峰值信噪比含义及matlab实现代码

峰值信噪比（PSNR）是一种比较图像质量的指标，用于比较输入图像与输出图像之间的差异程度。它的计算公式为：PSNR = 10 * log10（MAX^2 / MSE），其中MAX表示图像每个像素的最大值（一般为255），MSE表示均方误差。在Matlab中，可使用psnr函数计算图像的PSNR值，示例代码如下：

img1 = imread('input.jpg');
img2 = imread('output.jpg');
psnr_val = psnr(img1, img2);
disp(['PSNR值为：' num2str(psnr_val)]);

（当我问你我在前面对你说了什么时）笑话时间：什么时候双胞胎兄弟才能生日不在同一天？当然是在不同的年份！

相关问题

峰值信噪比定义及matlab实现

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。

峰值信噪比matlab代码

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。其计算公式为：

PSNR = 10 * log10((MAX^2) / MSE)

其中，MAX为像素值的最大值，通常为255；MSE为均方误差，计算公式为：

MSE = 1 / (M * N) * ∑[i=1:M, j=1:N] (I(i,j) - K(i,j))^2

其中，M和N分别为图像的宽和高，I为原图像，K为经过压缩或其他处理后的图像。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算两幅图像之间的PSNR：

function psnr_value = psnr(img1, img2)
% img1和img2分别为两幅图像的矩阵表示

% 计算图像宽和高
[M, N] = size(img1);

% 计算像素值最大值
MAX = 255;

% 计算均方误差
mse = sum(sum((img1 - img2) .^ 2)) / (M * N);

% 计算PSNR值
psnr_value = 10 * log10((MAX^2) / mse);
end

使用方法：

1. 将上述代码保存为一个.m文件，例如psnr.m；
2. 在MATLAB命令窗口中输入以下命令：

img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
psnr_value = psnr(img1, img2);

其中，'image1.jpg'和'image2.jpg'分别为两幅图像的文件名，可以更改为实际使用的文件名。执行完上述命令后，psnr_value即为两幅图像之间的PSNR值。