構造類似度指数(SSIM)は、2つの画像間の類似性を測定するために使用されます。 一般的に、圧縮または伝送後に画像の品質を評価するために使用されます。 SSIMは、広範囲の類似点を提供する発光、コントラスト、構造の変化を考慮します。

SSIMの理解

SSIMは、歪んだ画像や加工画像と参照イメージを比較します。1から1までのスコアは、完璧な類似点を示しています。Mean Squared Error(MSE)のような従来のメトリックよりも、人間の視覚的認識と整列します。

SSIMを計算する手順

SSIMの計算には、いくつかの手順が含まれます。

  • 画像をグレースケールに変換し、色が入っている場合は画像をグレースケールに変換します。
  • 小さなパッチや窓に画像を分割します。
  • 各ウィンドウの発光、コントラスト、構造コンポーネントを計算します。
  • これらのコンポーネントを組み合わせて、各ウィンドウのSSIMインデックスを計算します。
  • 最終的なスコアを得るためにすべてのウィンドウでSSIM値の平均値。

ツールとライブラリ

いくつかのソフトウェアライブラリは、SSIMを自動的に計算することができます。

  • OpenCV (Python, C++) の
  • scikit-image (Python) のイメージ
  • MATLAB画像処理ツールボックス
  • SSIMプラグインでImageJ