Strukturell liknende indeks (SSIM) er en metode som brukes til å måle likheten mellom to bilder. Den brukes vanligvis til å evaluere bildekvaliteten, spesielt etter kompresjon eller overføring. SSIM vurderer endringer i luminans, kontrast og struktur for å gi en omfattende likhetsscore.

Forståelse av SSIM

SSIM sammenligner et referansebilde med et forvrengt eller bearbeidet bilde. Poenget varierer fra -1 til 1, hvor 1 indikerer perfekt likhet. Det er mer tilpasset menneskelig visuell oppfatning enn tradisjonelle metriske som middels firkantet feil (MSE).

Trinn til å beregne SSIM

Beregning av SSIM innebærer flere trinn:

  • Konverter bilder til gråtoner hvis de er i farge.
  • Del bilder i små flekker eller vinduer.
  • Beregn lys, kontrast og strukturkomponenter for hvert vindu.
  • Kombiner disse komponentene for å beregne SSIM-indeksen for hvert vindu.
  • Gjennomsnittlig SSIM-verdier på alle vinduer for å få den endelige poengsummen.

Verktøy og biblioteker

Flere programvarebiblioteker kan beregne SSIM automatisk, inkludert:

  • OpenCV (Python, C++)
  • Scikit-bilde (Python)
  • MATAB Bildebehandlingsverktøy
  • ImageJ med SSIM-tillegg