图像质量评价--结构相似度

资 源 简 介

图像质量评价--结构相似度

详 情 说 明

结构相似度（SSIM）是一种衡量两幅图像相似度的经典算法，其核心思想是通过亮度、对比度和结构三个维度来评估图像质量。相比传统的均方误差（MSE）方法，SSIM更符合人类视觉感知特性，能够捕捉到图像结构信息的损失情况。

该算法首先将图像分解为局部区域，在每个区域内计算亮度相似性（基于均值）、对比度相似性（基于标准差）和结构相似性（基于协方差）。这三个指标的乘积最终构成该区域的SSIM值。全局SSIM则是所有局部区域的平均值，取值范围在0到1之间，值越接近1表示两幅图像越相似。

SSIM的优势在于其计算简单高效，同时能准确反映人眼对图像质量的感知差异，因此在图像处理、视频编码和质量监控等领域得到广泛应用。后续还发展出多尺度SSIM（MS-SSIM）等改进版本，进一步提升了评价的准确性。