用结构相似性（SSIM）准则评价图像

资 源 简 介

用结构相似性（SSIM）准则评价图像

详 情 说 明

结构相似性（SSIM）是评估两幅图像相似度的经典指标，相比于传统的峰值信噪比（PSNR），它更符合人类视觉系统的感知特性。该Matlab函数通过计算亮度、对比度和结构三个分量的相似度，最终输出0到1之间的评分值（1表示完全一致）。

实现核心分为三个步骤：首先对图像进行高斯加权窗口分块处理，模拟人眼关注中心的特性；接着分别计算每个局部窗口的均值（亮度比较）、方差（对比度比较）和协方差（结构比较）；最后通过调节参数α、β、γ的权重组合三个分量。函数会预先对图像进行降采样等预处理以提高计算效率，并自动处理灰度/彩色图像的不同输入情况。

与PSNR单纯比较像素误差不同，SSIM能捕捉到图像边缘、纹理等结构性信息的失真，尤其在医疗影像、视频编码领域，其评价结果与主观视觉感受的一致性显著优于传统指标。实际使用时需注意滑动窗口大小和高斯核参数对结果的影响。