matlab计算信噪比

在 Matlab 中，可以使用 `psnr` 函数计算图像的信噪比（PSNR，Peak Signal-to-Noise Ratio）。示例代码如下：

% 读入原始图像和加噪后的图像
I = imread('original_image.png');
J = imread('noisy_image.png');

% 计算信噪比
peaksnr = psnr(J, I);

% 显示结果
fprintf('PSNR = %f dB\n', peaksnr);

其中，`imread` 函数可以读入图片，`psnr` 函数可以计算图像的信噪比。需要注意的是，这里的参数顺序是先加噪后原始，因为信噪比是以加噪后的图像为基准计算的。

需要注意的是，这种方法只适用于比较清晰的图像，如果图像受到了严重的失真或压缩，可能会导致计算结果不准确。

相关问题

matlab计算信噪比代码

以下是MATLAB中计算信噪比的代码示例：

% 假设有原始信号 x 和噪声信号 n
% 首先计算信号的平方和
signal_power = norm(x)^2;

% 然后计算噪声的平方和
noise_power = norm(n)^2;

% 计算信噪比（SNR）
SNR = 10*log10(signal_power/noise_power);

这里使用 `norm` 函数计算信号和噪声的平方和，然后使用公式 `SNR = 10*log10(signal_power/noise_power)` 计算信噪比，最终结果以分贝（dB）为单位。

matlab中计算信噪比

在MATLAB中，我们可以使用以下代码来计算信噪比（SNR）：

% 假设原始信号为x，噪声为n，混合信号为y
snr_value = snr(x, n); % 计算信噪比

其中，`snr`是MATLAB内置函数，它接受原始信号`x`和噪声信号`n`作为输入参数，返回信噪比的值。如果你只有混合信号`y`，可以用以下代码计算噪声信号：

% 假设原始信号为x，混合信号为y
n = y - x; % 计算噪声信号

需要注意的是，以上代码假设信号和噪声是离散信号。如果你的信号是连续信号，可以使用`snr`的连续版本`psnr`函数。