计算图像的峰值信噪比PSNR以及均方根误差MSE

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）。

function main()

clc; close all;

I = imread('rice.png');

I1 = imnoise(I, 'salt & pepper');

figure;

subplot(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

% By lyqmath

% Dalian University of Technology

% School of Mathematical Sciences

function [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、MSE

if nargin<2

D = X;

else

if any(size(X)~=size(Y))

error('The input size is not equal to each other!');

end

D = X-Y;

end

MSE = 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。