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 или объем.

пример

[ssimval,ssimmap] = ssim(A,ref) также возвращает локальное значение SSIM для каждого пикселя или вокселя 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 из неотрицательных чисел

Экспоненты для яркости, контраста и структурных условий в виде вектора с 3 элементами из 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 для взвешивания 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 из неотрицательных чисел

Константы регуляризации для яркости, контраста и структурных условий в виде вектора с 3 элементами из 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 для этих констант.

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
числовой скаляр

Индекс SSIM, возвращенный в виде числа. ssimval имеет тип данных double кроме тех случаев, когда A имеет тип данных single, в этом случае ssimval имеет тип данных single.

Значение ssimval обычно находится в области значений [0, 1]. Значение 1 указывает на высшее качество и происходит когда A и ref эквивалентны. Меньшие значения соответствуют более плохому качеству. Для некоторых комбинаций входных параметров и аргументов пары "имя-значение", ssimval может быть отрицательным.

`ssimmap` — Локальные значения индекса SSIM
числовой массив

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

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

Когда вы задаете значение нецелого числа для 'Exponents', ssim функция предотвращает комплекс, оцененный выходные параметры путем зажима промежуточной яркости, контраста и структурных условий к области значений [0, inf].

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

Введенный в R2014a

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 из 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 из неотрицательных чисел

Выходные аргументы

`ssimval` — Индекс SSIM
числовой скаляр

`ssimmap` — Локальные значения индекса SSIM
числовой массив

Больше о

Структурный индекс подобия

Алгоритмы

Ссылки

Смотрите также

Темы

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 из 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 из неотрицательных чисел

Выходные аргументы

ssimval — Индекс SSIM числовой скаляр

ssimmap — Локальные значения индекса SSIM числовой массив

Больше о

Структурный индекс подобия

Алгоритмы

Ссылки

Смотрите также

Темы

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 из 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 из неотрицательных чисел

`ssimval` — Индекс SSIM
числовой скаляр

`ssimmap` — Локальные значения индекса SSIM
числовой массив