ssim相似度伪代码
时间: 2023-07-02 17:23:02 浏览: 48
以下是 SSIM 相似度的伪代码:
```
function ssim(img1, img2):
k1 = 0.01
k2 = 0.03
L = 255 # 像素值的范围
C1 = (k1 * L) ** 2
C2 = (k2 * L) ** 2
mu1 = mean(img1)
mu2 = mean(img2)
sigma1 = var(img1)
sigma2 = var(img2)
sigma12 = cov(img1, img2)
numerator = (2 * mu1 * mu2 + C1) * (2 * sigma12 + C2)
denominator = (mu1 ** 2 + mu2 ** 2 + C1) * (sigma1 + sigma2 + C2)
return numerator / denominator
```
其中 `mean()` 函数用于计算像素值的平均值,`var()` 函数用于计算像素值的方差,`cov()` 函数用于计算两幅图像的协方差。在实际使用中,还需要对图像进行预处理,例如将像素值归一化到 [0, 1] 范围内。
相关问题
结构相似度python代码
以下是基于OpenCV的结构相似度(SSIM)的Python代码示例:
```python
import cv2
#读取图像
img1 = cv2.imread("img1.jpg", 0)
img2 = cv2.imread("img2.jpg", 0)
#计算SSIM值
ssim = cv2.matchTemplate(img1, img2, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
#输出SSIM值
print("SSIM value:", ssim)
```
此代码使用OpenCV的matchTemplate函数计算图像1和图像2的结构相似度。函数返回一个矩阵,其中每个像素表示在图像1上的一个区域与图像2上的对应区域的相似度。我们可以利用这个矩阵来获得整个图像的相似度或局部区域的相似度。在此示例中,我们只使用了整个图像的SSIM值。
ms-ssim 计算相似度 pytorch实现
MS-SSIM(结构相似性索引度量)是一种用于测量图像相似性的指标。下面是如何使用PyTorch实现MS-SSIM的解释:
首先,我们需要导入必要的PyTorch库和方法:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
```
接下来,我们定义计算MS-SSIM的函数`ms_ssim`:
```python
def gaussian(window_size, sigma):
kernel = torch.FloatTensor([math.exp(-((x - window_size // 2)**2) / float(2 * sigma**2)) for x in range(window_size)])
return kernel / kernel.sum()
def create_window(window_size, channel):
_1D_window = gaussian(window_size, 1.5).unsqueeze(1)
_2D_window = _1D_window.mm(_1D_window.t()).float().unsqueeze(0).unsqueeze(0)
window = Variable(_2D_window.expand(channel, 1, window_size, window_size).contiguous())
return window
def ssim(img1, img2, window, window_size, channel):
mu1 = F.conv2d(img1, window, padding = window_size//2, groups = channel)
mu2 = F.conv2d(img2, window, padding = window_size//2, groups = channel)
mu1_sq = mu1.pow(2)
mu2_sq = mu2.pow(2)
mu1_mu2 = mu1*mu2
sigma1_sq = F.conv2d(img1*img1, window, padding = window_size//2, groups = channel) - mu1_sq
sigma2_sq = F.conv2d(img2*img2, window, padding = window_size//2, groups = channel) - mu2_sq
sigma12 = F.conv2d(img1*img2, window, padding = window_size//2, groups = channel) - mu1_mu2
C1 = (0.01)**2
C2 = (0.03)**2
ssim_map = ((2*mu1_mu2 + C1)*(2*sigma12 + C2)) / ((mu1_sq + mu2_sq + C1)*(sigma1_sq + sigma2_sq + C2))
return ssim_map.mean()
def ms_ssim(img1, img2, window_size=11, channel=1):
weights = torch.FloatTensor([0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333]) # 权重
levels = weights.size(0)
msssim = []
for _ in range(levels):
ssim_map = ssim(img1, img2, window, window_size, channel)
msssim.append(ssim_map)
img1 = F.avg_pool2d(img1, (2, 2))
img2 = F.avg_pool2d(img2, (2, 2))
msssim = torch.stack(msssim, dim=0)
return torch.prod(msssim.pow(weights))
```
最后,我们可以使用以上函数计算两个图像的MS-SSIM相似度:
```python
img1 = torch.tensor(...) # 输入第一个图像
img2 = torch.tensor(...) # 输入第二个图像
window_size = 11 # 窗口大小,可调整
channel = 3 # 图像通道数
window = create_window(window_size, channel).to(img1.device)
similarity = ms_ssim(img1, img2, window_size, channel)
```
以上就是使用PyTorch实现MS-SSIM相似度计算的方法。希望能对你有所帮助。
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