measerr

Метрики качества сигнала или приближения изображений

свернуть все на странице

Синтаксис

[PSNR,MSE,MAXERR,L2RAT] = measerr(X,XAPP)
[PSNR,MSE,MAXERR,L2RAT] = measerr(X,XAPP,BPS)

Описание

пример

[PSNR,MSE,MAXERR,L2RAT] = measerr(X,XAPP) возвращает пиковое отношение сигнал-шум, PSNR, среднеквадратичная погрешность, MSE, максимальная квадратичная невязка, MAXERR, и отношение норм в квадрате, L2RAT, для входного сигнала или изображения, X, и его приближение, XAPP.

пример

[PSNR,MSE,MAXERR,L2RAT] = measerr(X,XAPP,BPS) использует биты на выборку, BPS, определить пиковое отношение сигнал-шум.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

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')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Original Image contains an object of type image. Axes object 2 with title Approximation contains an object of type image.

Вычислите метрики качества приближения изображений.

[psnr,mse,maxerr,L2rat] = measerr(X,Xapp)
psnr = 17.5287

mse = 1.1487e+03

maxerr = 99

L2rat = 0.9398
Скрипт Open Live Script

Аппроксимируйте полутоновое изображение и вычислите метрики качества приближения.

Создайте 256 256 полутоновое изображение с интенсивностью между 0 и 216-1.

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')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Original Image contains an object of type image. Axes object 2 with title Approximation contains an object of type image.

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

Входные параметры

свернуть все

Входной сигнал или изображение в виде массива с действительным знаком.

Приближение сигнала или изображения XВ виде массива с действительным знаком. XAPP одного размера с X.

Биты на выборку входных данных в виде положительного целого числа. Значением по умолчанию является 8, таким образом, максимальное возможное пиксельное значение изображения (MAXI) 255. В более общем плане, когда выборки представлены с помощью линейной Импульсной Модуляции Кода с битами B на выборку, MAXI равняется 2B−1.

Выходные аргументы

свернуть все

Пиковое отношение сигнал-шум (PSNR) в децибелах, возвращенных как положительное вещественное число. PSNR только значим для данных, закодированных в терминах битов на демонстрационные или биты на пиксель. Например, изображение с 8 битами на пиксель содержит целые числа от 0 до 255.

Среднеквадратичная погрешность, возвращенная как положительное вещественное число. MSE норма в квадрате различия между X и XAPP разделенный на число элементов.

Максимальное абсолютное отклонение в квадрате данных X от приближения XAPP, возвращенный как положительное вещественное число.

Энергетическое отношение между приближением XAPP и входные данные X, возвращенный как положительное вещественное число. L2RAT отношение нормы в квадрате XAPP к X.

Больше о

свернуть все

Пиковый сигнал к шумовому отношению

Пиковое отношение сигнал-шум (PSNR) в децибелах между сигналом и его приближением

20log10(2B−1MSE)

где MSE представляет среднеквадратичную погрешность, и B представляет биты на выборку.

Среднеквадратичная погрешность

Среднеквадратичная погрешность (MSE) между сигналом или изображением, X, и приближением, Y,

||X−Y||2N

где N является числом элементов в сигнале.

Ссылки

[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.

Смотрите также

| |

Темы

Представленный в R2010b

Документация Wavelet Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте