SSIM损失函数代码

SSIM（结构相似性）损失函数是一种用于图像处理中的损失函数，用于评估两个图像之间的相似程度。下面是一个基于TensorFlow的SSIM损失函数的代码示例：

import tensorflow as tf

def ssim_loss(img1, img2, size=11, sigma=1.5):
    window = _tf_fspecial_gauss(size, sigma) # 高斯权重
    K1 = 0.01
    K2 = 0.03
    L = 1  # 像素值的范围
    C1 = (K1 * L) ** 2
    C2 = (K2 * L) ** 2
    mu1 = tf.nn.conv2d(img1, window, strides=[1,1,1,1], padding='VALID')
    mu2 = tf.nn.conv2d(img2, window, strides=[1,1,1,1], padding='VALID')
    mu1_sq = tf.square(mu1)
    mu2_sq = tf.square(mu2)
    mu1_mu2 = mu1 * mu2
    sigma1_sq = tf.nn.conv2d(tf.square(img1), window, strides=[1,1,1,1], padding='VALID') - mu1_sq
    sigma2_sq = tf.nn.conv2d(tf.square(img2), window, strides=[1,1,1,1], padding='VALID') - mu2_sq
    sigma12 = tf.nn.conv2d(img1 * img2, window, strides=[1,1,1,1], padding='VALID') - mu1_mu2
    ssim = ((2 * mu1_mu2 + C1) * (2 * sigma12 + C2)) / ((mu1_sq + mu2_sq + C1) * (sigma1_sq + sigma2_sq + C2))
    return tf.reduce_mean(ssim)

def _tf_fspecial_gauss(size, sigma):
    x = tf.range(-(size // 2), size // 2 + 1, 1)
    y = tf.range(-(size // 2), size // 2 + 1, 1)
    x, y = tf.meshgrid(x, y)
    kernel = tf.exp(-(tf.square(x) + tf.square(y)) / (2.0 * tf.square(sigma)))
    return kernel / tf.reduce_sum(kernel)

上述代码中，`img1`和`img2`是要比较的两个图像，`size`和`sigma`分别是高斯滤波器的尺寸和标准差。函数输出的是两个图像之间的SSIM值的平均值。