PSNRSSIMVIF指标-python版本

PSNR：

# im1 和 im2 都为灰度图像，uint8 类型# method 1
diff = im1 - im2
mse = np.mean(np.square(diff))
psnr = 10 * np.log10(255 * 255 / mse)# method 2
psnr = skimage.measure.compare_psnr(im1, im2, 255)

SSIM：

# im1 和 im2 都为灰度图像，uint8 类型
ssim = skimage.measure.compare_ssim(im1, im2, data_range=255)

VIF:

vifp = skimage.measure.compare_vifp(img1, img2)

这里我把函数包里的SSIM改成了VIF的计算方式。

同样都是skimage函数库中的，从anaconda的函数库那个文件夹进去，找到~/skimage/measure里面的函数_structural_similarity.py，然后复制粘贴，改成VIF的计算（下面代码复制过去），改成_vifp.py，就可以直接调用。

##我的命名成_vifp！！import numpy
import scipy.signal
import scipy.ndimage__all__ = ['compare_vifp']def compare_vifp(ref, dist):sigma_nsq = 2eps = 1e-10num = 0.0den = 0.0for scale in range(1, 5):N = 2 ** (4 - scale + 1) + 1sd = N / 5.0if (scale > 1):ref = scipy.ndimage.gaussian_filter(ref, sd)dist = scipy.ndimage.gaussian_filter(dist, sd)ref = ref[::2, ::2]dist = dist[::2, ::2]mu1 = scipy.ndimage.gaussian_filter(ref, sd)mu2 = scipy.ndimage.gaussian_filter(dist, sd)mu1_sq = mu1 * mu1mu2_sq = mu2 * mu2mu1_mu2 = mu1 * mu2sigma1_sq = scipy.ndimage.gaussian_filter(ref * ref, sd) - mu1_sqsigma2_sq = scipy.ndimage.gaussian_filter(dist * dist, sd) - mu2_sqsigma12 = scipy.ndimage.gaussian_filter(ref * dist, sd) - mu1_mu2sigma1_sq[sigma1_sq < 0] = 0sigma2_sq[sigma2_sq < 0] = 0g = sigma12 / (sigma1_sq + eps)sv_sq = sigma2_sq - g * sigma12g[sigma1_sq < eps] = 0sv_sq[sigma1_sq < eps] = sigma2_sq[sigma1_sq < eps]sigma1_sq[sigma1_sq < eps] = 0g[sigma2_sq < eps] = 0sv_sq[sigma2_sq < eps] = 0sv_sq[g < 0] = sigma2_sq[g < 0]g[g < 0] = 0sv_sq[sv_sq <= eps] = epsnum += numpy.sum(numpy.log10(1 + g * g * sigma1_sq / (sv_sq + sigma_nsq)))den += numpy.sum(numpy.log10(1 + sigma1_sq / sigma_nsq))vifp = num / denif numpy.isnan(vifp):return 1.0else:return vifp

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