图像质量评价的MATLAB仿真

图像质量评价的MATLAB仿真

图像质量评价是一种对数字图像进行主观和客观评估的方法。目前常用的客观评价方法包括PSNR、SSIM、MSE和VIF等指标，其中PSNR是最为常见的一种评价方法。本文将介绍如何使用MATLAB实现图像质量评价的仿真。

一、PSNR评价方法

PSNR是Peak Signal to Noise Ratio的缩写，是一种计算图像质量的指标。它的计算公式如下：

PSNR = 10*log10(MAX^2/MSE)

其中，MAX表示图像像素值的最大值，比如8位灰度图像像素值的最大值为255。MSE是均方误差，可以用以下公式计算：

MSE = (1/N)*Σ(Σ(I(i,j)-K(i,j))^2)

其中N表示图像像素总数，I(i,j)表示原图像的第i行j列像素值，K(i,j)表示处理后的第i行j列像素值。

二、通过MATLAB实现PSNR评价

使用MATLAB实现PSNR评价需要先读入两张要比较的图像，然后对它们进行PSNR计算。

1. 读入图像

% 读入两张图像
img1=imread(‘test1.jpg’);
img2=imread(‘test2.jpg’);

2. PSNR计算

% 将图像转换为灰度图像
img1_gray=rgb2gray(img1);
img2_gray=rgb2gray(img2);

% 计算PSNR值
mse=immse(img1_gray,img2_gray);
psnr=10*log1