压缩感知（九）

PSNR评价

PSNR可简单地由均方差MSE进行定义。PSNR基于图像像素灰度值进行统计分析。由于人类视觉特性的差异性，通常出现的评价结果与人的主要感觉不一致，但其仍然是一个有参考价值的评价指标。

其求解公式为

 

这里的MAX通常是图像的灰度级，一般就是255。当用于对比2幅图像相似的时候，PSNR越大则表示图像之前相似性越高。

function [PSNR] = eval_psnr(img,imgn)
% PSNR评价
% param ：
% img:输入灰度图像（img与imgn同等大小）
% imgn:输入要进行对比的灰度图像
% 
　　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
　　[height,width,~] = size(img);
　　MES = sum(sum((img-imgn).^2))/(height*width);     %均方差
　　PSNR = 20*log10(MAX/sqrt(MES));                   %峰值信噪比
end