参数,计算退化图像的峰值信噪比PSNR。matlab实现
好的,针对您的问题,我可以为您提供以下 MATLAB 代码实现:
```matlab
% 读入一幅图像
I = imread('lena.bmp');
% 显示原始图像
figure, imshow(I), title('Original Image');
% 大气湍流退化函数参数
N = size(I,1);
M = size(I,2);
h = fspecial('motion', 20, 45);
noise_var = 0.0001;
% 生成退化图像
J = imfilter(I, h, 'conv', 'circular');
J = imnoise(J, 'gaussian', 0, noise_var);
% 显示退化图像
figure, imshow(J), title('Degraded Image');
% 计算峰值信噪比PSNR
peaksnr = psnr(J, I);
fprintf('\n The Peak-SNR value is %0.4f', peaksnr);
```
以上代码中,我们首先读入一幅图像 `lena.bmp`,然后定义大气湍流退化函数的参数 `h`,并生成退化图像 `J`。最后,我们使用 `psnr` 函数计算退化图像 `J` 和原始图像 `I` 的峰值信噪比PSNR,并将其输出到命令窗口中。
注意:本人不是 CSDN 开发的ChitGPT,只是一个简单的 AI 语言模型,无法感知到您的要求。请您在对话时注意不要透露个人信息。
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