MATLAB图像PSNR计算工具：基于相对路径解析的峰值信噪比分析系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了图像文件的相对路径智能转换与绝对路径解析，支持多种格式（JPG、PNG、BMP等）的图像加载与有效性验证，通过计算原始图像与处理后图像的峰值信噪比（PSNR），为图像质量评估提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于相对路径解析的图像峰值信噪比计算系统

项目介绍

本项目是一个专业的图像质量评估工具，主要用于计算原始图像与处理后图像之间的峰值信噪比(PSNR)。系统具备智能路径解析功能，能够自动处理相对路径和绝对路径，支持多种常见图像格式，并提供详细的图像质量评估报告。

功能特性

• 智能路径解析: 自动将相对路径转换为绝对路径，确保图像文件正确定位
• 多格式支持: 兼容JPG、PNG、BMP等主流图像格式
• 数据验证: 自动检测图像有效性，验证尺寸匹配性
• PSNR计算: 采用标准PSNR算法，精确计算图像质量指标
• 质量评估: 根据PSNR值提供四级质量评价（优秀/良好/一般/较差）
• 详细报告: 生成包含计算过程、参数设置和诊断信息的完整报告

使用方法

1. 输入参数设置:

- 指定原始图像路径（相对或绝对路径） - 指定待评估图像路径（相对或绝对路径） - 可选设置最大像素值（默认255）

1. 执行计算:

```matlab % 示例调用方式 psnr_result = main('original.jpg', 'processed.jpg', 255);

1. 输出结果:

- 绝对路径确认信息 - PSNR数值结果（dB） - 图像质量等级评估 - 详细计算报告 - 错误诊断信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含路径解析与转换模块、图像数据加载与验证模块、峰值信噪比计算引擎、质量评估分类器以及结果报告生成器。该文件负责协调各功能模块的协同工作，实现从输入参数解析到最终结果输出的完整处理链路，确保系统运行的稳定性和计算结果的准确性。