Многомасштабный индекс структурного подобия (MS-SSIM) для качества изображения
score = multissim(I,Iref)score, для изображений I, использование Iref как ссылка изображение.
MS-SSIM задан только для полутоновых изображений. Для входов с более чем двумя размерностями, multissim обрабатывает каждый элемент больших размерностей как отдельное 2-D полутоновое изображение.
[ также возвращает локальное значение индекса MS-SSIM для каждого пикселя в каждой масштабированной версии score,qualityMaps] = multissim(I,Iref)I. The qualitymap выход - массив ячеек, содержащий карты для каждой из масштабированных версий I. Каждая карта качества имеет тот же размер, что и соответствующая масштабированная версия I.
[___] = multissim( управляет аспектами расчета, используя один или несколько аргументов в виде имя-значение. Для примера укажите количество шкал, использующих I,Iref,Name,Value)'NumScales' аргумент.
Загрузите изображение в рабочую область.
Iref = imread('pout.tif');Создайте шумную версию изображения для сравнения.
I = imnoise(Iref,'salt & pepper',0.05);Отобразите оригинальное изображение и шумное изображение.
figure;
montage({Iref,I}); 
Вычислите индекс MS-SSIM, который измеряет качество входа изображения по сравнению с ссылкой изображением.
score = multissim(I,Iref)
score = single
0.6732
Загрузите изображение в рабочую область.
Iref = imread('pout.tif');
I = Iref;Добавьте шум к локализованной части изображения.
I(1:100,1:100) = imnoise(Iref(1:100,1:100),'salt & pepper',0.05);Отобразите оригинальное изображение и шумное изображение.
figure;
montage({Iref,I});
Вычислите локальные карты индекса MS-SSIM для шумного изображения, qualitymaps, использование оригинального изображения в качестве ссылки. Значение возврата, qualitymaps, - массив ячеек, содержащий карту качества для каждой из масштабированных версий изображения. Каждая карта имеет тот же размер, что и соответствующая масштабированная версия изображения.
[~, qualitymaps] = multissim(I,Iref);
figure
montage(qualitymaps,'Size',[1 5])
Загрузите изображение в рабочую область.
Iref = imread('pout.tif');Создайте шумную версию изображения для сравнения.
I = imnoise(Iref,'salt & pepper',0.05);Отобразите оригинальное изображение и шумную версию изображения.
figure;
montage({Iref,I});
Вычислите индекс MS-SSIM для шумного изображения, используя оригинальное изображение в качестве ссылки. Укажите, сколько весить локальные вычисления индекса MS-SSIM для каждого масштабированного изображения, используя 'ScaleWeights' аргумент. В примере используются значения веса, заданные в статье Wang, Simoncelli и Bovik.
score = multissim(I,Iref,'ScaleWeights',[0.0448,0.2856,0.3001,0.2363,0.1333])score = single
0.6773
Чтение цветного изображения в рабочую область.
RGB = imread("kobi.png");Создайте версию изображения с добавлением соли и перца шума.
RGBNoisy = imnoise(RGB,"salt & pepper");Отобразите два изображения в монтаже.
montage({RGB,RGBNoisy})
Вычислите MS-SSIM каждого цветового канала шумного изображения.
score = multissim(RGBNoisy,RGB); score = squeeze(score)
score = 3x1 single column vector
0.7084
0.7135
0.7066
dlarray ВходЧтение цветного изображения в рабочую область.
ref = imread("strawberries.jpg");
ref = im2single(ref);Симулируйте пакет из шести изображений путем репликации изображения по четвертой размерности.
refBatch = repmat(ref,[1 1 1 6]);
Создайте копию партии изображений, добавив соль и перечный шум.
noisyBatch = imnoise(refBatch,"salt & pepper");Создайте форматированный dlarray объект для оригинальной и шумной партии изображений. Формат «SSCB» для пространственно-пространственного пакета каналов.
dlrefBatch = dlarray(refBatch,"SSCB"); dlnoisyBatch = dlarray(noisyBatch,"SSCB");
Вычислите счет MS-SSIM зашумленных данных относительно исходных данных.
scores = multissim(dlnoisyBatch,dlrefBatch);
Удалите синглтонные размеры, соответствующие пространственным размерностям, и отобразите счета. Каждый элемент является счетом MS-SSIM для одного цветового канала одного изображения пакета.
squeeze(scores)
ans =
3(C) x 6(B) single dlarray
0.8334 0.8335 0.8348 0.8335 0.8340 0.8349
0.8325 0.8316 0.8309 0.8310 0.8317 0.8326
0.8140 0.8123 0.8166 0.8129 0.8136 0.8123
Индекс структурного подобия (SSIM) измеряет воспринимаемое качество путем количественной оценки SSIM между изображением и ссылкой изображением (см. ssim). multissim функция вычисляет индекс MS-SSIM путем объединения SSIM-индекса нескольких версий изображения в различных шкалах. Индекс MS-SSIM может быть более устойчивым по сравнению с индексом SSIM в отношении изменений условий просмотра.
multissim функция использует арифметику двойной точности для входных изображений класса double. Все другие типы входа изображений используют арифметику с одной точностью.
[1]