matlab计算psnr代码GAN_压缩 ICASSP 2020 第 45 届声学、语音和信号处理国际会议的代码。该代码用于音频压缩部分，但可以通过小的修改用于图像压缩。 抽象的 我们提出了一个统一的压缩框架，它使用生成对抗网络 (GAN) 来压缩图像和语音信号。 压缩后的信号由一个潜在向量表示，该向量被输入到一个生成器网络中，该网络被训练产生高质量的信号，最小化目标函数。 为了有效地量化压缩信号，非均匀量化的最佳潜在向量通过迭代反向传播进行识别，每次迭代执行 ADMM 优化。 我们的实验表明，所提出的算法在各种指标（包括比特率、PSNR 和基于神经网络的信号分类精度）中量化的图像和语音压缩都优于先前的信号压缩方法 引文 如果您发现此代码有用，请考虑引用： @inproceedings{liu2020unified, title={Unified Signal Compression Using Generative Adversarial Networks}, author={Liu, Bowen and Cao, Ang and Kim, Hun-Seok},\nbooktitle=

方便计算两幅图象的峰值信噪比 对去噪等很有用

均方误差（mean-square error, MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。 psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。