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PyTorch超分重建PSNR和SSIM计算。

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简介：
请在此处提供超分重建 SR 和 HR 图片的 PSNR 和 SSIM 计算（PyTorch 实现）代码；对于积分较多的小伙伴，建议前往 https://positive.blog..net/article/details/109682095 的博客进行手动复制粘贴，以获取完全相同的资料。

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  • 基于PyTorch的超分辨率重建PSNR与SSIM计算代码包.zip
    优质
    本资源提供一个利用PyTorch实现图像超分辨率重建效果评估的代码包，包含PSNR和SSIM两个关键指标的计算方法，便于研究者测试模型性能。 整理的超分重建 SR 和 HR 图片 PSNR 和 SSIM 计算（pytorch 实现）代码可以在这里找到；如果珍惜积分的话，可以在 https://positive.blog..net/article/details/109688295 博文手动粘贴，内容是一样的。 去掉链接后： 整理的超分重建 SR 和 HR 图片 PSNR 和 SSIM 计算（pytorch 实现）代码可以在这里找到；如果珍惜积分的话，可以在相关博文手动粘贴，内容是一样的。
     
  • PSNR与SSIM的计算.zip
    优质
    本资源提供了关于如何在图像处理中计算峰值信号噪声比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)的详细介绍及其实现代码，适用于研究与教学。 计算两幅图片的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。
     
  • FSRCNN图像超分辨率模型的最优SSIM和PSNR权重文件(x2、x3、x4)
    优质
    本项目提供一种改进的FSRCNN图像超分辨率技术，专注于生成最优结构相似性（SSIM）与峰值信噪比（PSNR）权重文件，支持倍率2、3及4。 必须使用上述文章中实现的模型才能用资源，否则模型和权重文件不匹配则无法使用！
     
  • 【图像重建】基于GUI的深度学习超分辨率SCNN图像重建（含PSNR、SSIM及Matlab源码）[4095期].zip
    优质
    本资源提供一种基于GUI的深度学习超分辨率SCNN图像重建方法，包含性能评估指标PSNR和SSIM，并附有完整Matlab源码。适合研究与应用开发使用。 在Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，并且这些代码都是可以运行并经过验证确认有效的，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数文件；无需单独运行 - 运行结果效果图展示 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行修改，或者寻求帮助。 3. 如何操作： 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，并等待程序执行完毕以获取结果； 4. 如果需要进一步的帮助或服务，可以联系博主进行咨询。 4.1 提供博客或者资源的完整代码 4.2 复现期刊论文或其他参考文献中的Matlab代码 4.3 根据需求定制Matlab程序 4.4 科研合作
     
  • PSNR与SSIM代码
    优质
    这段代码提供了计算图像处理中常用的两个评价指标——峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）的方法。适用于评估图像压缩、去噪等任务的效果。 C++和OpenCV编写的PSNR+SSIM代码用于测试图像质量。
     
  • 基于Pytorch的图像超分辨率RCAN复现代码及科研绘图，包含指标计算与最佳SSIM和PSNR模型权重(x2、x3、x4、x8)
    优质
    本项目基于PyTorch实现图像超分辨率技术中的RCAN算法，并提供科研绘图、性能指标（如SSIM, PSNR）评估及不同倍率预训练模型的下载。 配套文章介绍了以下内容： - 测试单张图像以及超分结果文件夹：存放测试过程中生成的超分辨率图片。 - 数据集存放文件夹（datasets）：包含训练数据和测试数据，用于模型训练与验证。 - Plt：保存Loss、PSNR、SSIM指标随Epoch变化曲线图的位置。 - 权重文件存放位置（weights）：存储训练好的RCAN模型权重参数。 此外还包括： - data_aug.py：实现离线数据增强功能； - dataset.py：负责生成训练集和验证集，其中训练集中包含在线数据增强； - draw_evaluation.py：绘制Loss、PSNR、SSIM与Epoch的关系曲线图； - example.py：用于测试单张图像的超分辨率效果； - imresize.py：实现MATLAB中的imresize函数功能； - main.py：执行RCAN模型的训练过程； - model.py：定义并实现了RCAN模型架构； - save_benchmark_sr.py：将基准数据集上的SR结果保存下来； - test_benchmark.py：测试5个标准基准，输出平均PSNR和SSIM值。 具体使用方法请参考配套文章。
     
  • 关于SSIM和PSNR的Python代码
    优质
    本段代码提供了使用Python实现图像质量评估中常用的两个指标——结构相似性指数(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)计算的方法。 SSIM和PSNR的Python实现代码可用于计算图片之间的差异，直接运行即可。如果有任何问题可以在评论区提出。
     
  • MATLAB实现的官方PSNR和SSIM
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB编程语言来计算图像处理中的两个重要评价指标——峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），并提供了相应的代码示例。 在图像处理领域，评估图像质量是至关重要的任务之一。PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）被广泛应用于衡量图像质量和损失的关键指标，在诸如图像压缩、传输及恢复等场景中发挥着重要作用。本段落将详细介绍如何使用MATLAB环境，并结合官方提供的函数与自定义方法，实现对彩色RGB图像的PSNR和SSIM进行批量计算。 **1. PSNR（峰值信噪比）** 衡量图像质量和噪声水平的标准之一是PSNR，通常以分贝(dB)为单位表示。它通过比较原始图象(参考图象)与处理后的图象(失真图象)的最大可能值(峰值)，以及均方误差(MSE)来计算。 公式如下： \[ PSNR = 10 \cdot \log_{10} \left(\frac{(255)^2}{MSE}\right)\] MATLAB提供了`psnr`函数直接进行PSNR的计算，但本段落将介绍三种不同的转换方式： - 使用MATLAB内置的YUV色彩空间转换(`rgb2ycbcr`)； - 手动编写YUV色彩空间转换公式； - 利用`rgb2gray`函数直接将RGB图像转化为灰度图。 **2. SSIM（结构相似性指数）** SSIM是一种复杂而全面的方法，用于评估两幅图像之间的质量差异。它考虑了亮度、对比度和结构三个因素。 计算公式如下： \[ SSIM(x, y) = \frac{(2\mu_x\mu_y + c_1)(2\sigma_{xy} + c_2)}{(\mu_x^2 + \mu_y^2 + c_1)(\sigma_x^2 + \sigma_y^2 + c_2)}\] 其中，μ代表平均值，σ表示标准差。c1和c2为常数用于稳定计算结果。 在MATLAB中可以使用`ssim`函数进行SSIM的计算。 **3. 批量处理** 实际应用中通常需要对一组图象批量执行PSNR与SSIM评估。通过循环结构结合上述转换方法，可以在MATLAB环境中遍历所有图像并调用相应功能完成质量评估。 利用这些介绍的知识，在MATLAB环境内实现彩色RGB图的PSNR和SSIM计算并不复杂；然而选择合适的色彩空间转换方式及理解其背后的原理对最终结果有重要影响。
     
  • 图片的PSNR与SSIM
    优质
    本文探讨了图像处理中常用的两个评价指标——峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），分析它们在不同场景下的应用及局限性。 基于Matlab的SSIM算法实现（源码+注释，直接运行），其中包括了对输入3维图像运行出错问题的修正以及部分参数、格式不正确的修改，可以直接运行并得出结果。网上一些资源声称可以无需改动直接使用代码，但实际上往往需要进行调整才能正常工作，因此我对此版本进行了完整的优化和修复，供大家分享。
     
  • PSNR-SSIM-UCIQE-UIQM-python-main.zip
    优质
    这是一个包含多种图像质量评估指标（如PSNR, SSIM, UCIQE, UIQM）计算代码的Python项目压缩包。适合研究与开发中使用，帮助用户量化分析图片的质量特性。 在评估水下图像处理效果时，可以使用多种指标进行评定，例如PANR、SSIM、UCIQE 和 UIQM。这些评价标准能够帮助我们更准确地了解不同算法和技术的性能表现。