本文摘自本人的畢業(yè)設(shè)計(jì)《數(shù)字圖像濾波算法研究》2019, Chang’an University, Xi’an, China.

本文適用于原始圖像（即不含噪聲的圖像）存在的情況下。

使用待計(jì)算SNR圖像（記為A）與原始圖像（記為B）做相減運(yùn)算，得到一幅圖像（記為C）；

我們將B視為A的信息部分，將C視為A的噪聲部分；

分別計(jì)算B、C的方差；

計(jì)算上述兩項(xiàng)之比，得到SNR的值。

對(duì)SNR的值對(duì)數(shù)化，得到以dB為單位的SNR值。

附matlab代碼

clc,clear,close all % 清理命令區(qū)、清理工作區(qū)、關(guān)閉顯示圖形

warning off % 消除警告

feature jit off % 加速代碼運(yùn)行

A=imread(‘C:UsersLenovoDesktopdipxx.jpg’);

B=imread(‘C:UsersLenovoDesktopdiporiginal.jpg’);

C=imsubtract(A,B);

avg1=mean2?; %求圖像均值

[m,n]=size?;

s1=0;

for x=1:m

for y=1:n

s1=s1+(C(x,y)-avg1)^2; %求得所有像素與均值的平方和。

end

end

C1=s1/(mn); %利用方差公式求得

avg2=mean2(B); %求圖像均值

[m,n]=size(B);

s2=0;

for x=1:m

for y=1:n

s2=s2+(B(x,y)-avg2)^2; %求得所有像素與均值的平方和。

end

end

B1=s1/(mn); %利用方差公式求得

D1=B1/C1;

D1=10*log10(D1);

example

原始圖像

待檢測(cè)SNR圖像

上面兩圖像相減得到的圖像

計(jì)算結(jié)果

SNR=10.1861dB

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab计算斜方差_计算一幅图像的信噪比的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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