两幅相同大小图像的相似程度的两个评价指标-PSNR和SSIM

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图像相似度主要是对两幅图像内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像的内容的相似程度。图像的相似度在目标检测跟踪、图像内容搜索、特征分析领域有着广泛的应用。常见的图像相似度比较指标有：峰值信噪比PSNR与结构相似性SSIM。

1.峰值信噪比PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）

PSNR可简单地由均方差MSE进行定义。PSNR基于图像像素灰度值进行统计分析。由于人类视觉特性的差异性，通常出现的评价结果与人的主要感觉不一致，但其仍然是一个有参考价值的评价指标。

2.结构相似性SSIM（tructural similarity index）

SSIM是一种衡量两幅图像相似程度的结构相似性指标，相对PSNR而言，结构相似性在评价图像质量上更能符合人类的视觉特性。结构相似于基于的原理是自然影像是高度结构化的，领域像素具有较强的关联性。SSIM分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像的相似。

这两个指标的计算代码如下：

代码中用到的图像的下载链接：PSNR-SSIM_免费高速下载|百度网盘-分享无限制

//OpenCV版本opencv2.4.13
//图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱，请加微信/QQ 2487872782
//图像处理开发资料、图像处理技术交流请加QQ群，群号 271891601#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;// PSNR 峰值信噪比计算 返回数值为30-50dB 值越大越好
double PSNR( const Mat& I1, const Mat& I2 )//注意,两幅图的大小要一致
{cv::Mat s1;// 计算图像差|I1 - I2|absdiff(I1, I2, s1);       // 转成32浮点数进行平方s1.convertTo(s1, CV_32F);  // s1*s1，即|I1 - I2|^2s1 = s1.mul(s1);           // 分别叠加每个通道的元素，存于s中cv::Scalar s = sum(s1);        // 计算所有通道元素和double sse = s.val[0] + s.val[1] + s.val[2]; // 当元素很小时返回0值if( sse <= 1e-10) return 0;else{// 根据公式计算当前I1与I2的均方误差double mse  = sse /(double)(I1.channels() * I1.total());// 计算峰值信噪比double psnr = 10.0*log10((255*255)/mse);return psnr;}
}// MSSIM 结构相似性计算 0到1 值越大越好
//返回值为三个元素构成的向量，分别表示亮度、对比度、结构的相似性。
cv::Scalar MSSIM( const Mat& i1, const Mat& i2) //注意,两幅图的大小要一致
{const double C1 = 6.5025, C2 = 58.5225; cv::Mat I1, I2;// 转换成32浮点数进行平方操作i1.convertTo(I1, CV_32F);          i2.convertTo(I2, CV_32F);// I2^2cv::Mat I2_2   = I2.mul(I2); cv::Mat I1_2   = I1.mul(I1);       cv::Mat I1_I2  = I1.mul(I2); cv::Mat mu1, mu2;  // 高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差GaussianBlur(I1, mu1, Size(11, 11), 1.5);GaussianBlur(I2, mu2, Size(11, 11), 1.5);Mat mu1_2   =   mu1.mul(mu1);Mat mu2_2   =   mu2.mul(mu2);Mat mu1_mu2 =   mu1.mul(mu2);Mat sigma1_2, sigma2_2, sigma12;// 高斯平滑，具体原理见4.4节GaussianBlur(I1_2, sigma1_2, Size(11, 11), 1.5);sigma1_2 -= mu1_2;GaussianBlur(I2_2, sigma2_2, Size(11, 11), 1.5);sigma2_2 -= mu2_2;GaussianBlur(I1_I2, sigma12, Size(11, 11), 1.5);sigma12 -= mu1_mu2;// 根据计算公式相应参数Mat t1, t2, t3;t1 = 2 * mu1_mu2 + C1;t2 = 2 * sigma12 + C2;// t3 = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2))t3 = t1.mul(t2);              t1 = mu1_2 + mu2_2 + C1;t2 = sigma1_2 + sigma2_2 + C2;// t1 =((mu1_2 + mu2_2 + C1).*(sigma1_2 + sigma2_2 + C2))t1 = t1.mul(t2);               Mat ssim_map;// ssim_map =  t3./t1;divide(t3, t1, ssim_map); // 将平均值作为两图像的结构相似性度量    cv::Scalar mssim = mean( ssim_map ); return mssim;
}int main ()
{  // 读取源图像及待匹配图像  cv::Mat srcImage1 =   cv::imread("hand1.jpg", 1);   if (srcImage1.empty())   return -1;  cv::Mat srcImage2 =   cv::imread("hand3.jpg", 1);  if (srcImage2.empty())   return -1;  cv::Mat srcImage3 =   cv::imread("circle.jpg", 1);  if (srcImage3.empty())   return -1;  cv::imshow("hand1", srcImage1); cv::imshow("hand3", srcImage2);cv::imshow("circle", srcImage3);double psnr_01=0;psnr_01=PSNR(srcImage1,srcImage2);//注意,两幅图的大小要一致std::cout <<"hand1 VS hand3 PSNR is: " << psnr_01<< std::endl; double psnr_02=0;psnr_02=PSNR(srcImage1,srcImage3);//注意,两幅图的大小要一致std::cout <<"hand1 VS circle PSNR is: " << psnr_02<< std::endl; cv::Scalar mssim_01;mssim_01=MSSIM(srcImage1,srcImage2);//注意,两幅图的大小要一致std::cout <<"hand1 VS hand3 MSSIM is: " << mssim_01<< std::endl; cv::Scalar mssim_02;mssim_02=MSSIM(srcImage1,srcImage3);//注意,两幅图的大小要一致std::cout <<"hand1 VS circle MSSIM is: " << mssim_02<< std::endl; cv::waitKey(0);  return 0;
}

运行结果如下图所示：

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