matlab2014a计算图片峰值信噪比的完整代码

以下是MATLAB 2014a计算图片峰值信噪比的完整代码：

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

% 计算峰值信噪比
MSE = mean(mean((double(I) - double(J)).^2));
MAX = max(max(double(I)));
PSNR = 10*log10(MAX^2/MSE);

% 显示结果
fprintf('峰值信噪比为 %.2f dB\n', PSNR);

其中，`original_image.png`和`noisy_image.png`分别是原始图像和加噪图像的文件名。请确保这两个文件在MATLAB当前的工作目录下。如果不在，可以使用`cd`命令切换到正确的目录。

在这段代码中，我们首先使用`imread`函数读入原始图像和加噪图像。然后，我们计算均方误差（MSE）和原始图像的最大像素值（MAX），并根据它们计算峰值信噪比（PSNR）。最后，我们使用`fprintf`函数显示结果。

请注意，这段代码假设原始图像和加噪图像都是灰度图像。如果它们是彩色图像，需要对每个颜色通道分别计算峰值信噪比，并将它们平均得到最终的结果。

相关问题

matlab如何实现计算图像峰值信噪比

计算图像的峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）通常包括以下步骤：

1. 读入原始图像和处理后的图像，并将它们转换为 double 类型。

2. 计算两幅图像之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE），公式为：

MSE = mean(mean((I1 - I2).^2));

其中，I1 和 I2 分别表示原始图像和处理后的图像。

3. 计算峰值信噪比（PSNR），公式为：

PSNR = 10 * log10((max(max(I1))^2) / MSE);

其中，max(max(I1)) 表示原始图像中像素值的最大值。

下面是一个简单的 Matlab 代码示例：

% 读入图像
I1 = imread('original.png');
I2 = imread('processed.png');

% 转换为 double 类型
I1 = im2double(I1);
I2 = im2double(I2);

% 计算均方误差
MSE = mean(mean((I1 - I2).^2));

% 计算峰值信噪比
PSNR = 10 * log10((max(max(I1))^2) / MSE);

其中，'original.png' 和 'processed.png' 分别表示原始图像和处理后的图像的文件名。

matlab 计算图片峰值信噪比的程序

以下是 Matlab 计算图像峰值信噪比（PSNR）的示例代码：

% 读取原图和处理后的图像
original_image = imread('original_image.jpg');
processed_image = imread('processed_image.jpg');

% 计算峰值信噪比（PSNR）
mse = sum(sum((double(original_image) - double(processed_image)).^2)) / (size(original_image, 1) * size(original_image, 2));
psnr = 10 * log10(255^2 / mse);

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

注意，上述示例中的“original_image.jpg”和“processed_image.jpg”需要替换为实际的图像文件名。此外，该代码假设图像的灰度级范围为0到255。如果你的图像的灰度级范围不同，请相应地修改代码。