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图像质量度量计算
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Stack Overflow用户
提问于 2019-07-09 16:24:56
回答 2查看 107关注 0票数 0

我需要为RGB图像计算不同的IQM,如MSE,PSNR,AD,NCC等。我的疑问是:转换为灰度后,我可以计算这些吗?也就是说,使用rgb2gray?还是必须输入RGB图像?

例如:我正在计算MSE,使用

代码语言:javascript
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mse = immse(origImg,distImg)    %Method 1 (These images are RGB)

代码语言:javascript
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origImg = rgb2gray(origImg);    % Method 2

distImg = rgb2gray(distImg);

origImg = double(origImg);

distImg = double(distImg);

[M N] = size(origImg);

error = origImg - distImg;

MSE = sum(sum(error .* error)) / (M * N);

但他们给出了不同的结果。为什么??

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-07-09 17:48:24

除了Y.AL answer之外,我只是提出了另一种方法来达到同样的结果。在我看来,一种更直观的方法:

代码语言:javascript
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mse = mean((A(:)-B(:)).^2) %with A and B the two images to compare

AB的数据类型为double,如果不是,则需要转换这些变量。

我们看到MSE只是简单地计算每个像素的平方差的平均值。

我们可以检查结果是否与以下内容一致:

代码语言:javascript
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%Dummy data    
A = rand(10,10,3);
B = rand(10,10,3);

%Custom vs built in MSE computation
MSE1 = mean((A(:)-B(:)).^2)
MSE2 = immse(A,B)
票数 1
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Stack Overflow用户

发布于 2019-07-09 17:36:48

因为方法1 (immse)应用了这个公式:immse = err = (norm(origImg(:)-distImg(:),2).^2)/numel(origImg);,而方法2没有相同的误差计算,所以得到不同的结果是合理的。同样,您可以在RGB和灰度级别上应用它们。

票数 0
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原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/56948318

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