计算一幅图像的信噪比
大家好，这是我第一次编写blog。一期一会（いちごいちえ）（itigoitie）就是我啦，希望能写出对大家有帮助的文章吧！
本文摘自本人的毕业设计《数字图像滤波算法研究》2019, Chang’an University, Xi’an, China.
适用情况
本文适用于原始图像（即不含噪声的图像）存在的情况下。
计算步骤
- 使用待计算SNR图像（记为A）与原始图像（记为B）做相减运算，得到一幅图像（记为C）；
- 我们将B视为A的信息部分，将C视为A的噪声部分；
- 分别计算B、C的方差；
- 计算上述两项之比，得到SNR的值。
- 对SNR的值对数化，得到以dB为单位的SNR值。
附matlab代码
clc,clear,close all % 清理命令区、清理工作区、关闭显示图形
warning off % 消除警告
feature jit off % 加速代码运行
A=imread(‘C:\Users\Lenovo\Desktop\dip\xx.jpg’);
B=imread(‘C:\Users\Lenovo\Desktop\dip\original.jpg’);
C=imsubtract(A,B);
avg1=mean2©; %求图像均值
[m,n]=size©;
s1=0;
for x=1:m
for y=1:n
s1=s1+(C(x,y)-avg1)^2; %求得所有像素与均值的平方和。
end
end
C1=s1/(mn); %利用方差公式求得
avg2=mean2(B); %求图像均值
[m,n]=size(B);
s2=0;
for x=1:m
for y=1:n
s2=s2+(B(x,y)-avg2)^2; %求得所有像素与均值的平方和。
end
end
B1=s1/(mn); %利用方差公式求得
D1=B1/C1;
D1=10*log10(D1);
example
计算结果
SNR=10.1861dB