$$l(x,y)=\frac{2\mu_x\mu_y + C_1}{\mu_x^2+\mu_y^2 + C_1}\\$$ 其中C_1 是常数,用来使计算更加稳定,防止分母出现过小的情况。 ② 对比度 图像的对比度是图像像素值在整个动态范围内分布情况的一种描述。图像像素值在动态范围内分布地越宽广,对比度就越好;反之图像像素值分布地越紧凑,对...
Unique maximum,最大值,即1,只有当 x = y 时候取到。 上面的公式里,比如 l(x,y) ,这样定义的一个原因是让上下次数相同,然后可以满足Weber’s law,Weber定理说的是,对于HVS,对于亮度变化的最小感知的幅度与背景亮度成正比,也就是说,我们的视觉系统时对于相对的亮度变化敏感,而不是绝对值,比如我们的μ_1...
import cv2import numpy as npdef ms_ssim(img1, img2):# 转换为灰度图像img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 计算MS-SSIMweights = np.array([0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333]) # 不同尺度的权重levels = weights.sizemssim =...
Unique maximum,最大值,即1,只有当 x = y 时候取到。 上面的公式里,比如 l(x,y) ,这样定义的一个原因是让上下次数相同,然后可以满足Weber’s law,Weber定理说的是,对于HVS,对于亮度变化的最小感知的幅度与背景亮度成正比,也就是说,我们的视觉系统时对于相对的亮度变化敏感,而不是绝对值,比如我们的 和 ...
\(SSIM\)公式基于样本\(x\)和\(y\)之间的三个比较衡量:亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)。 \[l(x,y) = \frac{2\mu_x \mu_y + c_1}{\mu_x^2+ \mu_y^2 + c_1} \] \[c(x,y) = \frac{2\sigma_x \sigma_y + c_2}{\sigma_x^2+ \sigma_y^2 + c...
一种衡量两幅图像相似度的新指标,其值越大越好,最大为1,经常用到图像处理中,特别在图像去噪处理中在图像相似度评价上全面超越SNR(signal to noise ratio)和PSNR(peak signal to noise ratio)。结构相似性理论认为,自然图像信号是高度结构化的,即像素间有很强的相关性,特别是空域中最接近的像素,这种相关性蕴含着...
两种常用的全参考图像质量评价指标–PSNR和SSIM 代码语言:javascript 复制 function[mssim,ssim_map]=ssim_index(img1,img2,K,window,L)C1=(K(1)*L)^2;C2=(K(2)*L)^2;window=window/sum(sum(window));img1=double(img1);img2=double(img2);mu1=filter2(window,img1,'valid');mu2=filter2(windo...
一种衡量两幅图像相似度的新指标,其值越大越好,最大为1,经常用到图像处理中,特别在图像去噪处理中在图像相似度评价上全面超越SNR(signal to noise ratio)和PSNR(peak signal to noise ratio)。结构相似性理论认为,自然图像信号是高度结构化的,即像素间有很强的相关性,特别是空域中最接近的像素,这种相关性蕴含...
groups=channel) - mu1_mu2 if C ==None: C1 = (0.01*data_range) ** 2 C2 = (0.03*data_range) ** 2 else: C1 = (C[0]*data_range) ** 2 C2 = (C[1]*data_range) ** 2 # l = (2 * mu1_mu2 + C1) / (mu1_sq + mu2_sq + C1) # ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + ...
groups=channel) - mu1_mu2 if C ==None: C1 = (0.01*data_range) ** 2 C2 = (0.03*data_range) ** 2 else: C1 = (C[0]*data_range) ** 2 C2 = (C[1]*data_range) ** 2 # l = (2 * mu1_mu2 + C1) / (mu1_sq + mu2_sq + C1) # ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + ...