爲什麼（A - B）。^ 2在MATLAB中不等於（B - A）。^ 2？

Question

假設我有一個量化的8位灰度級圖像的量化函數：

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 

此功能使圖像I執行均勻量化，並將其轉換成一個b位圖像，然後，擴展它在0-255範圍內，現在，我要計算這個過程

的MSE (Mean Square Error)但結果對於

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。任何人都可以請指出我最新的問題？
謝謝

Answer 1

問題是矩陣的類型。您正在合併兩個未簽名的矩陣。所以如果Q-I<0那麼結果是0並且它不同於I-Q。

爲了使用uint8，可以在兩個步驟中計算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);