MATLAB图像信噪比与峰值信噪比高效计算工具

资 源 简 介

本项目提供了一个高效的MATLAB工具，用于计算图像的信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）。支持直接计算原始图像，或添加指定类型和强度的噪声后进行分析。代码设计简洁，便于集成和使用。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像信噪比与峰值信噪比高效计算系统

项目介绍

本项目实现了一个高效且用户友好的图像信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）计算工具。系统能够直接计算原始图像的信噪比，或对图像添加指定类型和强度的噪声后，再计算其信噪比和峰值信噪比。代码设计简洁，计算效率高，适用于图像处理和质量评估场景。

功能特性

• 高效计算：优化的算法实现，确保快速完成SNR和PSNR计算
• 噪声模拟：支持多种噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声等）和强度/密度参数设置
• 灵活输入：支持常见图像格式（如.jpg, .png, .bmp）的文件路径或MATLAB图像矩阵
• 直观输出：提供SNR和PSNR数值结果（单位：dB），并可选择显示带噪声的图像可视化结果
• 用户友好：简洁的接口设计，便于集成和使用

使用方法

基本使用

直接计算输入图像的信噪比和峰值信噪比： % 读取图像 img = imread('your_image.jpg'); % 计算SNR和PSNR [snr, psnr] = main(img);

添加噪声后计算

对图像添加指定噪声后计算信噪比和峰值信噪比： % 读取图像 img = imread('your_image.jpg'); % 设置噪声参数 noise_params.type = 'gaussian'; % 噪声类型：'gaussian'或'salt & pepper' noise_params.intensity = 0.02; % 噪声强度/密度 % 计算SNR和PSNR [snr, psnr, noisy_img] = main(img, noise_params);

输出可视化

获取带噪声的图像可视化结果： [snr, psnr, noisy_img] = main(img, noise_params); % 显示原始图像和带噪声图像 figure; subplot(1,2,1); imshow(img); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(noisy_img); title('加噪后图像');

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与验证、噪声模拟生成、信噪比计算、峰值信噪比计算以及结果输出等完整流程。该文件通过模块化设计集成了噪声添加、信号处理和质量评估等多个功能单元，用户可通过简洁的接口调用完成图像质量分析任务。