Метрики качества сигнала или приближения изображений
Аппроксимируйте изображение RGB и вычислите метрики качества.
Загрузите изображение RGB. Возвратите размеры изображения и минимальные и максимальные значения.
X = imread('africasculpt.jpg');
size(X)ans = 1×3
512 512 3
[min(X(:)) max(X(:))]
ans = 1x2 uint8 row vector
0 236
Задайте приближение изображений путем установки равный 1 всему значению RGB, меньше чем или равному 100.
Xapp = X; Xapp(X<=100) = 1;
Отобразите изображение и его приближение.
subplot(1,2,1) image(X) title('Original Image') subplot(1,2,2) image(Xapp) title('Approximation')
Вычислите метрики качества приближения изображений.
[psnr,mse,maxerr,L2rat] = measerr(X,Xapp)
psnr = 17.5287
mse = 1.1487e+03
maxerr = 99
L2rat = 0.9398
Аппроксимируйте полутоновое изображение и вычислите метрики качества приближения.
Создайте 256 256 полутоновое изображение с интенсивностью между и .
val = 0:2^16-1; X = reshape(val,256,256);
Существует 16 битов за выборку. Задайте приближение изображений путем установки равный 1 всему полутоновому значению, меньше чем или равному 1 000. Отобразите изображение и его приближение.
Xapp = X; Xapp(X<=1000) = 1; colormap(gray(2^16)) subplot(1,2,1) image(X) title('Original Image') subplot(1,2,2) image(Xapp) title('Approximation')
Существует 16 битов за выборку. Вычислите метрики качества полутонового приближения.
bps = 16; [psnr,mse,maxerr,L2rat] = measerr(X,Xapp)
psnr = 11.0733
mse = 5.0786e+03
maxerr = 999
L2rat = 1.0000
[1] Huynh-четверг, Q. и М. Ганбари. "Осциллограф Валидности PSNR в Оценке Изображения/Качества видео". Буквы электроники. Издание 44, Выпуск 13, 2008, стр 800–801.