cha=yt-uint8(qnoise); he=sum(sum(cha)); avg=he/(m*n); wucha=cha-avg; result1=(sum(sum(wucha.^2)))/(m*n); if result1==0 disp('swan图均方误差');result2=0 else disp('swan图均方误差');result2=sqrt(result1) end逐句注释

好的，我来逐句注释这段代码：

cha=yt-uint8(qnoise);

这行代码的作用是，将添加了噪声的图像qnoise从原始图像yt中减去，得到去除噪声后的图像cha。其中，uint8是将数据类型转换为8位无符号整数型，范围在0~255之间。

he=sum(sum(cha));

这行代码的作用是，计算去除噪声后图像的像素值和，即将二维数组cha中所有元素相加得到的结果。

avg=he/(m*n);

这行代码的作用是，计算去除噪声后图像的平均像素值，即像素值之和除以像素个数。

wucha=cha-avg;

这行代码的作用是，将每个像素值与平均像素值之间的差保存在wucha中。这样可以得到每个像素点的偏差值，用于后续的误差计算。

result1=(sum(sum(wucha.^2)))/(m*n);

这行代码的作用是，计算去除噪声后图像的均方误差，即每个像素点与平均像素值之间的差的平方和除以像素个数。

if result1==0 disp('swan图均方误差');result2=0 else disp('swan图均方误差');result2=sqrt(result1) end

这行代码的作用是，判断均方误差是否为0。如果均方误差为0，则输出“swan图均方误差”并将均方根误差result2设置为0；否则输出“swan图均方误差”并计算均方根误差result2，即将均方误差开根号得到的结果。