SSIM(structural similarity index),结构相似性
ssim算法原理 - 我们都不是神的孩子 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/ecnu18918079120/article/details/60149864
一、结构相似性(structural similarity)
二、SSIM指数
三、SSIM指数应用于图像质量评估
- function [mssim, ssim_map,siga_sq,sigb_sq] = SSIM(ima, imb)
- % ========================================================================
- %ssim的算法主要参考如下论文:
- %Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, and E. P. Simoncelli, "Image
- % quality assessment: From error visibility to structural similarity,"
- % IEEE Transactios on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612,
- % Apr. 2004.
- % 首先对图像加窗处理,w=fspecial('gaussian', 11, 1.5);
- % (2*ua*ub+C1)*(2*sigmaa*sigmab+C2)
- % SSIM(A,B)=————————————————————————
- % (ua*ua+ub*ub+C1)(sigmaa*sigmaa+sigmab*sigmab+C2)
- % C1=(K1*L);
- % C2=(K2*L); K1=0.01,K2=0.03
- % L为灰度级数,L=255
- %-------------------------------------------------------------------
- % ima - 比较图像A
- % imb - 比较图像B
- %
- % ssim_map - 各加窗后得到的SSIM(A,B|w)组成的映射矩阵
- % mssim - 对加窗得到的SSIM(A,B|w)求平均,即最终的SSIM(A,B)
- % siga_sq - 图像A各窗口内灰度值的方差
- % sigb_sq - 图像B各窗口内灰度值的方差
- %-------------------------------------------------------------------
- % Cool_ben
- %========================================================================
- w = fspecial('gaussian', 11, 1.5); %window 加窗
- K(1) = 0.01;
- K(2) = 0.03;
- L = 255;
- ima = double(ima);
- imb = double(imb);
- C1 = (K(1)*L)^2;
- C2 = (K(2)*L)^2;
- w = w/sum(sum(w));
- ua = filter2(w, ima, 'valid');%对窗口内并没有进行平均处理,而是与高斯卷积,
- ub = filter2(w, imb, 'valid'); % 类似加权平均
- ua_sq = ua.*ua;
- ub_sq = ub.*ub;
- ua_ub = ua.*ub;
- siga_sq = filter2(w, ima.*ima, 'valid') - ua_sq;
- sigb_sq = filter2(w, imb.*imb, 'valid') - ub_sq;
- sigab = filter2(w, ima.*imb, 'valid') - ua_ub;
- ssim_map = ((2*ua_ub + C1).*(2*sigab + C2))./((ua_sq + ub_sq + C1).*(siga_sq + sigb_sq + C2));
- mssim = mean2(ssim_map);
- return
转载于:https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/7692578.html
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