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SSIM指数计算代码（ssim_index.m）

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简介：
ssim_index.m 是一个用于图像质量评估的MATLAB函数，实现结构相似性(SSIM)指数计算，衡量两幅图像之间的视觉相似度。 在视频图像加密领域，SSIM（结构相似性）可以用来判断加密后的图像、解密后的图像与原图之间的关系，或者验证加密效果。通过计算图像的PSNR（峰值信噪比）和SSIM值，可以获得关于加密算法的量化指标。

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  • SSIM指数计算代码（ssim_index.m）
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    ssim_index.m 是一个用于图像质量评估的MATLAB函数，实现结构相似性(SSIM)指数计算，衡量两幅图像之间的视觉相似度。 在视频图像加密领域，SSIM（结构相似性）可以用来判断加密后的图像、解密后的图像与原图之间的关系，或者验证加密效果。通过计算图像的PSNR（峰值信噪比）和SSIM值，可以获得关于加密算法的量化指标。
  • SSIM算法的代码
    优质
    这段代码实现了基于SSIM（结构相似性指数）的图像质量评估算法，可用于比较和分析两幅图像之间的结构相似度。 全参考图像质量评价中的SSIM索引测度（ssim_index.m）在适当尺度下最为有效。合适的“正确”尺度取决于图像分辨率及观看距离，通常难以精确获得。实践中，我们建议使用以下经验公式来确定从典型距离观察时的图像尺度：1) 设F = max(1, round(N/256))，其中N为图像高度（或宽度）中的像素数；2) 将局部F×F大小的像素平均化并以因子F进行降采样；3) 然后应用ssim_index.m程序。例如，对于一个512x512的图像，F = max(1, round(512/256)) = 2，则该图应在每个2×2窗口内平均化并以因子2降采样后再进行SSIM索引计算。当处理RGB颜色格式的图像时，使用Matlab函数“rgb2gray”将其转换为灰度图像。
  • SSIM算法的MATLAB代码
    优质
    本资源提供了一套用于计算图像间结构相似性(SSIM)指标的MATLAB代码。通过该工具，用户能够量化评估不同图像之间的视觉质量变化，适用于图像处理和计算机视觉研究领域。 图像质量评价SSIM算法的MATLAB完整版代码可以用于评估两幅图片的质量。将待评价的两张图放在程序目录下，并输入相应的图像后即可进行评价。
  • SSIM的MATLAB代码
    优质
    这段MATLAB代码实现了结构相似性指数(SSIM)算法，用于评估两幅图像之间的视觉质量相似度，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究与开发。 这是一段可使用的SSIM代码，只需更改图片的位置即可。
  • 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。
  • MS-SSIM-PyTorch：基于PyTorch JIT的高效SSIM与MS-SSIM实现代码
    优质
    MS-SSIM-PyTorch是一个利用PyTorch JIT技术优化过的高效计算结构相似性指标(SSIM)及其多尺度版本(MS-SSIM)的代码库，适用于图像和视频的质量评估。 这段代码是从已有的代码基础上修改而来的，并且部分代码已经经过优化以提高速度、减少VRAM占用并兼容pytorch jit。 还有一个动态频道版本可供选择，这个版本使用起来更加方便，但性能损失很小。 感谢贡献者找到并修复了ms_ssim在反向传播时会导致梯度nan的问题。 如果您正在使用的是pytorch 1.2，请注意不要在训练循环中创建和销毁该jit模块（其他jit模块也可能出现这种情况），这可能会导致内存泄漏。我已经测试过，在pytorch 1.6版本上没有这个问题。 我还研究了piqa库，这使得我实现的ssim和ms-ssim的速度比以前更快了一些。 加速效果仅在GPU上进行了验证。 losser1是268fc76, losser2是881d210, losser3是5caf547, losser4是1c2f14a, loser5是abaf398，其中最新的版本为abaf398。 在pytorch 1.7中进行了相应的优化。
  • 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）。
  • 基于MatLab的SSIM计算
    优质
    本研究利用MATLAB软件实现结构相似性指数(SSIM)算法，旨在评估图像处理中的质量变化和性能优化。 MatLab计算SSIM的代码应保持易读性，并包含详细的注释以帮助理解。
  • SSIM源代码及测试
    优质
    本项目提供SSIM（结构相似性指数）算法的源代码及其测试方法，旨在评估图像处理和压缩技术中图像质量的相似度。 SSIM图像评价指标的MATLAB实现及详细解释，并包含测试函数。
  • 基于MATLAB的相似度计算代码及SSIM算法的IDL实现
    优质
    本项目致力于开发一套在MATLAB环境下运行的相似度计算工具包，并实现了SSIM算法在IDL语言中的应用，旨在提供一种高效的图像质量评估解决方案。 这是用于计算两个图像之间的结构相似性（SSIM）索引的算法实现。 该代码是基于Christiaan Boersma博士的研究工作移植到Matlab版本的实现： --- Boersma，C.，Bregman，J.，Allamandola，LJ，“跨越反射星云、H ii地区和行星状星云的多环芳烃的电荷状态”，2018年，《天体物理学杂志》，第858卷第67页。 --- 使用此代码时，请参考： --- Wang，Z.，Bovik，AC，Sheikh，HR，Simoncelli，EP，“图像质量评估：从错误可见性到结构相似性”，2004年，《IEEE Transactions on Image Processing》，第13卷600页。 --- 请注意，Python中scikit-image包在其指标模块中提供了SSIM算法的实现。 输入项： - img1：要比较的第一张图片。 - img2：正在比较的第二张图片。 - K：SSIM索引公式中的常量（请参考上述文献）。 默认值为K=[0.01, 0.03]。 - window：用于统计的本地窗口（请参阅上述文献）。 默认窗。