结构相似性图像质量评价算法

资 源 简 介

结构相似性图像质量评价算法

详 情 说 明

结构相似性图像质量评价算法（SSIM）由Zhou Wang等人提出，是一种基于人类视觉系统特性的全参考评估方法。与传统峰值信噪比（PSNR）等误差累计型指标不同，SSIM通过亮度、对比度和结构三个维度比较原始图像与失真图像的相似度。

核心思想是：人眼对图像的结构信息敏感度远高于绝对误差。算法首先对图像局部窗口计算均值（亮度比较）和标准差（对比度比较），再通过协方差分析结构相关性。最终将三个分量的乘积作为0到1之间的相似度评分，1表示完全一致。

SSIM的优势在于其评估结果更接近主观视觉感受，尤其擅长处理JPEG压缩、模糊等常见失真类型。后续改进版本如MS-SIM还引入了多尺度分析以适应不同观察距离的场景需求。该算法已成为图像处理领域的基础评价工具之一。