两幅相同大小图像的相似程度的两个评价指标-PSNR和SSIM
2016-07-29 16:38
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本文参考了《OpenCV图像处理编程实例》
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:http://pan.baidu.com/s/1i43ps0H
运行结果如下图所示:
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202008/25/506a2c1509cc8ef78a882f8e9ed73dfa)
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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:http://pan.baidu.com/s/1i43ps0H
//OpenCV版本opencv2.4.13 //交流QQ2487872782 2016-8-4注:很报歉,此代码目前不能公开发表在博客上,已经删除,希望大家能理解!
运行结果如下图所示:
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