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

A=imread('xx.jpg');
B=imread('original.jpg');
C=imsubtract(A,B);
avg1=mean2(C);  %求图像均值
[m,n]=size(C);
s1=0;
for x=1:mfor y=1:ns1=s1+(C(x,y)-avg1)^2; %求得所有像素与均值的平方和。end
end
C1=s1/(m*n); %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:mfor y=1:ns2=s2+(B(x,y)-avg2)^2; %求得所有像素与均值的平方和。end
end
B1=s2/(m*n); %利用方差公式求得
D1=B1/C1;
D1=10*log10(D1);

example

计算结果

SNR=10.1861dB

计算峰值信噪比

如何计算两幅图像之间的PSNR呢？请看另一篇博客，代码简洁、可读性高。https://blog.csdn.net/itigoitie/article/details/124656505?spm=1001.2014.3001.5502

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