以下是在Python中计算这两种指标的示例代码。 首先,我们需要安装一些必要的库。你可以使用pip来安装: bash pip install numpy opencv-python scipy 然后,我们可以使用以下代码来计算PSNR和SSIM: python importnumpyasnp importcv2 fromscipy.signalimportcorrelate fromscipy.ndimage.filtersimportgaussian_filter fromscipy....
the same outputs as MATLAB's img1, img2: [0, 255] '''ifnotimg1.shape == img2.shape:raiseValueError('Input images must have the same dimensions.')ifimg1.ndim ==2:returnssim(img1, img2)elifimg1.ndim ==3:ifimg1.shape[2] ==3: ssims = []foriinrange(3): ssims.append(ssim...
MS-SSIM(Multi-Scale Structural Similarity Index):MS-SSIM是一种结构相似性指标,它在计算图像相似性时考虑了多个尺度的信息。与传统的结构相似性指标(SSIM)相比,MS-SSIM将图像分解成多个尺度,并在每个尺度上计算结构相似性指标,最后取平均值作为最终的相似性评估。MS-SSIM相较于PSNR更能反映人眼对于图像感知的差异。