数字图像处理 Matlab版 作业1

%A、B 是作为图片的变量
>> B1=imread('image2-10.jpg'); >> MSE=sum((A(:)-B1(:)).^2)/(M*N) MSE = 31.3642
>> B2=imread('image2-20.jpg'); MSE=sum((A(:)-B2(:)).^2)/(M*N) MSE = 20.3310
10
20
30
40
50
SNR 曲线
另外几种尝试
70
60
50
40
30
20
10 0
10
20
30
40
50
二合一曲线图
40 35 30 25 20 15 10 5 0
0
10
20
30
40
50
另一种尝试-条形图 bar（x,y1）
40 35 30 25 20 15 10 5 0
0
10
20
30
40
50
>> colormap(cool)
>> y=[MSE0,MSE1,MSE2,MSE3,MSE4,MSE5]; >> x=[0,10,20,30,40,50]; >> plot(x,y) >> SNR0=10*LOG10(255^2/MSE0)
Warning: Could not find an exact (case-sensitive) match for 'LOG10'.
>>y1=[SNR0,SNR10,SNR20,SNR30,SNR40,SNR50]; y2=[MSE0,MSE1,MSE2,MSE3,MSE4,MSE5]; x=[0,10,20,30,40,50]; plot(x,y1,x,y2) >> y1=[SNR0,SNR10,SNR20,SNR30,SNR40,SNR50]; y2=[MSE0,MSE1,MSE2,MSE3,MSE4,MSE5]; x=[0,10,20,30,40,50]; plot(x,y1,x,y2)
ATLAB 源代码
>> f=imread('image 2.bmp'); >> whos f Name f Size 960x640 Bytes Class 614400 uint8 Attributes
>> imwrite(f,'image2-0.jpg','quality',0); >> imwrite(f,'image2-10.jpg','quality',10); >> imwrite(f,'image2-20.jpg','quality',20); >> imwrite(f,'image2-30.jpg','quality',30); >> imwrite(f,'image2-40.jpg','quality',40); >> imwrite(f,'image2-50.jpg','quality',50); >> a=imread('image2-0.jpg'); >> b=imread('image2-50.jpg'); >> Imshow(a) Warning: Could not find an exact (case-sensitive) match for 'Imshow'. C:\Program Files\MATLAB\R2009a\toolbox\images\imuitools\imshow.m is a case-insensitive match and will be used instead. You can improve the performance of your code by using exact name matches and we therefore recommend that you update your usage accordingly. Alternatively, you can disable this warning using warning('off','MATLAB:dispatcher:InexactCaseMatch'). This warning will become an error in future releases.
K20=imfinfo('image2-20.jpg'); >> image_byte_20=K20.Width*K20.Height*K20.BitDepth/8; >> CMP_bytes=K20.FileSize; >> CMP_R20=image_byte_20/CMP_bytes CMP_R20 = 16.9368
Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 67% >> Imshow(b) Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 67% > In imuitools\private\initSize at 73 In imshow at 262 >> [M,N]=size(f) M= N= 960 640
>> K0=imfinfo('image2-0.jpg'); >> image_byte_0=K0.Width*K0.Height*K0.BitDepth/8; >> CMP_bytes=K0.FileSize; >> CMP_R0=image_byte_0/CMP_bytes CMP_R0 = 59.2022
>> K40=imfinfo('image2-40.jpg'); image_byte_40=K40.Width*K40.Height*K40.BitDepth/8;
CMP_bytes=K40.FileSize; CMP_R40=image_byte_40/CMP_bytes CMP_R40 = 12.2718
K10=imfinfo('image2-10.jpg'); >> image_byte_10=K10.Width*K10.Height*K10.BitDepth/8; >> CMP_bytes=K10.FileSize; >> CMP_R10=image_byte_10/CMP_bytes CMP_R10 = 27.0888
10
20
30
40
50
>> subplot(1,1,1)
>> plot(x,y1,'b:p',x,y2,'c-')
必要的文字说明
f=imread(‘filename’) 可以读入的文件格式 TIFF\JPEG\BMP\PNG\GIF 参考 ：压缩比与信噪比计算 压缩比： 压缩前文件大小/压缩后文件大小 信噪比 ： A(i,j)压缩前图像像素值 B(i,j)压缩后图像像素值 用 MATLAB 计算 MSE 计算： MSE=sum((A(:)-B(:)).^2)/(M*N)
SNR0 =
30.2372
>> SNR10=10* LOG10(255^2/MSE1) SNR10 = SNR20 = 33.1665 35.0492 >> SNR20=10* LOG10(255^2/MSE2) >> SNR30=10* LOG10(255^2/MSE3) SNR40=10* LOG10(255^2/MSE4) SNR50=10* LOG10(255^2/MSE5) SNR30 = SNR40 = SNR50 = 36.2051 36.7500 36.9028 %绘图 2
数字图像处理作业
作业要求：
读入一幅灰度 BMP 图像 ： (1)显示读入的 BMP 图像
Matlab
(2)将图像保存为 JPG 文件，质量控制参数分别取值为 0,10,20,30,40,50 (3)显示 q=0 和 50 对应的 JPG 图像 (4)计算不同 q 值对应的压缩比 , 用 plot 函数画出 q 与压缩比的关系曲线 (5)计算不同 q 值对应的信噪比，用 plot 函数画出 q 与信噪比的关系曲线
y0=[ CMP_R0, CMP_R10, CMP_R20, CMP_R30, CMP_R40, CMP_R50]; >> x0=[0,10,20,30,40,50]; >> plot(x0,y0)
>> A=imread('image2.jpg'); >> >> B=imread('image2-0.jpg'); >> MSE=sum((A(:)-B(:)).^2)/(M*N) MSE = 61.5688
>> B3=imread('image2-30.jpg'); MSE=sum((A(:)-B3(:)).^2)/(M*N) MSE = 15.5803
>> B4=imread('image2-40.jpg'); MSE=sum((A(:)-B4(:)).^2)/(M*N)
MSE =
13.7430
>> B5=imread('image2-50.jpg'); MSE=sum((A(:)-B5(:)).^2)/(M*N) MSE = 13.2680 %绘图 1
C:\Program Files\MATLAB\R2009a\toolbox\matlab\elfun\log10.m is a case-insensitive match and will be used instead. You can improve the performance of your code by using exact name matches and we therefore recommend that you update your usage accordingly. Alternatively, you can disable this warning using warning('off','MATLAB:dispatcher:InexactCaseMatch'). This warning will become an error in future releases.
%绘图 1+2
运行结果（图像或曲线）
Image2-0.jpg
Image2-50.jpg
Image2.jpg
60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10
0
5
10
15
20
25
30
35
ห้องสมุดไป่ตู้40
45
50
CMP 图标 压缩比
70
60
50
40
30
20
10 0
10
20
30
40
50
MSE 曲线
37 36 35 34 33 32 31 30 0
1 MSE MN
(A(i ,j ) B(i ,j )) i j
1 1 2552
M
N
2
MSE SNR 10 log10
matlab 有关 MSE 与 RMSE，MSE 和 RMSE 都是网络的性能函数。 MSE 是 （神经） 网络的均方误差， 叫"Mean Square Error"。 比如有 n 对输入输出数据， 每对为[Pi,Ti] , i=1 ,2,..., n。网络通过训练后有网络输出,记为 Yi。那 MSE＝(求和(Ti-Yi)^2(i=1,2,..n))/n，即每一组数的误差平方和 再除以数据的对数。RMSE 叫“Root Mean Square Error” ，即在 MSE 基础上要开根号，中文译为“均方 根误差” ，MSE=MSE 开根号。 亦即 RMSE 是 MSE 的平方根。
>> K50=imfinfo('image2-50.jpg'); image_byte_50=K50.Width*K50.Height*K50.BitDepth/8; CMP_bytes=K50.FileSize; CMP_R50=image_byte_50/CMP_bytes CMP_R50 = 10.6149 %绘图 1
>>
40 30 20 10 0 0 10 20 30 40 50
>>subplot(2,1,1) bar(x,y1,'stacked') subplot(2,1,2) bar(x,y2,'grouped')
80 60 40 20 0 0 10 20 30 40 50
70
60
50
40
30
20
10 0
K30=imfinfo('image2-30.jpg'); >> image_byte_30=K30.Width*K30.Height*K30.BitDepth/8; >> CMP_bytes=K30.FileSize; >> CMP_R30=image_byte_30/CMP_bytes CMP_R30 = 13.6140