Індекс структурної подібності (SSIM) SSIM — це широко використовувана метрика, яка оцінює структурну подібність між двома зображеннями. Він враховує яскравість, контраст і структуру, оцінюючи від -1 (несхожі) до 1 (ідентичні). 4 вересня 2023 р.
Якщо ви порівнюєте два зображення, Image Similarity повертає значення, яке говорить вам, наскільки вони фізично близькі. Цей тест дає кількісну міру ступеня відповідності між відповідними зображеннями. Оцінка подібності між зображеннями змінюється від 0 до 1.
Індекс структурної подібності (SSIM) — це метод прогнозування сприйманої якості цифрових телевізійних і кінематографічних зображень, а також інших видів цифрових зображень і відео. Він також використовується для вимірювання подібності між двома зображеннями.
У обробці зображень індекс подібності зображення, також відомий як міра подібності або метрика подібності числове значення, яке кількісно визначає ступінь схожості чи відмінності між двома чи більше зображеннями.
Найбільш традиційним кошторисом є середньоквадратична помилка (MSE). MSE вимірює середню квадратичну різницю між оціненими значеннями (прогнозовані значення) і фактичним значенням (основна істина). Тож ми просто обчислюємо квадрати різниць піксель за пікселем.
Заходи подібності зображень
- Середня квадратична помилка (RMSE)
- Пікове відношення сигнал/шум (PSNR)
- Індекс структурної подібності (SSIM)
- Індекс подібності на основі ознак (FSIM)
- Статистична міра подібності на основі теорії інформації (ISSM)
- Співвідношення сигнал/помилка реконструкції (SRE)
- Картограф спектрального кута (SAM)