MSSIM(x,y) = (1/n)*Σ_i^N SSIM(x_i,y_i)用matlab实现

在MATLAB中实现MSSIM(x,y) = (1/n)*Σ_i^N SSIM(x_i,y_i)，可以按照以下步骤进行：

1. 定义两个信号：

   x = % 第一个信号
   y = % 第二个信号

2. 将两个信号分别进行零均值化：

   x = x - mean(x);
   y = y - mean(y);

3. 定义常数以及窗口大小：

   K1 = 0.01;
   K2 = 0.03;
   L = 1;
   window = fspecial('gaussian', 11, 1.5);

其中，K1 和 K2 是常数，L 是信号中样本点的最大值，window 是窗口函数，这里使用高斯窗口。

4. 计算结构相似性（SSIM）的值：

   ssim_map = zeros(size(x));
   for i = 1:size(x, 3)
       ssim_map(:, :, i) = ssim(x(:, :, i), y(:, :, i), K1, K2, L, window);
   end

这里使用了一个循环，对信号中的每个通道进行计算。ssim_map 是一个与信号大小相同的矩阵，它的每个元素表示对应位置上的结构相似性值。

5. 计算平均结构相似性值（MSSIM）：

   mssim = mean2(ssim_map);

这里使用了 mean2 函数，它可以计算矩阵中所有元素的平均值。

完整的 MATLAB 代码如下：

x = % 第一个信号
y = % 第二个信号

% 零均值化
x = x - mean(x);
y = y - mean(y);

% 定义常数和窗口大小
K1 = 0.01;
K2 = 0.03;
L = 1;
window = fspecial('gaussian', 11, 1.5);

% 计算结构相似性
ssim_map = zeros(size(x));
for i = 1:size(x, 3)
    ssim_map(:, :, i) = ssim(x(:, :, i), y(:, :, i), K1, K2, L, window);
end

% 计算平均结构相似性
mssim = mean2(ssim_map);

需要注意的是，这里的代码假设 x 和 y 是三维矩阵，其中第三维表示信号的通道数。如果信号只有一维或者二维，需要对代码进行修改。