灰度级数为2的二值图的峰值信噪比的Matlab代码

时间: 2024-05-16 15:17:55 浏览: 14
假设原始图像为I,二值化后的图像为B,可以使用以下代码计算二值图的峰值信噪比(PSNR): ``` I = imread('original_image.png'); % 读取原始图像 B = im2bw(I); % 将原始图像转换为二值图像 % 计算峰值信噪比 mse = mean(mean((double(I) - double(B)).^2)); psnr = 10 * log10(1/mse); fprintf('PSNR: %f\n', psnr); ``` 需要注意的是,由于二值图像只有0和1两个灰度级,因此峰值信噪比的最大值为无穷大。因此,一般情况下不会使用峰值信噪比来评估二值图像的质量。
相关问题

二值图的峰值信噪比的Matlab代码

以下是二值图的峰值信噪比 (Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR) 的 Matlab 代码示例: ```matlab % 读取原始图片和噪声图片 I = imread('original_image.bmp'); J = imread('noisy_image.bmp'); % 将RGB图像转换为灰度图像 I = rgb2gray(I); J = rgb2gray(J); % 计算峰值信噪比 mse = mean((I(:)-J(:)).^2); psnr = 10*log10(255^2/mse); % 显示结果 fprintf('PSNR = %f\n', psnr); ``` 其中,`I` 和 `J` 分别是原始图片和噪声图片的灰度图像矩阵,`mse` 是均方误差,`psnr` 是峰值信噪比,单位为分贝(dB)。这里假设图片的像素值范围为 0~255。

matlab将灰度图像转化为二值图像的代码

可以使用Matlab自带的im2bw函数将灰度图像转化为二值图像,代码如下: ```matlab % 读取灰度图像 gray_img = imread('gray_image.png'); % 将灰度图像转化为二值图像,阈值为0.5 binary_img = im2bw(gray_img,0.5); % 显示二值图像 imshow(binary_img); ``` 其中,im2bw函数的第一个参数是原始灰度图像,第二个参数是二值化的阈值,可以根据实际情况调整。返回值是二值图像。

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