基于MATLAB的图像密写效果PSNR计算系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现自动化的峰值信噪比计算工具，专门用于评估图像密写前后的质量变化。用户输入原始图像与密写处理后图像，系统即可自动计算PSNR值，为图像安全研究提供客观量化指标。

详 情 说 明

基于图像密写效果验证的峰值信噪比计算系统

项目介绍

本项目实现了一个自动化的峰值信噪比（PSNR）计算工具，专门用于评估图像密写技术对图像视觉质量的影响。系统通过计算原始图像与密写处理后图像之间的PSNR值，为密写算法的效果评估提供客观量化指标。该系统支持多种常见图像格式，并提供可视化对比功能，帮助用户直观分析密写处理前后的图像差异。

功能特性

• 自动化PSNR计算：自动计算原始图像与密写图像之间的峰值信噪比（dB值）
• 多格式图像支持：兼容PNG、JPEG、BMP等主流图像格式
• 可视化对比：并排显示原始图像与密写图像，直观展示差异
• 智能评估报告：生成详细的图像差异分析和密写效果评级
• 尺寸一致性校验：自动检测输入图像的尺寸匹配性

使用方法

1. 准备图像文件：

- 准备原始图像（如original.png） - 准备经过密写处理的对应图像（尺寸、格式需与原始图像一致）

1. 运行系统：

- 启动主程序，按照提示选择或输入图像文件路径 - 系统自动进行图像预处理和PSNR计算

1. 查看结果：

- 在命令行界面查看PSNR数值结果 - 查看生成的可视化对比图像 - 获取详细的评估报告文档

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上以处理大尺寸图像）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要包括图像文件的读取与格式验证、像素数据的预处理与归一化、峰值信噪比算法的具体计算执行、对比结果的可视化渲染生成以及评估报告的自动化输出等功能模块的协调运行。该文件作为整个系统的入口点，负责整合各个功能组件并管理数据处理流程。