圖片結構相似性算法：SSIM
揭秘圖像結構相似性神器：SSIM算法詳解
在探索圖像識別世界中，有一種衡量圖片相似度的黃金標準——SSIM（Structural Similarity Index）。作為微信公眾號機器學習養(yǎng)成記的最新分享，我們深入解析SSIM背后的原理，以及如何通過Python實現(xiàn)它的計算過程。
基本原理揭秘
SSIM是一種結構相似性指標，不僅用于圖片質量評估，還能揭示壓縮前后圖片的相似度。其核心思想是將圖片的亮度對比、對比度對比和結構對比三個維度結合，形成一個綜合的相似度指標。特別地，C1、C2、C3作為穩(wěn)定性的關鍵參數(shù)，確保在計算過程中的穩(wěn)健性。
SSIM函數(shù)S具有神奇的特性：對稱性、有界性（范圍在0到1之間），并且只有當兩個圖片完全一致時，其值才會達到1。這一特性使得SSIM成為判斷圖片相似性的強大工具。
Python實戰(zhàn)代碼
讓我們以Python為例，逐步揭示計算SSIM的實戰(zhàn)流程。首先，對圖片進行預處理，包括調整尺寸至統(tǒng)一大小并灰度化，以便后續(xù)計算。接著，采用高斯加權窗口進行局部SSIM計算，這有助于捕捉細節(jié)差異。最后，通過窗口滑動和平均，得出全局的SSIM值。
以下是一個Python代碼片段，展示了如何用Image模塊處理圖片，以及如何計算兩個8x8灰度圖像的SSIM值：
```python
import numpy as np
from PIL import Image
from scipy.signal import convolve2d
# ... (省略部分代碼)
def compute_ssim(image1_path, image2_path, k1=0.01, k2=0.03, win_size=11, L=255):
... (省略部分代碼)
image1 = Image.open('image1.png')
image2 = Image.open('image2.png')
ssim_value = compute_ssim(image1.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS).convert('L'),
image2.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS).convert('L'))
print("圖片1和圖片2的SSIM值為: ", ssim_value)
```
通過這段代碼，你可以看到實際應用中如何計算SSIM，從而評估兩張圖片的結構相似性。
探索更多
關于圖像處理和機器學習的更多精彩內容，我們持續(xù)更新。如果你對 Bagging算法、靜態(tài)爬蟲、特征工程、聚類算法或者數(shù)據(jù)可視化感興趣，不妨訪問我們的機器學習養(yǎng)成記，獲取更多實用教程和案例分享。
掃描二維碼關注我們，獲取最新資訊和資源。在分享和交流中，一同提升機器學習技能。如有需要，記得在引用時注明作者和鏈接，共建知識共享的社區(qū)。
讓我們一起開啟機器學習之旅！
圖片結構相似性算法:SSIM
SSIM是一種結構相似性指標，不僅用于圖片質量評估，還能揭示壓縮前后圖片的相似度。其核心思想是將圖片的亮度對比、對比度對比和結構對比三個維度結合，形成一個綜合的相似度指標。特別地，C1、C2、C3作為穩(wěn)定性的關鍵參數(shù)，確保在計算過程中的穩(wěn)健性。SSIM函數(shù)S具有神奇的特性：對稱性、有界性（范圍在0到...
ssim是什么意思
SSIM的意思是結構相似性度量。SSIM是一種用于衡量圖像或視頻質量相似度的指標。它主要用于評估圖像之間的相似性，特別是在圖像處理領域中的失真檢測和分析。該算法考慮圖像的結構信息，計算圖像的亮度、對比度和結構特征的相似度，進而衡量兩個圖像在視覺上的接近程度。具體來說，它可以用來量化兩幅圖像之間...
如何度量兩幅圖像的相似度--結構相似度SSIM 原理及代碼
結構相似性指數(shù)(SSIM)用于衡量兩幅圖像之間的相似性。SSIM從圖像中提取3個關鍵特征，比較是基于這些特征進行的。公式可參考維基百科和SSIM計算原理鏈接。SSIM有很多變體，如Multi-Scale SSIM、Multi-component SSIM、Structural Dissimilarity、Complex Wavelet SSIM等，詳情請查閱維基百科。SSIM在圖像處理中有多...
圖像質量評價之結構相似性SSIM(上)
本文主要介紹了圖像質量評價中的經(jīng)典指數(shù)——結構相似性（SSIM）。圖像在傳輸、壓縮和縮放等操作后，我們需對其質量進行評估，即圖像質量評價。這一過程在神經(jīng)網(wǎng)絡中也有應用，如度量生成圖片的質量。SSIM是本文提出的符合人類直覺的評價標準，旨在向人類真實感知看齊。圖像質量評價標準分為客觀和主觀兩類。客...
SSIM (Structure Similarity Index Measure) 結構衡量指標+代碼_百度...
結構相似指標（SSIM）是一種衡量圖片失真程度或相似度的感知模型，它與MSE（均方誤差）和PSNR（峰值信噪比）不同，更符合人眼的直觀感受。在MSE下，不同SSIM值會呈現(xiàn)出不同的圖片效果。SSIM值范圍在[-1, 1]之間，具有對稱性、邊界性以及唯一最大性。當且僅當x和y相等時，SSIM等于1。SSIM主要考慮圖片...
【圖像知識】常見的圖像質量評估指標SSIM、PSNR、LPIPS
一：結構相似性（structural similarity，SSIM）SSIM（Structural Similarity）是一種衡量兩幅圖像相似度的指標。相比PSNR，SSIM在評價圖像質量上更能符合人類的視覺特性。SSIM使用的兩張圖像中，一張為未經(jīng)壓縮的無失真圖像，另一張為失真后的圖像。給定兩個圖像x和y，兩張圖像的結構相似性可按照以下方式求...
python中有沒有可以直接計算結構相似性(ssim)的庫?
在Python中，計算結構相似性（SSIM）可以利用skimage庫中的structural_similarity函數(shù)。為了實現(xiàn)圖像間SSIM的計算，首先導入cv2和skimage.measure庫。定義一個名為match的函數(shù)，傳入兩個圖像文件路徑作為參數(shù)。通過cv2.imread讀取圖像，獲取圖像的高度和寬度，然后通過cv2.resize調整第二個圖像的大小以匹配第一個...
圖像質量評價(四):SSIM和MSSIM
圖像質量評價是一個關鍵領域，其中SSIM（結構相似性指數(shù)）和MSSIM（多尺度結構相似性）是兩種常用的評價工具。SSIM基于人眼對圖像結構的感知，是一種全參考方法，通過計算亮度、對比度和結構相似度來衡量。計算公式體現(xiàn)了其對亮度、對比度和結構的注重。然而，單尺度SSIM在特定配置下表現(xiàn)良好，而MSSIM則提供...
有真實參照的圖像質量的客觀評估指標:SSIM、PSNR和LPIPS
結構相似性指數(shù)(SSIM)是一種用于量化兩幅圖像間結構相似性的指標。它與L2損失函數(shù)不同，仿照人類視覺系統(tǒng)(HVS)實現(xiàn)結構相似性的理論，對圖像局部結構變化敏感。SSIM從亮度、對比度和結構屬性出發(fā)，分別計算這兩幅圖像的均值、方差和協(xié)方差。SSIM值范圍為0至1，值越大表示圖像越相似。當兩張圖片完全一致...
圖像質量評價指標之 PSNR 和 SSIM
對于 uint8 數(shù)據(jù)，最大像素值為 255，對于浮點型數(shù)據(jù)為 1。灰度圖像與彩色圖像計算方法有所不同，一般有三種方法。超光譜圖像的 PSNR 為每個波段的平均值，稱為 MPSNR。SSIM（結構相似性）基于亮度、對比度和結構三個比較衡量。公式表示為：SSIM = [公式] \/ [公式]其中，[公式]、[公式]和[公式]...
相關評說：
宜昌市多列： ______ 人臉識別的基本方法 人臉識別的方法很多,以下介紹一些主要的人臉識別方法.(1)幾何特征的人臉識別方法 幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離).這些算法識別速度快,需要的內存小,但識別率較...
宜昌市多列： ______ 中文名稱:圖像匹配英文名稱:image matching定義:通過對影像內容、特征、結構、關系、紋理及灰度等的對應關系,相似性和一致性的分析,尋求相似影像目標的方法
宜昌市多列： ______ 按數(shù)值,如果字符串時按照首字母的字母表順序.
宜昌市多列： ______ 分類: OpenCV Image Processing 2014-12-25 21:27 180人閱讀 評論(0) 收藏 舉報 感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是對每張圖像生成一個“指紋”(fingerprint)字符串,然后比較不同圖像的指紋.結果越接近,就說明圖...
宜昌市多列： ______ 如何對兩幅二值圖像進行相似度匹配?并標出相似區(qū).圖1圖2 你的紙幣識別,可以對二值化后的圖像進行后處理 只保留幣值區(qū)域…… 看看形態(tài)學運算
宜昌市多列： ______ 根據(jù)譜聚類算法所使用的劃分準則,可以把算法分為二路譜聚類算法和多路譜聚類算法,前者使用2-way劃分準則而后者使用k-way劃分準則. PF算法.Perona和Freeman提出用相似度矩陣W最大特征值所對應的特征向量進行聚類指出對于塊對...
宜昌市多列： ______ 相關性是數(shù)據(jù)屬性相關性的度量方法,相似度是數(shù)據(jù)對象相似性度量的方法,數(shù)據(jù)對象由多個數(shù)據(jù)屬性描述,數(shù)據(jù)屬性的相關性由相關系數(shù)來描述,數(shù)據(jù)對象的相似性由某種距離度量.許多數(shù)據(jù)分析算法會涉及相似性度量和相關性度量,如聚類...
