基于像素级图像融合的评价指标，包括均方误差，信噪比，熵附matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于像素级图像融合的评价指标，包括均方误差，信噪比，熵附matlab代码

⛄ 完整代码

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I=imread('rice.png');%I为原图像

I1=wiener2(I,[3 3]);

L=medfilt2(I1,[3 3]);

I2=imadjust(L,[0.1 0.9],[0 1],1.2);%I2为变换后图像

%以上I是原图像，I2是变换后的图像，具体变换可以自定义

%下面是均方误差mse峰值信噪比psnr和熵entropy的计算

X=I;

Y=I2;

mse_m=double(zeros(180,180)); %均方误差

for i=1:180

for j=1:180

mse_m(i,j)=(X(i,j)-Y(i,j))^2;

end

end

mse=sum(mse_m(1:180))/32400;

psnr=10*log(double(255*255/mse))/log(10);%峰值信噪比

% 下面计算熵

t(1:256)=0;

%给每个灰度值计数

for i=1:180

for j=1:180

t(Y(i,j)+1)=t(Y(i,j)+1)+1;

end

end

%计算各个灰度出现频率

for i=1:256

t(i)=t(i)/(256*256);

end

entropy=0; %计算熵

for i=1:256

if t(i)>0

entropy=entropy-t(i)*log(t(i))/log(2);

end

end

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