三维重建渲染指标介绍（PSNR SSIM LPIPS）

最新推荐文章于 2025-02-21 21:19:18 发布
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1、PSNR峰值信噪比（衡量带噪声图片和原始图像之间的差异，用于比较噪声）

将MSE代入可以得到

PSNR越大证明MSE越小，说明图像中高频噪声越小

亮度相似度对比两张图像总体亮度差异

C1防止像素值为0导致分母为0，这部分取值为0-1，当x和y相同的时候为1

对比度求图像灰度的标准差来衡量对比度

结构对比度使用相关系数，使用协方差除以方差的积表示

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Aaron_X.Chen
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渲染器的一些特征指标
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3DGS中图像质量评估三板斧——PSNR/SSIM/LPIPS
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深度学习(24): 计算两个图像的LPIPS，SSIM指标 (python代码)
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图像质量评价指标metrics：PSNR 、SSIM、LPIPS
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是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价，由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个 区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。必须满足两张图像的size要完全一样。可以衡量图片的失真程度，也可以衡量两张图片的相似程度。与MSE和PSNR衡量绝对误差不同，SSIM是感知模型，即更符合人眼的直观感受。
图像相似度衡量指标（PSNR、SSIM、LPIPS）
fpq199182的博客
03-12 3583
是一种用于衡量图像质量的指标。它是衡量信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值。是通过计算原始图像和失真图像之间的均方误差（）来衡量的，然后将其转换为一个对数尺度。），值越大表示图像质量越好。
常用图像评价指标以及代码 ：PSNR、SSIM、 LPIPS
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qq_45752541的博客
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VastGaussian：基于3D GS的分块优化重建：引入了渐进式数据划分策略，允许独立的单元优化和无缝合并，获得具有足够三维高斯分布的完整场景。解耦外观建模消除了训练图像中的外观变化，实现了不同视图之间的一致渲染
【三维重建】SpotlessSplats：去除瞬态干扰物的三维高斯喷溅（3DGS）
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三维高斯喷溅（3DGS）是一种最新的三维重建技术，提供了高效的训练和渲染速度，使其适用于实时应用。然而，目前的方法需要高度控制的环境——没有移动的人或风吹的元素，以及一致的照明——以满足3DGS的视图间一致性假设。这使得重建现实世界的捕获成为问题。我们提出了无斑点斑图，一种利用预训练和通用特征结合鲁棒优化来有效地忽略瞬态干扰物的方法。我们的方法实现了最先进的重建质量。利用神经辐射场（NeRF）和最近的三维高斯喷溅（3DGS）从二维图像中重建三维场景一直是视觉研究的热点。
【稀疏三维重建】Flash3D：单张图像重建场景的GaussianSplatting
qq_45752541的博客
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Flash3D，一种通用的单一图像场景重建。模型从一个单目深度估计的“基础”模型开始，扩展到一个完整的三维形状和外观重建器。为了高效，基于前向的GS进行扩展。具体的，模型预测了深度图表面的第一层GS，然后添加一层空间中的额外的高斯偏移，允许模型完成遮挡和截断后的重建。Flash3D高效，只需在单一GPU上训练一天。训练和测试在 RealEstate10k数据集上。当转移到NYU和KITTI的未知数据集时，其表现远优于竞争对手。
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感知相似度：LPIPS指标。 点安装lpips
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感知相似性指标和数据集 深度特征作为感知指标的不合理有效性（ ，（ ，（ ，（ ，（ 。 在 ，2018中。 快速开始 运行pip install lpips 。 下面的Python代码就是您所需要的。 import lpips loss_fn_alex = lpips . LPIPS ( net = 'alex' ) # best forward scores loss_fn_vgg = lpips . LPIPS ( net = 'vgg' ) # closer to "traditional" perceptual loss, when used for optimizat
NeRF常用评价指标:PSNR、SSIM、LPIPS详解
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LPIPS指标在SRGAN的评估 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录LPIPS指标在SRGAN的评估前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
psnr指标计算 matlab
05-27
在MATLAB中，可以使用以下代码计算两张图像的峰值信噪比（PSNR）指标： ```matlab % 读取原始图像和处理后的图像 original_image = imread('original_image.jpg'); processed_image = imread('processed_image.jpg'); % 计算两张图像的 MSE 值 mse_value = mean(mean((double(original_image) - double(processed_image)).^2)); % 计算峰值信噪比（PSNR）指标 max_pixel_value = 255; % 图像像素最大值 psnr_value = 10 * log10(max_pixel_value^2 / mse_value); % 显示 PSNR 指标值 fprintf('PSNR value: %0.4f\n', psnr_value); ``` 上述代码中，首先使用 `imread` 函数读取原始图像和处理后的图像，然后计算两张图像的 MSE（均方误差）值。接着，计算 PSNR 指标的公式为 `10 * log10(max_pixel_value^2 / mse_value)`，其中 `max_pixel_value` 是图像像素最大值（通常为 255），`mse_value` 为上一步计算出的 MSE 值。最后，使用 `fprintf` 函数显示 PSNR 指标的值。
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