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OpenCV进行图像相似度对比的几种办法
阅读量:6938 次
发布时间:2019-06-27

本文共 737 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

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1.PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)峰值信噪比,一种全参考的图像质量评价指标。

简介:

PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标,然而它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。

SSIM(structural similarity)结构相似性,也是一种全参考的图像质量评价指标,它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。

这里写图片描述
SSIM取值范围[0,1],值越大,表示图像失真越小.

在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM:

参考资料:

[1] 峰值信噪比-维基百科

[2] 王宇庆,刘维亚,王勇. 一种基于局部方差和结构相似度的图像质量评价方法[J]. 光电子激光,2008。

官方文档的说明,不过是GPU版本的,我们可以修改不用gpu不然还得重新编译

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html?highlight=psnr

转载于:https://my.oschina.net/u/1426828/blog/652428

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