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...
ssim psnr lpips指标代码 以下是Python代码示例,用于计算图像的SSIM,PSNR和LPIPS指标: python import numpy as np import cv2 from skimage.measure import compare_ssim as ssim from skimage.measure import compare_psnr from skimage.measure import compare_lpips import torch def get_ssim(img1, img2): """...
LPIPS 的计算公式如下: 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...
pip install lpips 1. 2. 计算SSIM 2.0 说明 结构相似性指数(SSIM,Structural Similarity Index)
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...
为了解决这个问题,研究者们提出了许多图像评价指标,其中最常用的包括PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)、SSIM(Structural Similarity Index Measure)、LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity)和FID(Frechet Inception Distance)。下面将对这四个指标进行详细介绍。 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)PSNR是一种...
SSIM 0.02997872216080013 PSNR 3.792414861765966 SSIM 0.005805894387374138 PSNR 3.3479894164428057 学习感知图像块相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS) 学习感知图像块相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS)也称为“感知损失”(perceptual loss),用于度量两张图像之间的差别。来源于CVPR...
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...
ssim_val = ssim(image1.squeeze().cpu().numpy(), image2.squeeze().cpu().numpy(), multichannel=True) ssim_values.append(ssim_val) # LPIPS lpips_val = lpips_loss(image1, image2).item() lpips_values.append(lpips_val) avg_psnr = sum(psnr_values) / len(psnr_values) ...