图像误差度量

在Matlab开发中，图像误差度量是评估两幅图像之间差异的重要方法。通过计算不同类型的误差（如均方误差(MSE)、结构相似性(SSIM)等），可以量化图像质量的变化。这些技术广泛应用于图像处理领域，用于对图像压缩、去噪、重建等操作后的质量进行评估。了解和应用这些度量方法是图像处理任务中不可或缺的一部分。

该 MATLAB 代码提供了一种计算图像均方误差的方法，可用于评估图像处理算法的性能。均方误差是一个衡量预测值和实际值之间差异的度量。通过最小化均方误差，可以优化算法以获得更好的性能。

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

介绍了Matlab实现图像均方误差的CapsNet-Keras。当前的平均测试误差为0.34%，最佳测试误差为0.30%。与论文的区别在于我们使用了学习率衰减的参数，训练了50个epochs后进行测试。使用MSE作为重建损失，损失系数为0.392。欢迎通过guoxifeng1990@163.com或微信wenlong-guo联系我们。

本存储库包含Endo-SLAM数据集，涵盖胶囊和标准内窥镜记录的综合内窥镜图像。介绍了处理这些图像的Matlab代码及其对视觉里程计算法的影响。若使用此代码和数据集，请引用：Kutsev Bengisu Ozyoruk等人的研究。数据集分为结肠（18个子数据集）、胃（12个子数据集）和小肠（5个子数据集），其中4个子数据集模拟了专家肠胃科医生的息肉。视频演示实验设置和过程。

为了纠正VINS姿态估计器的累积误差，对apriltags2_ros进行了特定验证。这一验证也可以独立作为视觉里程计（VO）使用。主要贡献包括：1. 修改了英特尔Realsense d435i相机的配置文件；2. 将输出与VINS-Mono一致的车体框架姿态发布为主题“/tag_detections”，而不是标签框架到相机框架的变换矩阵；3. 发布了类型为“nav_msgs::Odometry”的主题“/tag_Odometry”，可在RVIZ中可视化；4. 发布了类型为“nav_msgs::Path”的主题“/path”，也可在RVIZ中可视化。更多详细信息，请参阅我的博客。

在图像融合实验中，选择了HIS融合方法。首先将多光谱图像从原始空间转换到HIS控件，得到强度（I分量）、色调（H分量）和饱和度（S分量）。针对RGB图像，计算出I分量的均值和方差，然后对高分辨率图像进行调整以匹配RGB图像的统计特征。最后将调整后的I分量与原RGB图像的H分量和S分量进行反变换，得到融合后的RGB图像。示例代码如下：见图3，图1和图2为融合前的RGB图像和高分辨率灰度图。

在Matlab中进行图像处理时，均方误差（MSE）是一个重要指标。通过减少MSE来实现图像降噪，例如：'imageName.jpg'的初始MSE是4433/149，'navette.jpg'的MSE如：'ourspolaires.jpg'及'lena.jpg'的MSE。您可以使用'afficherMagnitudeFourier('myImage.jpg')'来查看图像大小。

本项目基于ASME B89.4.19标准，评估激光球坐标测量系统性能，适用于距离和角度测量，以及光学畸变仿真（热霾）。通过考虑温度梯度，计算光线折射率引起的径向和横向误差，涉及多段光线路径、温度分布、垂直温度变化、波长、CO2浓度、大气压和湿度。每段需设定细分数以绘制射线曲线。

利用Matlab绘制数据的X和/或Y误差线，并支持两个轴的对数比例。