ssim

Структурное подобие (SSIM) индексирует для измерения качества изображения

Синтаксис

ssimval = ssim(A,ref)

[ssimval,ssimmap]
= ssim(A,ref)

___ = ssim(A,ref,Name,Value)

Описание

ssimval = ssim(A,ref) вычисляет структурное подобие (SSIM) индекс для полутонового изображения или объема A использование ref как ссылочное изображение.

пример

[ssimval,ssimmap] = ssim(A,ref) также возвращает локальное значение SSIM для каждого пикселя в A.

___ = ssim(A,ref,Name,Value) вычисляет SSIM, с помощью пар "имя-значение", чтобы управлять аспектами расчета.

Примеры

свернуть все

Вычислите структурный индекс подобия (SSIM)

Скрипт Open Live Script

Считайте изображение в рабочую область. Создайте другую версию изображения, применив размывающийся фильтр.

ref = imread('pout.tif');
H = fspecial('Gaussian',[11 11],1.5);
A = imfilter(ref,H,'replicate');

Отобразите оба изображения как монтаж. Изображения отличаются больше всего вдоль резких высококонтрастных областей, таких как ребра решетки.

montage({ref,A})
title('Reference Image (Left) vs. Blurred Image (Right)')

Вычислите глобальное значение SSIM для изображения и локальные значения SSIM для каждого пикселя.

[ssimval,ssimmap] = ssim(A,ref);

Отобразите локальную карту SSIM. Включайте глобальное значение SSIM в заголовок фигуры. Маленькие значения локального SSIM появляются как темные пиксели в локальной карте SSIM. Области с маленьким локальным значением SSIM соответствуют областям, где размытое изображение заметно отличается от ссылочного изображения. Большие значения локального значения SSIM появляются как яркие пиксели. Области с большим локальным SSIM соответствуют универсальным областям ссылочного изображения, где размывание оказывает меньше влияния на изображение.

imshow(ssimmap,[])
title(['Local SSIM Map with Global SSIM Value: ',num2str(ssimval)])

Входные параметры

свернуть все

`A` — Отобразите, чье качество должно быть измерено
2D полутоновое изображение | 3-D полутоновый объем

Отобразите, чье качество должно быть измерено в виде 2D полутонового изображения или 3-D полутонового объема.

Типы данных: single | double | int16 | uint8 | uint16

`ref` — Ссылочное изображение
2D полутоновое изображение | 3-D полутоновый объем

Ссылочное изображение, против которого качество измеряется в виде 2D полутонового изображения или 3-D полутонового объема, одного размера и тип данных как A

Типы данных: single | double | int16 | uint8 | uint16

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: ssim(A,ref,'DynamicRange',100)

`'DynamicRange'` — Динамический диапазон входного изображения
`diff(getrangefromclass(A))` (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

Динамический диапазон входа отображает в виде положительной скалярной величины. Значение по умолчанию DynamicRange зависит от типа данных изображения A, и вычисляется как diff (getrangefromclassA. Например, динамическим диапазоном по умолчанию является 255 для изображений типа данных uint8, и значением по умолчанию является 1 для изображений типа данных double или single с пиксельными значениями в области значений [0, 1].

`'Exponents'` — Экспоненты для яркости, контраста и структурных условий
[1 1 1] (значение по умолчанию) | вектор с 3 элементами неотрицательных чисел

Экспоненты для яркости, контраста и структурных условий в виде вектора с 3 элементами неотрицательных количеств формы [alpha beta gamma].

`'Radius'` — Стандартное отклонение изотропной Гауссовой функции
1.5 (значение по умолчанию) | положительное число

Стандартное отклонение изотропной Гауссовой функции в виде положительного числа. Это значение используется во взвешивании пикселей окружения приблизительно пиксель для оценки локальной статистики. Это взвешивание используется, чтобы не блокировать артефакты в оценке локальной статистики.

`'RegularizationConstants'` — Константы регуляризации для яркости, контраста и структурных условий
Вектор с 3 элементами неотрицательных чисел

Константы регуляризации для яркости, контраста и структурных условий в виде вектора с 3 элементами неотрицательных количеств формы [c1 c2 c3]. ssim функционируйте использует эти константы регуляризации, чтобы избежать нестабильности для областей изображений, где локальное среднее или стандартное отклонение близко к нулю. Поэтому маленькие ненулевые значения должны использоваться в этих константах.

По умолчанию,

C1 = (0.01*L).^2, где L заданный DynamicRange значение.
C2 = (0.03*L).^2, где L заданный DynamicRange значение.
C3 = C2/2

Выходные аргументы

свернуть все

`ssimval` — Индекс SSIM
неотрицательный номер

Индекс SSIM, возвращенный как неотрицательный номер. Тип данных ssimval double кроме тех случаев, когда A тип данных single, в этом случае ssimval имеет класс single.

`ssimmap` — Локальные значения индекса SSIM
числовой массив

Локальные значения индекса SSIM, возвращенного как числовой массив неотрицательных чисел одного размера с входным изображением, A. Тип данных ssimmap double кроме тех случаев, когда A тип данных single, в этом случае ssimmap имеет класс single.

Больше о

свернуть все

Структурный индекс подобия

Метрика качества изображения, которая оценивает визуальный удар трех характеристик изображения: яркость, контраст и структура.

Алгоритмы

Качественный индекс оценки индекса SSIM основан на расчете трех условий, а именно, термин яркости, контрастный термин и структурный термин. Полный индекс является мультипликативной комбинацией трех условий.

$S S I M (x, y) = {[l (x, y)]}^{α} \cdot {[c (x, y)]}^{β} \cdot {[s (x, y)]}^{γ}$

где

$\begin{array}{l} l (x, y) = \frac{2 μ_{x} μ_{y} + C_{1}}{μ_{x}^{2} + μ_{y}^{2} + C_{1}}, \\ c (x, y) = \frac{2 σ_{x} σ_{y} + C_{2}}{σ_{x}^{2} + σ_{y}^{2} + C_{2}}, \\ s (x, y) = \frac{σ_{x y} + C_{3}}{σ_{x} σ_{y} + C_{3}} \end{array}$

где _μx, _μy, _σx, _σy, и _σxy являются локальными средними значениями, стандартными отклонениями и перекрестной ковариацией для изображений x, y. Если α = β = γ = 1 (значение по умолчанию для Exponents), и _C3 = _C2/2 (выбор по умолчанию _C3) индекс упрощает до:

$S S I M (x, y) = \frac{(2 μ_{x} μ_{y} + C_{1}) (2 σ_{x y} + C_{2})}{(μ_{x}^{2} + μ_{y}^{2} + C_{1}) (σ_{x}^{2} + σ_{y}^{2} + C_{2})}$

Ссылки

[1] Чжоу, W., А. К. Бовик, Х. Р. Шейх и Э. П. Симончелли. "Отобразите Оценку Qualifty: От Ошибочной Видимости до Структурного Подобия". Транзакции IEEE на Обработке изображений. Издание 13, Выпуск 4, апрель 2004, стр 600–612.

Темы

Сравните качество изображения на различных уровнях сжатия

Документация

ssim

Синтаксис

Описание

Примеры

Вычислите структурный индекс подобия (SSIM)

Входные параметры

`A` — Отобразите, чье качество должно быть измерено
2D полутоновое изображение | 3-D полутоновый объем

`ref` — Ссылочное изображение
2D полутоновое изображение | 3-D полутоновый объем

Аргументы в виде пар имя-значение

`'DynamicRange'` — Динамический диапазон входного изображения
`diff(getrangefromclass(A))` (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`'Exponents'` — Экспоненты для яркости, контраста и структурных условий
[1 1 1] (значение по умолчанию) | вектор с 3 элементами неотрицательных чисел

`'Radius'` — Стандартное отклонение изотропной Гауссовой функции
1.5 (значение по умолчанию) | положительное число

`'RegularizationConstants'` — Константы регуляризации для яркости, контраста и структурных условий
Вектор с 3 элементами неотрицательных чисел

Выходные аргументы

`ssimval` — Индекс SSIM
неотрицательный номер

`ssimmap` — Локальные значения индекса SSIM
числовой массив

Больше о

Структурный индекс подобия

Алгоритмы

Ссылки

Смотрите также

Темы

Введенный в R2014a

Документация Image Processing Toolbox

Поддержка

Документация

ssim

Синтаксис

Описание

Примеры

Вычислите структурный индекс подобия (SSIM)

Входные параметры

A — Отобразите, чье качество должно быть измерено 2D полутоновое изображение | 3-D полутоновый объем

ref — Ссылочное изображение 2D полутоновое изображение | 3-D полутоновый объем

Аргументы в виде пар имя-значение

'DynamicRange' — Динамический диапазон входного изображения diff(getrangefromclass(A)) (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

'Exponents' — Экспоненты для яркости, контраста и структурных условий[1 1 1] (значение по умолчанию) | вектор с 3 элементами неотрицательных чисел

'Radius' — Стандартное отклонение изотропной Гауссовой функции1.5 (значение по умолчанию) | положительное число

'RegularizationConstants' — Константы регуляризации для яркости, контраста и структурных условий Вектор с 3 элементами неотрицательных чисел

Выходные аргументы

ssimval — Индекс SSIM неотрицательный номер

ssimmap — Локальные значения индекса SSIM числовой массив

Больше о

Структурный индекс подобия

Алгоритмы

Ссылки

Смотрите также

Темы

Введенный в R2014a

Документация Image Processing Toolbox

Поддержка

`A` — Отобразите, чье качество должно быть измерено
2D полутоновое изображение | 3-D полутоновый объем

`ref` — Ссылочное изображение
2D полутоновое изображение | 3-D полутоновый объем

`'DynamicRange'` — Динамический диапазон входного изображения
`diff(getrangefromclass(A))` (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`'Exponents'` — Экспоненты для яркости, контраста и структурных условий
[1 1 1] (значение по умолчанию) | вектор с 3 элементами неотрицательных чисел

`'Radius'` — Стандартное отклонение изотропной Гауссовой функции
1.5 (значение по умолчанию) | положительное число

`'RegularizationConstants'` — Константы регуляризации для яркости, контраста и структурных условий
Вектор с 3 элементами неотрицательных чисел

`ssimval` — Индекс SSIM
неотрицательный номер

`ssimmap` — Локальные значения индекса SSIM
числовой массив