归一化均方误差 matlab

归一化均方误差（Normalized Mean Square Error，NMSE）是一种用于衡量图像质量相似性的指标，在MATLAB中可以通过计算得到。归一化均方误差的计算方法是将均方误差（Mean Square Error，MSE）除以参考图像的方差。方差是对图像像素值的离散程度进行衡量的统计量，它反映了图像的信息量。通过归一化均方误差，我们可以将图像质量的差异量化为一个在0到1之间的值，方便进行比较和评估。

具体计算归一化均方误差的MATLAB代码如下：

function＊＊＊seValue = normalizedMSE(image1, image2)
    % 计算原始图像与预测图像之间的均方误差
    mseValue = immse(image1, image2);

    % 计算参考图像的方差
    refVar = var(double(image1(:)));

    % 计算归一化均方误差
   ＊＊＊seValue = mseValue / refVar;
end

在这个代码中，我们首先使用内置函数`immse`计算原始图像与预测图像之间的均方误差。然后，通过计算参考图像的方差，我们将均方误差归一化得到归一化均方误差。最后，将归一化均方误差的值输出。

通过计算归一化均方误差，我们可以更准确地评估两个图像之间的相似性，从而进行更精确的图像质量比较和评估。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像处理之图像质量评价指标MSE(均方误差)](https://blog.csdn.net/qq_44111805/article/details/127705262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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