measureNoise

测量噪音实践上eSFR图表

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噪音(图表)

描述

例子

noiseTable= measureNoise (图表）使用Imatest的感兴趣灰色区域(ROIs)来测量噪声水平^®eSFR图表[1]．

例子

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测量eSFR图的噪声

打开实时脚本

将eSFR图表的图像读入工作区。

I = imread(“eSFRTestImage.jpg”）;

创建一个esfrChart对象，然后显示带有ROI注释的图表。20个灰色补丁roi用红色数字标注。

图表= esfrChart(I);displayChart(图表,“displayColorROIs”假的,.．.“displayEdgeROIs”假的,“displayRegistrationPoints”假)

图eSFR测试图包含一个轴对象。axis对象包含21个图像、文本类型的对象。

测量所有灰斑roi中的噪声。

噪音(图表)

noiseTable =20×22表ROI MeanIntensity_R MeanIntensity_G MeanIntensity_B RMSNoise_R RMSNoise_G RMSNoise_B PercentNoise_R PercentNoise_G PercentNoise_B SignalToNoiseRatio_R SignalToNoiseRatio_G SignalToNoiseRatio_B SNR_R SNR_G SNR_B PSNR_R PSNR_G PSNR_B RMSNoise_Y RMSNoise_Cb RMSNoise_Cr  ___ _______________ _______________ _______________ __________ __________ __________ ______________ ______________ ______________ ____________________ ____________________ ____________________ ______ ______ ______ ______ ____________ __________ ___________ ___________ 1 9.4147 11.349 11.099 2.6335 1.9417 2.3106 1.0328 0.76145 0.90613 3.5749 5.8448 4.8036 11.065 15.335 13.631 1.6901 0.5813 1.0865 2 9.2873 10.896 10.503 2.405 2.1309 2.0966 0.94312 0.83564 0.82218 3.8617 5.1132 5.0099 11.736 14.509 41.56 41.701 1.7357 0.2788 0.97788 3 13.488 14.95 15.017 2.4966 2.1156 2.5593 0.97907 0.82964 1.652 16.984 15.369 40.184 41.622 39.968 1.8095 0.77675 1.0903 420.411 21.689 22.946 2.4395 2.0206 2.5556 0.95668 0.79241 1.0022 8.3666 10.734 8.9791 18.451 20.615 19.8065 40.385 42.021 39.981 1.8048 0.69788 38.442 3.0436 2.8317 4.1125 1.1936 1.1105 1.6127 9.5903 12.058 9.3476 1.3507 1.3549 1.2242 6 35.009 40.337 47.544 3.2201 2.7705 3.6994 1.2628 1.0865 1.4508 10.872 14.56 12.852 20.726 23.263 22.179 3.3931 3.2661 3.734 1.3306 1.28081.4643 14.962 17.821 18.623 23.5 25.019 25.401 37.519 37.85 36.687 2.787 0.98523 0.76701 8 61.871 69.98 80.779 3.4734 3.0966 3.1214 1.3621 1.2144 1.2241 17.813 22.599 25.879 25.015 27.082 28.259 37.316 38.313 38.244 2.6049 0.53852 1.0205 9 77.115 83.999 96.869 3.1467 2.9973 3.5088 1.234 1.1754 1.376 24.507 28.025 27.607 27.786 28.951 28.821 38.174 38.596 37.228 2.545 0.91262 0.89469 10 88.552 98.426 113.87 3.1846 2.8538 3.1835 1.2488 1.1191 1.2484 27.807 34.49 35.767 28.883 30.754 31.07 38.07 39.022 38.073 2.4241 0.68448 0.84718 11 107.25 116.97 132.94 3.3128 3.0561 3.2921 1.2991 1.1985 1.291 32.374 38.275 40.381 30.204 31.658 32.123 37.727 38.427 37.781 2.6033 0.74341 0.60673 12 124.23 131.96 146.27 3.3817 3.0611 3.3879 1.3262 1.2004 1.3286 36.737 43.109 43.175 31.302 32.691 32.705 37.548 38.413 37.532 2.5981 0.83262 0.64982 13 143.52 149.3 164.52 2.922 2.6763 3.0484 1.1459 1.0495 1.1954 49.116 55.787 53.969 33.824 34.931 34.643 38.817 39.58 38.45 2.3615 0.63296 0.42465 14 156.87 165.76 178.05 3.2507 2.6489 2.7331 1.2748 1.0388 1.0718 48.258 62.577 65.148 33.671 35.928 36.278 37.891 39.669 39.398 2.2917 0.47553 1.0089 15 178.25 184.59 193.3 2.8498 2.474 2.6084 1.1176 0.9702 1.0229 62.548 74.612 74.106 35.924 37.456 37.397 39.035 40.263 39.803 2.1966 0.31965 0.87419 16 193.81 196.97 203.42 2.2181 2.1638 2.6139 0.86985 0.84853 1.0251 87.375 91.029 77.82 38.828 39.184 37.822 41.211 41.427 39.785 1.8028 0.88982 0.4254 ⋮

显示在20个灰色斑块roi上的三种颜色通道的平均信号和信噪比(SNR)的图形。

图subplot(1,2,1) plot(noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_R，“r-o”，.．.noiseTable.ROI noiseTable.MeanIntensity_G,“g-o”，.．.noiseTable.ROI noiseTable.MeanIntensity_B,“这”)标题(“信号”) ylabel (“强度”)包含(“灰色ROI数”网格)在次要情节(1、2、2)情节(noiseTable.ROI noiseTable.SNR_R,的r - ^，.．.noiseTable.ROI noiseTable.SNR_G,“g - ^”，.．.noiseTable.ROI noiseTable.SNR_B,“b - ^”)标题(“信噪比”) ylabel (“数据库”)包含(“灰色ROI数”网格)在

图中包含2个轴对象。带有标题Signal的Axes对象1包含3个类型为line的对象。带有标题SNR的坐标轴对象2包含3个类型为line的对象。

输入参数

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`图表`- - - - - -eSFR图表
`esfrChart`对象

eSFR图表，指定为esfrChart对象。

输出参数

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`noiseTable`-噪音值
20-by-22表

每个灰色斑块的噪声值，作为一个20 × 22的表返回。这20行对应eSFR图表上的20个灰色斑块。22列表示表中所示的变量。每个变量都是类型的标量双．

变量	描述
`ROI`	抽样ROI指数。的价值`ROI`整数，取值范围为[1,20]。索引与显示的ROI值相匹配`displayChart`．
`MeanIntensity_R`	ROI中红色通道像素的平均值。
`MeanIntensity_G`	ROI中绿色通道像素的平均值。
`MeanIntensity_B`	ROI内蓝色通道像素的平均值。
`RMSNoise_R`	ROI中红色通道像素的均方根噪声。
`RMSNoise_G`	ROI中绿色通道像素的RMS噪声。
`RMSNoise_B`	ROI内蓝色通道像素的RMS噪声。
`PercentNoise_R`	红色像素点的RMS噪声，表示为原始图表图像数据类型最大值的百分比。
`PercentNoise_G`	绿色像素的RMS噪声，表示为原始图表图像数据类型最大值的百分比。
`PercentNoise_B`	蓝色像素点的RMS噪声，表示为原始图表图像数据类型最大值的百分比。
`SignalToNoiseRatio_R`	信号比率(`MeanIntensity_R`)到噪音(`RMSNoise_R`)在红色通道。
`SignalToNoiseRatio_G`	信号比率(`MeanIntensity_G`)到噪音(`RMSNoise_G`)在绿色通道。
`SignalToNoiseRatio_B`	信号比率(`MeanIntensity_B`)到噪音(`RMSNoise_B`)在蓝色频道。
`SNR_R`	红色通道信噪比，单位为dB。 `SNR_R = 20*log(MeanIntensity_R/RMSNoise_R)`．
`SNR_G`	绿色通道的信噪比，单位为dB。 `SNR_G = 20*log(MeanIntensity_G/RMSNoise_G)`．
`SNR_B`	蓝色信道的信噪比，单位为dB。 `SNR_B = 20*log(MeanIntensity_B/RMSNoise_B)`．
`PSNR_R`	红色通道的峰值信噪比，以dB为单位。
`PSNR_G`	绿色通道的峰值信噪比，单位为dB。
`PSNR_B`	蓝色信道的峰值信噪比，单位为dB。
`RMSNoise_Y`	ROI中亮度(Y)通道像素的RMS噪声。
`RMSNoise_Cb`	ROI中色度(Cb)通道像素的RMS噪声。
`RMSNoise_Cr`	ROI中色度(Cr)通道像素的RMS噪声。