Question

假设我有一个量化函数来量化8位灰度图像：

function mse = uni_quan(I, b)
   Q = I / 2 ^ (8 - b);
   Q = uint8(Q);
   Q = Q * 2 ^ (8 - b);
   mse = sum(sum((I - Q) .^ 2, 1), 2) / numel(I);
end

此函数对图像I执行均匀量化并将其转换为b位图像，然后在0-255范围内缩放，现在我想计算MSE (Mean Square Error)过程

但

的结果

mse = sum(sum((I - Q) .^ 2, 1), 2) / numel(I);

和

mse = sum(sum((Q - I) .^ 2, 1), 2) / numel(I);

是不同的。谁能指出我的问题是什么？感谢

Answer 1

问题是矩阵的类型。您正在组合两个 无符号 矩阵。因此，如果Q-I<0，那么结果为0，它与I-Q不同。

要使用uint8，您可以分两步计算MSE：

%Compute the absolute difference, according to the sign
difference = Q-I;
neg_idx = find(I>Q);
difference(neg_idx) = I(neg_idx)-Q(neg_idx);

%Compute the MSE
mse = sum(sum((difference) .^ 2, 1), 2) / numel(I);

为什么（A-B）。^ 2不等于（B-A）。^ 2在MATLAB中？

1 个答案: