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
mse = immse(origImg,distImg) %Method 1 (These images are RGB)和
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??
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:
mse = mean((A(:)-B(:)).^2) %with A and B the two images to compareA和B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:
%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)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。
https://stackoverflow.com/questions/56948318
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