PSNR measurement

这段代码用于计算两幅图像的PSNR、SSIM和AMBE。

这是一个简便的PSNR计算工具，用于准确评估视频中两个帧之间的信号质量。通常用于评估视频编解码过程中的图像质量损失。

Matlab开发-图像PSNR计算。这里是计算图像PSNR的Matlab代码示例。

此功能用于计算两幅图像之间的PSNR（峰值信噪比），单位为分贝（dB）。PSNR在图像处理中广泛应用，特别是在原始图像与编码/解码图像之间的比较中。典型的PSNR数值通常在+25至+35dB之间。语法格式为PSNR(A,B)，其中A和B是MATLAB中的强度图像，矩阵元素位于[0,1]区间，适用于具有256级灰度的图像。

PSNR Calculation MATLAB Code for PIRM-SR Challenge The PIRM-SR challenge aims to compare and rank perceptual single-image super-resolution methods. In terms of perceptual quality, state-of-the-art methods often perform poorly when evaluated with 'simple' distortion metrics like PSNR and SSIM. Hence, in contrast to previous challenges, the evaluation and ranking will focus on perceptual quality, adopting a unified approach that combines algorithm accuracy with perceptual quality. This allows perceptual-driven methods to compete with those designed to maximize PSNR. To self-verify your method, use this MATLAB code to compute RMSE and perceptual scores for your output on a self-validation set. Here's how to quickly get started: Copy your output to the your_results folder in the base directory. Copy only the HR images to the self_validation_HR folder. Download and extract the SR-Metric toolbox into the utils/sr-metric-master folder. Run the evaluate_results.m script. Troubleshooting Depending on your operating system, you might need to recompile the MEX files in the matlabPyrTools toolbox. If that's the case, follow these steps:- Navigate to utils/sr-metric-master/external/matlabPyrTo and recompile the MEX files.

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