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...
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...
SSIM的全称为structural similarity index,即为结构相似性,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。而如果两幅图像是压缩前和压缩后的图像,那么SSIM算法就可以用来评估压缩后的图像质量。 SSIM如何表征相似性: 先给出一...
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,本文记录相关内容。 简介 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...
据百科介绍,SSIM(Structural Similarity),结构相似性,是一种衡量两帧图像相似度的指标。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提出。SSIM使用的两帧图像中,一帧为未经压缩的图像,另一帧为压缩编码后的图像。 对于给定两个图像像素值x和y, 这两张图像的SSIM的计算公式在论文【1】中给出,如下: ...
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。
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。
其中,SSIM(Structural Similarity Index)和VIF(Visual Information Fidelity)是两个非常重要的指标,它们分别从结构相似性和视觉信息保真度的角度评估图像质量。 1. 结构相似性指数(SSIM) SSIM是一种衡量两幅图像视觉相似度的指标,它考虑了图像的亮度、对比度和结构信息。SSIM值越高,表示两幅图像越相似,融合效果越好。
结构相似性指数(structural similarity index,SSIM), 出自参考文献[1],用于度量两幅图像间的结构相似性。和被广泛采用的L2 loss不同,SSIM和人类的视觉系统(HVS)类似,对局部结构变化的感知敏感。 SSIM分为三个部分:照明度、对比度、结构,分别如下公式所示: ...