如何在matlab中找到均方误差

有没有办法找到2维图像A，B（比如256 * 256 * 3的真实颜色）在matlab中的均方误差？对于一个矩阵的数学公式表示M1和M2是下如何在matlab中找到均方误差

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

其中i表示行j代表

列

来源

2010-09-11 gavishna

您是否尝试过统计或滤波器设计工具箱？'帮助' – linuxuser27 2010-09-11 19:31:19

好了，开始写！一次只吃一个字节的编程大象（即使是最小的）也是如此！

我们如何形成两个图像的差异？首先，将它们转换为双打以防万一它们是uint8图像，这很常见。做它！尝试一下！通过这样学会编写matlab代码，并且分段执行，这样你就可以按照你所做的事情做。

首先，你还没有告诉我们这是否是所有三个通道的MSE。你的公式说明我们应该针对红色，绿色和蓝色通道中的每一个最终得到不同的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平均值。一个简单的方法是使用平均函数。此调用采用行之间的均值。

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

而下一个将平均值放在列的下方。

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

结果将是1x1x3向量。使用重塑函数将其转换为1x3向量。（挤压作用会有所帮助。）包装它全部成一行，我们得到这个...

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

如果这看起来复杂，那么你最好身上拆分为几行，有评论这会提醒你以后做了什么。

但重点是，你在matlab中创建一个操作，将其分解为可管理的块。

编辑：

在许多情况下，人们希望RMSE（根均方误差），其中有单位相同，您原来的号码。这只是MSE的平方根。

来源

2010-09-11 20:19:54

感谢很多..也鼓励。 – gavishna 2010-09-12 03:29:52

为什么平均值（（double（M1） - double（M2））。^ 2,2）中除了平方项之外的指数2代表行？我的意思是在matlab中，1代表行，2代表列或反之亦然？请澄清。 – gavishna 2010-09-14 17:30:19

好问题。我的措辞可能是误导性的。如果X是形状NxMxP的矩阵，则sum（X，2）形成X的列（即X的第二维）上的和，产生形状为Nx1xP的结果。 – 2010-09-15 13:14:05

均方误差为每个通道独立：

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);

如果这是一个图像配准算法的一部分，你可能要废除的平方项：

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;

有关其他性能，您可能还需要考虑转换为单通道和空间下采样，尽管其效果取决于图像内容。

来源

2010-09-13 12:53:59

也谢谢你的这种方法。是否有必要将MSe的结果除以采样点数量？就像在实际数学公式中除以n平方那样，其中n =随机选择的采样点数量。 – gavishna 2010-09-14 17:26:22

即使你的回答是正确的，但不知何故，我无法选择两个答案作为正确的!!可能在这个论坛，我们不能接受2个答案在同一时间，我认为。 – gavishna 2010-09-18 05:29:11

该部门发生在“意味”的呼叫中。 > I.e. mean ==（sum（delta。^ 2）/ nPoints） – 2010-09-20 13:30:47

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

来源

2013-04-20 07:27:40

% 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);

来源

2014-04-11 05:51:08 ashkan

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