如何在Matlab中计算PSNR?

在Matlab中，计算Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)通常需要以下步骤：

1. 首先，你需要两个图像：一个是原始图像（通常称为'imgOriginal'），另一个是经过某种处理后的重建图像（'imgReconstructed'）。

2. **读取图像数据**：

   img1 = imread('original_image.jpg');
   img2 = imread('reconstructed_image.jpg');

3. **预处理图像**：
- 转换为双精度浮点数（通常用于计算）：

     img1 = double(img1);
     img2 = double(img2);

- 将它们调整到相同的尺寸（如果大小不同）：

     if size(img1) ~= size(img2)
         img1 = imresize(img1, size(img2));
     end

4. **计算像素均值和方差**：

   mu1 = mean(mean(img1(:)));
   sigma1 = std(double(img1(:)))/sqrt(size(img1,1)*size(img1,2));

5. **PSNR计算公式**：

   psnr = 10 * log10(max(eps, max(img1(:)))^2 / (mse));

其中 `mse` 是均方误差（MSE）：

   mse = sum((img1 - img2).^2) / numel(img1);
   eps 是为了避免除以零，通常设置为非常小的正数。

6. 最终得到的PSNR结果是一个标量值，单位是dB。

注意：这个过程假设图像都是灰度图像。对于彩色图像，可能需要分别计算RGB通道的PSNR后再求平均值。