结构化图像相似性

资 源 简 介

结构化图像相似性

详 情 说 明

结构相似性(SSIM)是一种基于人类视觉系统特性的图像质量评估方法。与传统的像素级差异度量不同，它从三个关键维度分析图像间的相似程度：亮度、对比度和结构信息。

在计算过程中，算法首先对图像进行预处理以消除光照影响。通过减去均值来消除亮度差异，再通过归一化方差来处理对比度变化。经过这些调整后，图像间的结构相似度通过计算它们的相关性来确定。

SSIM的综合评估公式将这些因素有机结合：既考虑结构相似性这个核心指标，又兼顾亮度和对比度的影响。这种多维度评估方式使其比简单的均方差(MSE)等传统方法更能反映人类主观感知到的图像质量差异。

该方法广泛应用于图像处理、压缩算法评估、超分辨率重建等领域，因为它能准确捕捉人眼敏感的结构特征变化。在实际应用中，通常会采用滑动窗口的方式，在整个图像上局部计算SSIM值，再通过平均得到全局评分。