網(wǎng)友評(píng)分: 5.8分
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在照片庫(kù)中找到相似的照片或精確的復(fù)制品。
比較你的圖書(shū)館外面的照片和里面的照片。
保存已處理的庫(kù)和結(jié)果,以便下次不必重新處理它們。
多核處理器、Windows和Mac OS X.的優(yōu)化
均方誤差MSE
即m×n單色圖像 I 和 K(原圖像與處理圖像)之間均方誤差。
峰值信噪比PSNR
衡量圖像失真或是噪聲水平的客觀標(biāo)準(zhǔn)。2個(gè)圖像之間PSNR值越大,則越相似。普遍基準(zhǔn)為30dB,30dB以下的圖像劣化較為明顯。
結(jié)構(gòu)相似性SSIM
結(jié)構(gòu)相似性:
自然圖像具有極高的結(jié)構(gòu)性,表現(xiàn)在圖像的像素間存在著很強(qiáng)的相關(guān)性,尤其是在空間相似的情況下。這些相關(guān)性在視覺(jué)場(chǎng)景中攜帶著關(guān)于物體結(jié)構(gòu)的重要信息。我們假設(shè)人類視覺(jué)系統(tǒng)(HSV)主要從可視區(qū)域內(nèi)獲取結(jié)構(gòu)信息。所以通過(guò)探測(cè)結(jié)構(gòu)信息是否改變來(lái)感知圖像失真的近似信息。
大多數(shù)的基于誤差敏感度(error sensitivity)的質(zhì)量評(píng)估方法(如MSE,PSNR)使用線性變換來(lái)分解圖像信號(hào),這不會(huì)涉及到相關(guān)性。我們要討論的SSIM就是要找到更加直接的方法來(lái)比較失真圖像和參考圖像的結(jié)構(gòu)。
SSIM指數(shù)
物體表面的亮度信息與照度和反射系數(shù)有關(guān),且場(chǎng)景中的物體的結(jié)構(gòu)與照度是獨(dú)立的,反射系數(shù)與物體有關(guān)。我們可以通過(guò)分離照度對(duì)物體的影響來(lái)探索一張圖像中的結(jié)構(gòu)信息。這里,把與物體結(jié)構(gòu)相關(guān)的亮度和對(duì)比度作為圖像中結(jié)構(gòu)信息的定義。因?yàn)橐粋€(gè)場(chǎng)景中的亮度和對(duì)比度總是在變化的,所以我們可以通過(guò)分別對(duì)局部的處理來(lái)得到更精確的結(jié)果。
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