图像质量评价的函数，psnr峰值信噪比，可用于去噪图像和压缩图像的质量评价

被定义为 ： PSNR(x,y) = 10*log10( max(max(x),max(y))^2 / |xy|^2 )。

在matlab环境下，求出两幅图像的峰值信噪比PSNR值和归一化相关系数NC的函数。

通过matlab，可以快速得到图像的信噪比，峰值信噪比等。里面也有一些解释

程序可计算峰值信噪比、均方根误差、归一化相关性 评价去噪后的图像与原始图像的近似程度,可以用峰值信噪比来衡量。峰值信噪比( Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)的数值越大,说明近似程度越好。峰值信噪比的定义如下: 另外一种评价两幅图近似程度的方法是均方根误差(Mean Square error,MSE)法，即 MSE值越小，表明去噪后的图像与原始图像更相似，去噪效果好。 还有一种是归一化相关性( Normalized correlation,NC)评价法,即 其值越接近1，说明去噪后的图像与理想图像越相似。

计算给定输入和输出颜色的峰值信噪比8 位彩色图像。 RGB 转换为 YCbCr 颜色空间，然后再进行适当的运算操作，亮度通道用于 PSNR 计算。

峰值信噪比（PSNR） 峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio ，PSNR）一种广泛使用的客观图像质量评价标准。取原始图像与失真图像间的均方差相对于 的对数值(其中 为每个采样值的比特数，8位图通常取255)。

此函数计算两个图像之间的加权峰值信噪比。

% PSN 是 Image Peak 信噪比的 PSNR。 % orgimg = 原始图像% mimg = 修改后的图像% 两个图像的大小必须相同。 % 代码开发者：Suraj Kamya % kamyasuraj@yahoo.com

此功能显示两幅图像之间的 PSNR（峰值信噪比）。 答案以分贝 (dB) 为单位。 PSNR 在图像处理中非常常见。 示例用途是原始图像和编码/解码图像之间的比较。 典型引用的 PSNR 数字在 +25 至 +35dB 的范围内。 此文件的语法为 PSNR(A,B)，其中 A 和 B 是 MATLAB 强度图像，矩阵元素位于 [0,1] 区间 该功能可适用于具有 256 级灰度的图像。