图像质量评价，图片放大和缩小

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
// 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)
{
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|^2
s1 = 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 结构相似性计算返回值为0到1 值越大越好
cv::Scalar MSSIM(const Mat& i1, const Mat& i2)
{
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);
// I2^2
cv::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()
{
//cv::Mat srcImage = cv::imread("..\\images\\flower.jpg");
cv::Mat srcImage = cv::imread("2.jpg");
cv::imshow("srcImage", srcImage);
cv::Mat pyrDownImage, pyrUpImage;
// 下采样过程
pyrDown(srcImage, pyrDownImage,
cv::Size(srcImage.cols / 2, srcImage.rows / 2));
cv::imshow("pyrDown", pyrDownImage);
// 上采样过程
pyrUp(srcImage, pyrUpImage,
cv::Size(srcImage.cols * 2, srcImage.rows * 2));
cv::imshow("pyrUp", pyrUpImage);
// 对下采样过程重构
cv::Mat pyrBuildImage;
pyrUp(pyrDownImage, pyrBuildImage,
cv::Size(pyrDownImage.cols * 2, pyrDownImage.rows * 2));
cv::imshow("pyrBuildImage", pyrBuildImage);
double dPNSR = PSNR(srcImage, pyrBuildImage);
std::cout << "dPNSR: " << dPNSR << std::endl;

cv::Scalar sMSSIM = MSSIM(srcImage, pyrBuildImage);

std::cout << "sMSSIM: " << sMSSIM.val[0] << " " << sMSSIM.val[1] << " " << sMSSIM.val[2] << std::endl;
cv::waitKey(0);
return 0;

}

转载：http://blog.csdn.net/zhuwei1988

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