1.PSNR原理

PSNR，峰值信噪比，通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏，当然，压缩后图像一定会比原图像质量差的，所以就用这样一个评价指标来规定标准了。PSNR越高，压缩后失真越小。这里主要定义了两个值，一个是均方差MSE，另一个是峰值信噪比PSNR，公式如下：

这里的MAX通常是图像的灰度级，一般就是255了。

2.PSNR的matlab实现代码

将图像缩小再放大比较一下，下面是代码：

close all;
clear all;
clc;

img=imread('lena.jpg');
[h w]=size(img);
imgn=imresize(img,[floor(h/2) floor(w/2)]);
imgn=imresize(imgn,[h w]);
img=double(img);
imgn=double(imgn);

B=8;                %编码一个像素用多少二进制位
MAX=2^B-1;          %图像有多少灰度级
MES=sum(sum((img-imgn).^2))/(h*w);     %均方差
PSNR=20*log10(MAX/sqrt(MES));           %峰值信噪比

PSNR越高，图像和原图越接近。

3.针对彩色图像的PSNR的matlab代码

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