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  • 2021-05-12 17:23:25

    话不多说 直接上代码 复制即可使用!!!
    如果觉得可用 可以给咱点个赞

    I=imread('D:\601\p\2.JPG');%单引号里面是图片的绝对位置
    I=rgb2gray(I);%彩色转灰度
    
    In=imread('D:\601\p\3.JPG');
    In=rgb2gray(In);
    In1=imread('D:\601\p\4.JPG');
    In1=rgb2gray(In1);
     function snr=SNR1(I,In)
     
        [row,col,nchannel]=size(I);
        snr=0;
        if nchannel==1%gray image
        Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power
        Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise power
        snr=10*log10(Ps/Pn)
        elseif nchannel==3%color image
            for i=1:3
                Ps=sum(sum((I(:,:,i)-mean(mean(I(:,:,i)))).^2));%signal power
                Pn=sum(sum((I(:,:,i)-In(:,:,i)).^2));%noise power
                snr=snr+10*log10(Ps/Pn);
            end
            snr=snr/3;
         end
     end
    

    命令行: x=snr(I,In);

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    文章目录

    过程

    问题: 在做合成样本图像处理时遇到了,需要向一张无噪声图像添加噪声(实验中,我添加了瑞利噪声),但是噪声水平多大是一个很大的问题!

    方法: 可以参考原始数据集的噪声水平,使原始数据的SNR = (无噪声图像 + 瑞利噪声) 的SNR

    问题: 原始图像的SNR如何求?即无参考图像的SNR如何求?

    过程: 网上论坛找了很多的资料,大部分都是有参考图像来求SNR,目前是无参考图像。最后请教了学长,学长发了MRI领域的一个求SNR方法

    解决方法:

    在这里插入图片描述
    信号(S)算中间这个圆形区域,噪声(N)是算边上的四个角,然后相比再乘上0.66瑞利分布参数。算出SNR后,就可以得到瑞利噪声的参数应该加多少。
    在这里插入图片描述

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    \large SNR=\frac{signal*QE}{\sqrt{signal*QE+drakcurrent* exposuretime+Noise_{readout}^{^{2}}}}{\color{Blue} {\color{Red} {\color{Red} }}}

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    信噪比大,图像画面就干净,看不到什么噪波干扰(表现为“颗粒”和“雪花”),看起来很舒服;若信噪比小,则在画面上,可能满是雪花,严重影响图像画面。

    图像的信噪比和图像的清晰度一样,都是衡量图像质量高低的重要指标。图像的信噪比是指视频信号的大小与噪波信号大小的比值,其公式为:

    S/N(信噪比)= 20 log (信号/噪声)dB
    

    信噪比大,图像画面就干净,看不到什么噪波干扰(表现为“颗粒”和“雪花”),看起来很舒服;若信噪比小,则在画面上,可能满是雪花,严重影响图像画面。信噪比与图像质量之间具有如下对应关系:
    S/N为60dB(比率为1000:1)时,图像质量优良,不出现噪声;
    S/N为50dB(比率为316:1)时,图像有少量噪声,但图像质量算好;
    S/N为40dB(比率为100:1)时,图像有一定的精细颗粒或雪花,图像的精细结构受到一定的损失;
    S/N为30dB(比率为32:1),图像将是有大量噪声的劣质图像;
    S/N为20dB(比率为10:1),图像就不能使用。
    影响信噪比的因素很多,例如电源的干扰,电子元器件过热产生的干扰,光敏元件上的小电压放大成0.7V视频信号时,因放大而产生的噪声,光照度降低时,放大器增益提高,噪声也将增加等等。
    一般摄像机的信噪比在50-60dB之间,录像机在40-50dB之间。

    以上内容转自:https://www.cnblogs.com/JHandGZ/p/4117407.html


    信噪比是信号均值与背景标准偏差的比值:
    在这里插入图片描述
    对于图像,这里的”信号值“往往是灰度值。分母有时采用背景信号值的方差,代表的物理意义是噪声功率。对于高对比度黑背景图,上式直接计算的结果通常是无穷。所以我们改用信号均值与信号标准偏差来衡量:
    在这里插入图片描述
    值得注意的是,这只是一种便于理解记忆的描述。任意图像的信噪比通常不能直接得到。因为我们往往不知道感兴趣的像素点与噪点的区别。
    具体计算方法根据需求来定。
    经验值在30-40dB之间。

    作者:曹时杰
    链接:https://www.zhihu.com/question/20861249/answer/55766048
    来源:知乎
    著作权归作者所有。

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