计算去噪前后的图像PSNR代码

资 源 简 介

计算去噪前后的图像PSNR代码

详 情 说 明

PSNR（峰值信噪比）是衡量图像去噪效果的重要指标，主要用于评估去噪后图像与原始干净图像之间的差异。MATLAB提供了便捷的矩阵运算功能，适合快速实现PSNR计算。

PSNR的核心原理是通过计算两幅图像像素值的均方差（MSE），再转换为对数尺度。数值越高代表图像质量损失越小，通常去噪后PSNR大于30dB说明效果较好。在MATLAB中实现时需注意三个要点：1）将图像转为double类型避免计算溢出；2）处理彩色图像时需分别计算RGB通道或转为灰度；3）处理可能存在的归一化问题。

对于扩展应用，可以结合SSIM结构相似性指标进行多维度评估，或对视频序列计算平均PSNR。当处理医学图像等专业场景时，可能需要针对特定区域计算局部PSNR值。