MATLAB计算psnr

你好，关于MATLAB计算PSNR的方法，可以使用如下代码：

% 读入原图和复原图
im1 = imread('原图.jpg');
im2 = imread('复原图.jpg');
% 计算图像的MSE误差
mse = sum(sum((im1 - im2) .^ 2)) / (size(im1, 1) * size(im1, 2));
% 计算PSNR
psnr = 10 * log10(255^2 / mse);
disp(['图像的PSNR值为：' num2str(psnr)])

在运行代码之前，需要将原图和复原图替换为实际的图像文件路径。这段代码会计算两张图像的MSE误差，然后使用PSNR公式计算它们的PSNR值，并将结果输出到命令窗口中。

希望能够帮助到你。

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Matlab 计算PSNR

在Matlab中，可以使用`psnr`函数来计算两幅图像之间的峰值信噪比（PSNR）。

语法格式如下：

psnr_value = psnr(A, B)

其中，`A`和`B`分别为两幅图像的矩阵表示，`psnr_value`为计算出的PSNR值。

例如，如果要计算`image1.bmp`和`image2.bmp`这两幅图像之间的PSNR，可以使用以下代码：

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

注意：两幅图像需要具有相同的尺寸和数据类型。如果尺寸不同，需要先对图像进行缩放或裁剪。如果数据类型不同，需要先进行数据类型转换。

matlab计算psnr

可以使用以下代码在MATLAB中计算PSNR：

function [output] = PSNR(img1, img2)
if sum(sum(img1 - img2)) == 0
error('Those pictures are the same');
end

MAX = 1; % 图像有多少灰度级（我这里定为1）

% 归一化
if (max(max(img1)) - min(min(img1))) ~= 0
img1 = (img1 - min(min(img1))) ./ (max(max(img1)) - min(min(img1)));
end
if (max(max(img2)) - min(min(img2))) ~= 0
img2 = (img2 - min(min(img2))) ./ (max(max(img2)) - min(min(img2)));
end

MSE = sum(sum((img1 - img2) .^ 2)) / (1024 * 1024); % 图片像素设为1024 x 1024

output = 20 * log10(MAX / sqrt(MSE)); % 峰值信噪比
end