Matlab常见的图像质量评价指标

最新推荐文章于 2025-11-14 10:30:50 发布

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#matlab #图像处理

本文详细介绍了图像质量评估的各种指标，包括有参考图像评价指标如信噪比SNR、峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM及相似性corr2，以及无参考图像评价指标如平均梯度、Brenner梯度、图像熵、能量梯度函数EOG、空间频率、方差或标准差等。这些指标用于量化图像的清晰度、对比度和结构相似性，对于图像处理和计算机视觉领域的研究与应用具有重要意义。

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(一)有参考图像评价指标
1.信噪比SNR

function SNR=imSNR(In,I)
% 计算信号噪声比函数
% I :original signal
% In:noisy signal(ie. Original signal + noise signal)
% snr=10*log10(sigma2(I2)/sigma2(I2-I1))
[row,col,nchannel]=size(I);
In=double(In);
I=double(I);
msnr=0;
if nchannel==1%gray image
    Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power
    Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise power
    msnr=10*log10(Ps/Pn);
elseif nchannel==3%color image
    for i=1:3
        Ps=sum(sum((I(:,:,i)-mean(mean(I(:,:,i)))).^2));%signal power
        Pn=sum(sum((I(:,:,i)-In(:,:,i)).^2));%noise power
        msnr=msnr+10*log10(Ps/Pn);
    end
    msnr=msnr/3;
end
imshow(uint8(In));
title(sprintf(' SNR :%.3f dB ', msnr));
return

2.峰值信噪比PSNR

function[PSNR]=imPSNR(J,I)
%imPSNR Summary of this function goes here
%I is a image with high quality
%J is a image with noise
%the function will return the PSNR of the noise image
if any(size(J

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