现阶段针对有真实参考的图像生成任务,主要有三种质量评价指标,分别为两种人为设计的指标SSIM和PSNR,也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标 一:结构相似性(structural similarity,SSIM) SSIM(Structural Similarity),是一种衡量两幅图像相似度的指标。相对PSNR而言,SSIM在评价图像质量上更能符合人类的视觉...
优点:SSIM指标考虑了人类视觉系统对结构信息的感知,能够更好地反映图像的细节和纹理信息。缺点:SSIM指标计算相对复杂,需要较大的计算量。同时,对于一些失真较小的图像,SSIM指标可能无法给出准确的评估结果。 LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity)LPIPS是一种基于深度学习的图像质量评估方法。该方法通过训练一...
SSIM、PSNR和LPIPS是常用的图像质量评估指标。本文将详细介绍这三个指标的原理、计算方法以及使用场景。 2. SSIM指标 SSIM(结构相似性指标)是一种用于测量两个图像的相似性的指标。它是通过比较图像的亮度、对比度和结构来评估图像质量。SSIM指标的取值范围是0到1,值越接近1表示两个图像越相似。 2.1 SSIM原理 SSIM...
LPIPS(x, y) = ||F(x) - F(y)||_2 / ||F(x)||_2 其中,F(x) 和 F(y) 分别表示原始图像 x 和重建图像 y 的特征。 5.总结与展望 本文介绍了三种用于衡量图像质量的指标代码:SSIM、PSNR 和 LPIPS。这些指标各有优缺点,适用于不同的应用场景。在实际应用中,可以根据具体需求选择合适的指标来评...
对于计算机视觉里面的图像生成任务,有众多的评价指标,目前针对有真实参考的图像生成任务,主要有三种评价指标,包括两种简单的人为设计的SSIM和PSNR,也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标,本文对这三种指标进行简要的描述,并提供简易使用的Python封装函数。
计算SSIM的代码需要安装scikit-image和Pillow。计算示例见实验部分。峰值信噪比(PSNR)是一种评价图像质量的度量标准，其值越大表示图像失真越少。一般而言，PSNR高于40dB时，图像质量几乎与原始图一样好；在30-40dB之间，图像质量的失真损失在可接受范围内；在20-30dB之间，图像质量较差；PSNR低于20dB时，...
本文将介绍三个常用的指标:SSIM、PSNR 和 LPIPS,并提供相应的代码示例。 2.SSIM SSIM(Structural Similarity Index Measure)是一种衡量两幅图像结构相似度的指标。它通过比较两幅图像的结构特征来评估它们之间的相似性,可以很好地反映人眼对图像相似度的判断。SSIM 的计算公式为: ``` SSIM(x, y) = (2 * (1...
PSNR,MS-SSIM, LPIPS三者对比: PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio):PSNR是一种常用的图像质量评估指标,用于衡量原始图像与重建图像之间的差异。它通过计算均方误差(MSE)来量化两个图像之间的差异,数值越高表示图像质量越好。 MS-SSIM(Multi-Scale Structural Similarity Index):MS-SSIM是一种结构相似性指标,它在计算...
SSIM（Structural Similarity）是一种衡量两幅图像相似度的指标。相比PSNR，SSIM在评价图像质量上更能符合人类的视觉特性。SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的图像。给定两个图像x和y，两张图像的结构相似性可按照以下方式求出:[公式]SSIM值的范围为[0,1]，越大代表...
PSNR、SSIM、LPIPS是评价图像质量的指标，常用于评估图像重建效果，适用于NeRF和3DGS算法。这些算法生成三维场景及其渲染图像，图像质量评估指标用来衡量算法性能。SSIM（结构相似性指数）衡量图像结构相似性，LPIPS（感知相似性图像指标）侧重感知质量，两者都是衡量图像之间差异的有力工具。在NeRF和3DGS算法中...