首先来讲讲SSIM。SSIM是一种衡量两幅图像相似性的指标,它考虑了亮度、对比度和结构三个方面。亮度表示图像的平均亮度,对比度表示图像的对比度范围,结构表示图像的纹理和细节。SSIM的计算公式如下: SSIM(x, y) = (2 * μx * μy + c1) * (2 * σxy + c2) / (μx^2 + μy^2 + c1) * (σx...
4. SSIM 结构相似性指数(Structural Similarity Index,简称SSIM)是一种用于==衡量两幅图像之间相似度的指标==,它不仅考虑了==亮度、对比度==,还考虑了结构信息。SSIM通常用于图像质量评估,图像压缩和图像增强等领域。 4.1 SSIM 的计算公式 \text{SSIM}(x, y) = \frac{{(2\mu_x\mu_y + C_1)(2\sigma...
ssim_index = -Inf; ssim_map = -Inf; return end if (length(K) == 2) if (K(1) < 0 | K(2) < 0) ssim_index = -Inf; ssim_map = -Inf; return; end else ssim_index = -Inf; ssim_map = -Inf; return; end end if size(img1,3)~=1 %判断图像时不是彩色图,如果是,结果为3...
上面是针对灰度图像的计算方法,如果是彩色图像,通常有3种方法来计算: 分别计算 RGB 三个通道的 PSNR,然后取平均值 计算RGB 三通道的 MSE ,然后再除以 3 将图片转化为 YCbCr 格式,然后只计算 Y 分量也就是亮度分量的 PSNR 其中,第二和第三种方法比较常见。 2. SSIM (Mean Structural Similarity Index Measure...
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...
compare_ssim(X, Y, win_size=None, gradient=False, data_range=None, multichannel=False, gaussian_weights=False, full=False, **kwargs) 函数原型可见此处 针对超光谱图像,我们需要针对不同波段分别计算 SSIM,然后取平均值,这个指标称为 MSSIM。 __EOF__ 本文作者:龙雪的博客 本文链接:https://www.cn...
分别计算 RGB 各个通道上的 PSNR\SSIM均值,然后取平均值(除以3)。 将图像转换为YCbCr格式,然后只计算Y分量(亮度分量)的PSNR\SSIM。 针对超光谱图像,我们需要针对不同波段分别计算 SSIM,然后取平均值,这个指标称为 MSSIM。 2、计算代码 2.1 看一下skimage的源码 ...
SSIM(x,y)=l(x,y)α⋅c(x,y)β⋅s(x,y)γSSIM(x,y)=l(x,y)α⋅c(x,y)β⋅s(x,y)γ αα、ββ、γγ是控制三者相对重要性的参数,一般都取1即可。 在实际计算时,一般从图片上取一个固定大小的窗口,在窗口内进行SSIMSSIM计算,然后不断滑动窗口,最后取平均值作为全局的SSIMSSIM。
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 - 思聪 (x, y)))^3 ``` 其中,思聪 (x, y) 表示 x 和 y 之间的结构...
SSIM（结构相似性）基于亮度、对比度和结构三个比较衡量。公式表示为：SSIM = [公式] / [公式]其中，[公式]、[公式]和[公式]分别代表亮度、对比度和结构的相似性。一般取[公式]。计算时，从图片上取一个[公式]的窗口进行滑动，计算每次窗口的 SSIM 平均值，得到全局的 SSIM。超光谱图像的 SSIM ...