如何在MATLAB中找到均方误差

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有没有办法在尺寸为256 * 256 * 3的真实颜色的2个图像A，B（say）之间找到matlab中的均方误差？矩阵M1和M2的数学公式如下

mean sq err=1/n*n { summation (square[M1(i,j)-M2(i,j)])} 我代表行，j代表列



回答：

好吧，开始写作！一次吃一个编程大象（甚至最小的大象）一个字节！

我们如何形成两个图像的差异？首先，将它们转换为double，以防它们是uint8图像，这很常见。做吧！试试吧！学习这样做的方式，并逐步编写matlab代码，以便您可以照做。

首先，您尚未告诉我们这是否要成为所有三个渠道的MSE。您的公式表示，对于每个红色，绿色和蓝色通道，我们都应该以不同的MSE作为结束。

double(M1) - double(M2) 现在，您将如何形成每个差异的平方？使用。^运算符。

(double(M1) - double(M2)).^2 接下来，均方误差表示我们对所有行和列均取均值。一个简单的方法是使用均值函数。此调用在各行中取平均值。

mean((double(M1) - double(M2)).^2,2) 下一个取平均值。

mean(mean((double(M1) - double(M2)).^2,2),1) 结果将是1x1x3向量。使用reshape函数将其转换为1x3向量。 （挤压功能也有帮助。）将它们打包成一行，我们得到了...

MSE = reshape(mean(mean((double(M1) - double(M2)).^2,2),1),[1,3]); 如果您觉得这很复杂，那么最好将其分成几行，并附上一些注释，以提醒您以后要做的事情。

但关键是，您可以通过在matlab中将操作分解为可管理的部分来创建操作。

编辑：

在许多情况下，人们希望RMSE（均方根误差）的单位与原始数字相同。它只是MSE的平方根。



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