SSIM

SSIM[1] (structural similarity) index vyjadřuje podobnost dvou obrazů. Jedná se o metodu srovnání, jež bere v potaz skutečnost, že lidské vidění (vnímání scény) je vysoce přizpůsobeno k extrahování strukturální informace. Tento index nabývá hodnot -1 až 1, kde 1 vyjadřuje shodné obrazy. U barevných obrazů se obvykle počítá jen na jasové složce. Hodnota SSIM je udána vztahem

S S I M ( x , y ) = ( 2 μ x μ y + C 1 ) ( 2 σ x y + C 2 ) ( μ x 2 + μ y 2 + C 1 ) ( σ x 2 + σ y 2 + C 2 ) {\displaystyle 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})}}} ,

kde C i = ( K i L ) 2 {\displaystyle C_{i}=(K_{i}L)^{2}} , L {\displaystyle L} vyjadřuje dynamický rozsah hodnot pixelů (pro 8 bitů na kanál tedy 255) a K 1 {\displaystyle K\ll 1} jsou malé konstanty. V původní práci[1] používají hodnoty K 1 = 0 , 01 {\displaystyle K_{1}=0,01} a K 2 = 0 , 03 {\displaystyle K_{2}=0,03} . Dále μ {\displaystyle \mu } značí vážený průměr, σ {\displaystyle \sigma } váženou varianci, resp. kovarianci signálů.

Související články

  • PSNR – metoda, která nerespektuje psychovizuální model lidského vidění.

Reference

  1. a b Wang, Z.; Bovik, A. C.; Sheikh, H. R.; aj.: Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity. IEEE Transactions on Image Processing, ročník 13, č. 4, April 2004: s. 600–612, doi:10.1109/TIP.2003.819861. URL http://www.cns.nyu.edu/pub/eero/wang03-reprint.pdf

Externí odkazy

  • (anglicky) Domácí stránka


Pahýl
Pahýl
Tento článek je příliš stručný nebo postrádá důležité informace.
Pomozte Wikipedii tím, že jej vhodně rozšíříte. Nevkládejte však bez oprávnění cizí texty.