RMSE、PSNR和SSIM的局限性: 这些指标表现出对低边缘密度图像的偏好,这可能导致对实际边缘检测性能的错误评估。它们倾向于选择产生较少边缘的参数设置,而不是最准确反映真实边缘的设置。 距离信息的重要性: FOM的优势主要源于其考虑了预测边缘与真...
RMSE、PSNR和SSIM倾向于选择具有更高阈值的边缘图,而FOM倾向于选择更接近真实边缘图的结果。 图5: FOM正确识别视觉上最接近真实值的检测边缘图的示例。每行代表一个不同的示例图像。列展示了使用递增滞后阈值检测的边缘图。粗体数字表示每个指标的最佳值。 分析结果表明,FOM是选择最佳阈值的最可靠指标。它能够在92.6...
在这个过程中,可以观察到RMSE、PSNR和SSIM呈现单调改善的趋势。这表明这些指标可能倾向于选择边缘较少的图像,而不是最接近真实值的图像。相比之下FOM没有表现出这种单调改善的趋势。 图6: NIR光谱波段的平均RMSE、PSNR、SSIM和FOM,误差条表示标准偏差。 图6中的误差条代表每个阈值下指标值的标准偏差。我们可以观察到...
SSIM的数学分析稍微复杂一些,但也可以用类似的方式重新表述。完整的推导可以在附录中找到。尽管SSIM的关系不如MSE那么直接,但它可能以类似的方式受到混淆矩阵度量单调变化的影响。 这些单调变化解释了本文中观察到的结果。随着Canny算法的阈值水平增加,检测到的边缘数量减少,导致RMSE、PSNR和SSIM的值单调改善。换言之这些...
RMSE值越小表示性能越好,而PSNR值越大表示性能越好。由于这两个指标都基于MSE,我们可以预期它们会得出类似的结论。 结构相似性指数(SSIM) SSIM是一种广泛用于评估图像质量的指标。它试图以更接近人类视觉系统识别对称性的方式比较图像[6]。SSIM包括三个组成部分:亮度(l)比较图像的亮度,对比度(c)测量像素变化的相似...
PSNR PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 PSNR越大,模型越好 SSIM SSIM的大小介于-1～1,SSIM越大,模型越好 结构相似性量测法比NRMSE更能表现图一、图三之间存在著的极高的相似度 参考: [1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/50757421 [2]https://zh.wikipedia.org/zh-hans/結構相似性 ...
RMSE值越小表示性能越好,而PSNR值越大表示性能越好。由于这两个指标都基于MSE,我们可以预期它们会得出类似的结论。 结构相似性指数(SSIM) SSIM是一种广泛用于评估图像质量的指标。它试图以更接近人类视觉系统识别对称性的方式比较图像[6]。SSIM包括三个组成部分:亮度(l)比较图像的亮度,对比度©测量像素变化的相似性...
这八个指标如下:RMSE、PSNR、SSIM、ISSM、FSIM、SRE、SAM 和 UIQ。 图像相似度测量 实施八个评估指标来访问两个图像之间的相似性。八项指标如下: 均方根误差 (RMSE) , 峰值信噪比 (PSNR) , 结构相似性指数(SSIM), 基于特征的相似度指数(FSIM), 基于信息论的统计相似性度量(ISSM), 信号重构误差比 (SRE) ...
:chart_with_upwards_trend: Implementation of eight evaluation metrics to access the similarity between two images. The eight metrics are as follows: RMSE, PSNR, SSIM, ISSM, FSIM, SRE, SAM, and UIQ. - nekhtiari/image-similarity-measures
研究发现,常用的RMSE、PSNR和SSIM指标在海岸线检测任务中可能高估性能,而FOM(优点图)指标则能更准确地选择最佳边缘检测参数。实验结果表明,FOM在92.6%的情况下选择了更好的阈值,在66.3%的情况下选择了最佳阈值。此外,FOM通过考虑预测边缘与真实边缘之间的距离,提供了更合理的评估标准。本文不仅对海岸线检测有重要意义...