计算多通道图像的MS-SSIM

时间: 2023-09-15 12:21:31 浏览: 56
计算多通道图像的 MS-SSIM 需要对每个通道分别计算 SSIM,然后将多个通道的 SSIM 值取平均。以下是Python代码示例: ```python import numpy as np import tensorflow as tf import skimage.measure def ms_ssim(img1, img2): # 将图像从 [0, 255] 转换到 [-1, 1] 的范围内 img1 = img1.astype(np.float32) / 255.0 * 2 - 1 img2 = img2.astype(np.float32) / 255.0 * 2 - 1 # 计算每个通道的 MS-SSIM channels = img1.shape[-1] msssim = [] for i in range(channels): ssim = tf.image.ssim(tf.convert_to_tensor(img1[..., i:i+1]), tf.convert_to_tensor(img2[..., i:i+1]), max_val=2.0) msssim.append(tf.image.ssim_multiscale(tf.convert_to_tensor(img1[..., i:i+1]), tf.convert_to_tensor(img2[..., i:i+1]), max_val=2.0)) msssim = tf.reduce_mean(tf.stack(msssim, axis=0)) return msssim.numpy() ``` 其中,`img1` 和 `img2` 分别为两个多通道图像,`tf.image.ssim()` 函数用于计算单通道图像的 SSIM,`tf.image.ssim_multiscale()` 函数用于计算单通道图像的 MS-SSIM。`tf.stack()` 用于将每个通道的 MS-SSIM 值堆叠成一个张量,`tf.reduce_mean()` 用于求平均值。函数返回多通道图像的 MS-SSIM 值。

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