图像增强算法效果评价指标及实现

本文详细介绍了结构相似性(SSIM)指数的概念及其在图像处理中的应用。SSIM是一种评估两幅图像相似度的方法,它从亮度、对比度和结构三个方面进行度量。文中提供了MATLAB和C++实现的链接,帮助读者更好地理解和实践SSIM。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

请参考:https://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/78382650

(2)SSIM

两张图像 X 和 Y 的结构相似性可按照以下方式求出:

 ,

 是用来维持稳定的常数。L 是像素值的动态范围,k1=0.01,k2=0.03。结构相似性的范围为-1到1,当两张图像一模一样时,SSIM的值等于1。
结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度,反映场景中物体结构的属性,并将失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。均值作为亮度的估计,标准差作为对比度的估计,协方差作为结构相似程度的度量。

 

其中,matlab实现里附带了详细的步骤说明和测试函数,

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