SSIM的matlab代码

SSIM（结构相似性指数）是一种用于测量两个图像之间的相似度的指标。以下是一个用MATLAB编写的计算SSIM的代码示例：

function ssimval = ssim(img1, img2)

% convert images to double precision
img1 = im2double(img1);
img2 = im2double(img2);

% constants for SSIM calculation
K1 = 0.01;
K2 = 0.03;
L = 1;
C1 = (K1*L)^2;
C2 = (K2*L)^2;

% mean and variance of images
mu1 = mean2(img1);
mu2 = mean2(img2);
sigma1 = std2(img1);
sigma2 = std2(img2);
covariance = cov(img1(:), img2(:));

% SSIM formula
numerator = (2*mu1*mu2 + C1)*(2*covariance(1,2) + C2);
denominator = (mu1^2 + mu2^2 + C1)*(sigma1^2 + sigma2^2 + C2);
ssimval = numerator / denominator;
end

该函数接受两个图像作为输入参数，并返回它们之间的SSIM值。该代码中包括了SSIM计算公式的所有参数和常量，以及计算平均值，方差和协方差的代码。

相关问题

SSIM matlab

SSIM (Structural Similarity Index)是一种用来度量两幅图像相似性的指标，常用于评估图像质量。在Matlab中，可以使用以下代码计算两幅图像的SSIM值：

% 读取图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 转为灰度图像
img1_gray = rgb2gray(img1);
img2_gray = rgb2gray(img2);

% 计算SSIM值
ssim_value = ssim(img1_gray, img2_gray);

% 显示SSIM值
disp(['SSIM value: ', num2str(ssim_value)]);

在上述代码中，'image1.jpg'和'image2.jpg'是待比较的两幅图像文件路径。首先，通过`imread`函数读取图像，并使用`rgb2gray`函数将它们转为灰度图像。然后，使用`ssim`函数计算两幅图像的SSIM值。最后，使用`disp`函数显示计算结果。

请注意，以上代码仅演示了如何在Matlab中计算图像的SSIM值。你需要根据实际情况替换图像文件路径，并根据需要进行调整。

ssim的matlab代码

下面是SSIM的Matlab代码，供参考：

function ssim_index = ssim_index(img1, img2, K, window, L)

% img1: 参考图像
% img2: 待评价图像
% K: 常数
% window: 窗口大小
% L: 灰度值级数

if (nargin < 5)
    L = 255;
end

if (nargin < 4)
    window = fspecial('gaussian', 11, 1.5); % 默认使用高斯窗口
end

if (nargin < 3)
    K = [0.01 0.03];
end

% 计算均值、方差和协方差
mu1 = imfilter(img1, window, 'replicate');
mu2 = imfilter(img2, window, 'replicate');
mu1_sq = mu1.^2;
mu2_sq = mu2.^2;
mu1_mu2 = mu1.*mu2;
sigma1_sq = imfilter(img1.^2, window, 'replicate') - mu1_sq;
sigma2_sq = imfilter(img2.^2, window, 'replicate') - mu2_sq;
sigma12 = imfilter(img1.*img2, window, 'replicate') - mu1_mu2;

% 计算 SSIM 系数
C1 = (K(1)*L).^2;
C2 = (K(2)*L).^2;
ssim_index = ((2*mu1_mu2+C1).* (2*sigma12+C2))./((mu1_sq+mu2_sq+C1).*(sigma1_sq+sigma2_sq+C2));
end