MATLAB相似度指标

MATLAB中常用的相似度指标之一是结构相似性指数（SSIM）。SSIM是一个介于0到1之间的数值，数值越大表示两个图像之间的差异越小，相似度越高。SSIM的计算公式如下：

SSIM(X, Y) = l(X, Y) * c(X, Y) * s(X, Y)

其中，l(X, Y)是亮度相似度，c(X, Y)是对比度相似度，s(X, Y)是结构相似度。具体计算过程如下：

1. 对图像X和Y进行归一化处理，使其像素值范围在0到1之间。
2. 计算图像X和Y的均值ux和uy。
3. 计算图像X和Y的方差sigma2x和sigma2y。
4. 计算图像X和Y的协方差sigmaxy。
5. 设置常数k1、k2、L、c1、c2和c3的值。
6. 计算亮度相似度l(X, Y) = (2 * ux * uy + c1) / (ux^2 + uy^2 + c1)。
7. 计算对比度相似度c(X, Y) = (2 * sqrt(sigma2x) * sqrt(sigma2y) + c2) / (sigma2x + sigma2y + c2)。
8. 计算结构相似度s(X, Y) = (sigmaxy + c3) / (sqrt(sigma2x) * sqrt(sigma2y) + c3)。
9. 最终的SSIM值为SSIM(X, Y) = l(X, Y) * c(X, Y) * s(X, Y)。

SSIM的取值范围在0到1之间，数值越接近1表示两个图像越相似。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深入理解SSIM(两图像结构相似度指标)(附matlab代码)](https://blog.csdn.net/weixin_29732003/article/details/122552173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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