Метрики качества сигнала или приближения изображения
Аппроксимируйте изображение RGB и вычислите метрики качества.
Загрузка изображения RGB. Верните размерности изображения и минимальное и максимальное значения.
X = imread('africasculpt.jpg');
size(X)ans = 1×3
512 512 3
[min(X(:)) max(X(:))]
ans = 1x2 uint8 row vector
0 236
Определите приближение изображения путем установки равной 1 все значения RGB, меньше или равные 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 изображения.
[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 на 256 полутоновое изображение с интенсивностью между и .
val = 0:2^16-1; X = reshape(val,256,256);
На каждую выборку приходится 16 бит. Задайте приближение изображения путем установки равной 1 все значения полутонового цвета меньше или равны 1000. 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')
На каждую выборку приходится 16 бит. 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-Thu, Q. and M. Ghanbari. «Возможности валидности PSNR в оценке качества изображений/видео». Электронные буквы. Том 44, Выпуск 13, 2008, стр. 800-801.