自然图像具有极高的结构性,表现在图像的像素间存在着很强的相关性,尤其是在空间相似的情况下。这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统(HSV)主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失真的近似信息。 大多数的基于误差敏感度(error sensitivity)的质量评...
1 SSIM算法 SSIM(structural similarity)是一种用来衡量图片相似度的指标,也可用来判断图片压缩后的质量。 基本原理: SSIM由亮度对比、对比度对比、结构对比三部分组成。 其中有几个需要注意的点: C1、C2、C3为常数,避免分母接近于0时造成的不稳定性。 SSIM函数S具有对称性、有界性(不超过1)和最大值唯一性(当且...
SSIM（StructuralSimilarity）结构相似性 SSIM（StructuralSimilarity）结构相似性公式基于样本x和 y 之间的三个⽐较衡量：亮度 (luminance)、对⽐度 (contrast) 和结构 (structure)。每次计算的时候都从图⽚上取⼀个 N*N的窗⼝，然后不断滑动窗⼝进⾏计算，最后取平均值作为全局的 SSIM。【转载⾃】图...
一:结构相似性(structural similarity,SSIM) SSIM(Structural Similarity),是一种衡量两幅图像相似度的指标。相对PSNR而言,SSIM在评价图像质量上更能符合人类的视觉特性。SSIM使用的两张图像中,一张为未经压缩的无失真图像,另一张为失真后的图像。 给定两个图像x和y, 两张图像的结构相似性可按照以下方式求出: SSIM...
SSIM(structural similarity),结构相似性,是一种衡量两幅图像相似度的指标。SSIM算法主要用于检测两张相同尺寸的图像的相似度、或者检测图像的失真程度。原论文中,SSIM算法主要通过分别比较两个图像的亮度,对比度,结构,然后对这三个要素加权并用乘积表示。
结构相似性指标(structural similarity index,SSIM index)是一种用以衡量两张数位影像相似程度的指标。当两张影像其中一张为无失真影像,另一张为失真后的影像,二者的结构相似性可以看成是失真影像的影像品质衡量指标。相较于传统所使用的影像品质衡量指标,像是峰值信噪比(PSNR),结构相似性在影像品质的衡量上更能符合...
SSIM(structural similarity index),结构相似性,是一种衡量两幅图像相似度的指标。该指标首先由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室(Laboratory for Image and Video Engineering)提出。SSIM使用的两张图像中,一张为未经压缩的无失真图像,另一张为失真后的图像。 给定两个图像 x和y , 两张图像的结构相似性可...
一、结构相似性(structural similarity) 自然图像具有极高的结构性,表现在图像的像素间存在着很强的相关性,尤其是在空间相似的情况下。这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统(HSV)主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失真的近似信息。
1. 结构相似性 (Structural Similarity Index, SSIM) 描述: SSIM 是一种用来衡量两张图像之间的相似度的指标,它考虑了亮度、对比度、结构信息,并且更接近人眼的视觉感知。 优点: 对图像细节和结构的敏感度高,适用于质量评价。 适用场景: 图像质量评估、图像压缩、去噪等。