【python】实现SIMM算法

首先需要准备灰度图片

python将彩色图片转化为灰度图片的方法：
安装PIL库

pip install pillow

彩色图片转化为灰度图片的脚本内容

from PIL import Image
I = Image.open('原始图片路径')
L = I.convert('L')
L.save("灰度图片保存路径")
# L.show("显示灰度图片")

转化的效果图

SIMM算法的python代码：

import numpy as np
from PIL import Image
from scipy.signal import convolve2ddef matlab_style_gauss2D(shape=(3,3),sigma=0.5):"""2D gaussian mask - should give the same result as MATLAB'sfspecial('gaussian',[shape],[sigma])"""m,n = [(ss-1.)/2. for ss in shape]y,x = np.ogrid[-m:m+1,-n:n+1]h = np.exp( -(x*x + y*y) / (2.*sigma*sigma) )h[ h < np.finfo(h.dtype).eps*h.max() ] = 0sumh = h.sum()if sumh != 0:h /= sumhreturn hdef filter2(x, kernel, mode='same'):return convolve2d(x, np.rot90(kernel, 2), mode=mode)def compute_ssim(im1, im2, k1=0.01, k2=0.03, win_size=11, L=255):if not im1.shape == im2.shape:raise ValueError("Input Imagees must have the same dimensions")if len(im1.shape) > 2:raise ValueError("Please input the images with 1 channel")M, N = im1.shapeC1 = (k1*L)**2C2 = (k2*L)**2window = matlab_style_gauss2D(shape=(win_size,win_size), sigma=1.5)window = window/np.sum(np.sum(window))if im1.dtype == np.uint8:im1 = np.double(im1)if im2.dtype == np.uint8:im2 = np.double(im2)mu1 = filter2(im1, window, 'valid')mu2 = filter2(im2, window, 'valid')mu1_sq = mu1 * mu1mu2_sq = mu2 * mu2mu1_mu2 = mu1 * mu2sigma1_sq = filter2(im1*im1, window, 'valid') - mu1_sqsigma2_sq = filter2(im2*im2, window, 'valid') - mu2_sqsigmal2 = filter2(im1*im2, window, 'valid') - mu1_mu2ssim_map = ((2*mu1_mu2+C1) * (2*sigmal2+C2)) / ((mu1_sq+mu2_sq+C1) * (sigma1_sq+sigma2_sq+C2))return np.mean(np.mean(ssim_map))if __name__ == "__main__":im1 = Image.open("1.png")im2 = Image.open("2.png")print(compute_ssim(np.array(im1),np.array(im2)))

总结：

SSIM具有对称性。
SSIM是一个0到1之间的数，越大表示输出图像和无失真图像的差距越小，即图像质量越好。当两幅图像一模一样时，SSIM=1。

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