matlab数值拟合r2_用MATLAB求RMSE怎么用MATLAB计算均方误差

本文介绍了如何在MATLAB中计算RMSE(均方根误差)和均方误差,提供了相关函数示例,并讨论了R²的含义。此外,还提及了MATLAB在科学计算中的应用和曲线拟合的方法。

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用MATLAB求RMSE 怎么用MATLAB计算均方误差

www.zhiqu.org     时间: 2020-12-07

function f=RMSE(h1,h2)

%RMSE return RMSE(均方根误差) 求两图像的均方根误差

%input must be a imagehandle 输入图像句柄

%image fusion evaluate parameter 图像融合评价参数

% example

% 标准图像 h1

% 融合后图像 h2

% f=RMSE(h1,h2);

%融合图像与标准图像差异程度,差异越小说明融合图像与标准图像越接近

s=size(size(h1));%判断是灰度图还是RGB

if s(2)==2

f1=h1;

f2=h2;

else

f1=rgb2gray(h1);

f2=rgb2gray(h2);

end

G1=double(f1);

G2=double(f2);

[m1,n1]=size(G1);

[m2,n2]=size(G2);

m=min(m1,m2);

n=min(n1,n2);

c=0;

for i=1:m

for j=1:n

w=G1(i,j)-G2(i,j);

c=c+w^2;

end

end

f=sqrt(c/(m*n));

mse是检验神经

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