Question

有没有办法在2个图像A，B（比如）的真实颜色256 * 256 * 3之间找到matlab中的均方误差？矩阵的数学公式表示M1和M2在

之下

mean sq err=1/n*n { summation (square[M1(i,j)-M2(i,j)])}

其中i代表行，j代表列

Answer 1

好吧，开始写作！一次只吃一个编程大象（即使是最小的大象）！

我们如何形成两幅图像的差异？首先，将它们转换为双打，以防它们是uint8图像，这是常见的。做吧！试试吧！学习编写matlab代码，然后分段编写，这样你就可以按照自己的方式进行操作。

首先，您还没有告诉我们这是否是所有三个频道的MSE。你的公式说我们应该为每个红色，绿色和蓝色通道建立不同的MSE。

double(M1) - double(M2)

现在，你将如何形成每个差异的平方？使用。^运算符。

(double(M1) - double(M2)).^2

接下来，均方误差意味着我们取所有行和列的均值。一个简单的方法是使用mean函数。此调用采用行的平均值。

mean((double(M1) - double(M2)).^2,2)

下一个采用平均值列。

mean(mean((double(M1) - double(M2)).^2,2),1)

结果将是1x1x3向量。使用重塑功能将其转换为1x3矢量。（挤压功能也有帮助。）将它们全部打包成一行，我们得到了这个......

MSE = reshape(mean(mean((double(M1) - double(M2)).^2,2),1),[1,3]);

如果这对你来说看起来很复杂，那么你最好把它分成几行，并附有评论，提醒你以后做了什么。

但关键是，你在matlab中创建一个操作，将其分解为可管理的部分。

编辑：

在许多情况下，人们想要RMSE（均方根误差），其单位与原始数字相同。它只是MSE的平方根。

Answer 2

每个通道的均方误差：

R1 = M1(:,:,1);
G1 = M1(:,:,2);
B1 = M1(:,:,3);

R2 = M2(:,:,1);
G2 = M2(:,:,2);
B2 = M2(:,:,3);

dR = int32(R1) - int32(R2);
dG = int32(G1) - int32(G2);
dB = int32(B1) - int32(B2);

mseR = mean(dR(:).^2);
mseG = mean(dG(:).^2);
mseB = mean(dB(:).^2);

如果这是图像配准算法的一部分，您可能想要取消平方项：

R1 = M1(:,:,1);
G1 = M1(:,:,2);
B1 = M1(:,:,3);

R2 = M2(:,:,1);
G2 = M2(:,:,2);
B2 = M2(:,:,3);

dR = int32(R1) - int32(R2);
dG = int32(G1) - int32(G2);
dB = int32(B1) - int32(B2);

errR = sum(abs(dR(:))); % 32bits sufficient for sum of 256x256 uint8 img.
errG = sum(abs(dG(:)));
errB = sum(abs(dB(:)));

sumErr = errR + errG + errB;

为了获得更高的性能，您可能还需要考虑转换为单个频道并进行空间下采样，尽管其效果取决于图像内容。

Answer 3

% MSE & PSNR for a grayscale image (cameraman.tif) & its filtered versions
clear
clc
im=imread('cameraman.tif');
im=im2double(im);
h1=1/9*ones(3,3);
imf1=imfilter(im,h1,'replicate');% 'corr'
h2=1/25*ones(5,5);
imf2=imfilter(im,h2,'replicate');% 'corr'

MSE1=mean(mean((im-imf1).^2));
MSE2=mean(mean((im-imf2).^2));
MaxI=1;% the maximum possible pixel value of the images.
PSNR1=10*log10((MaxI^2)/MSE1);
PSNR2=10*log10((MaxI^2)/MSE2);

Answer 4

a % your array1
b %your array2

m1=0;

for i=1:N
     m1=m1+(actual_effort(i)-Esti_effort1(i))^2;

end

RMSE1=sqrt((1/N)*m1); 
disp('Root Mean Square Error for Equation1=')
RMSE1

如何在matlab中找到均方误差

4 个答案: