计算图像的峰值信噪比PSNR以及均方根误差MSE.docx

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1、简介PSNR是最普遍，最广泛使用的评鉴画质的客观量测法，不过许多实验结果都显示，PSNR的分数无法和人眼看到的视觉品质完全一致，有可能PSNR较高者看起来反而比PSNR较低者差。这是因为人眼的视觉对于误差的敏感度并不是绝对的，其感知结果会受到许多因素的影响而产生变化（例如：人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响）。  functionmain()clc;closeall;I=imread('rice.png');I1=imnoise(I,'salt&pepper');figure;subplo

2、t(1,2,1);imshow(I);title('原图像');subplot(1,2,2);imshow(I1);title('加噪声图像');[PSNR,MSE]=psnr(I,I1)%图像峰值信噪比PSNR、均方根误差MSE%Bylyqmath%DalianUniversityofTechnology%SchoolofMathematicalSciencesfunction[PSNR,MSE]=psnr(X,Y)%计算峰值信噪比PSNR、均方根误差MSE%如果输入Y为空，则视为X与其本身来计算PSNR、MSEifnargin<2D=X;elseifany(size(X)~=

3、size(Y))error('Theinputsizeisnotequaltoeachother!');endD=X-Y;endMSE=sum(D(:).*D(:))/prod(size(X));PSNR=10*log10(255^2/MSE);v总结有一些方法中采用了分块计算PSNR等参数，用来得到更为有效地信息。也有的方法提出一些新的计算公式，当然这都是为了统计处图像处理前后的差异信息。类似的，对于相近的公式，也可以如上做编码。