Python代码：SSIM（结构相似性指数）|极客教程

Python代码：SSIM（结构相似性指数）

引言

结构相似性指数（SSIM）是一种用于测量两个图像之间的相似性的指标。它是图像处理中常用的质量评价方法之一。SSIM考虑了图像的亮度、对比度和结构等因素，可以更准确地评估两幅图像的相似程度。

本文将详细介绍SSIM的原理和应用，并给出基于Python的SSIM代码示例。

1. 结构相似性指数（SSIM）原理

SSIM的计算基于人眼视觉系统（Human Visual System，HVS）的特性。人眼对图像的感知在亮度、对比度和结构三个方面起了重要作用。SSIM通过这三个方面来量化图像的相似程度。

1.1 亮度

亮度指的是图像中的像素值的平均值，用来表征图像的整体明暗程度。在计算SSIM时，我们需要把图像像素值的范围压缩到0-255之间，以便进行后续的计算。

1.2 对比度

对比度指的是图像中像素值的变化幅度，可以用标准差来度量。标准差越大，图像的对比度越高。SSIM采用标准差的比率来反映图像的对比度。

1.3 结构

图像的结构用来描述图像中的纹理和边缘等细节特征。结构可以用滤波器的响应进行度量，常用的滤波器包括高斯滤波器和Laplacian滤波器。

2. Python实现SSIM算法

Python提供了许多图像处理库，包括PIL（Python Imaging Library）、OpenCV等，这些库都可以用来计算SSIM指数。在本文中，我们以PIL库为例来实现SSIM算法。

2.1 安装PIL库

pip install Pillow

2.2 导入库

from PIL import Image
import numpy as np

2.3 定义SSIM函数

def ssim(img1, img2):
    # 转化为灰度图像
    img1_gray = img1.convert('L')
    img2_gray = img2.convert('L')

    # 转化为numpy数组
    arr_img1 = np.array(img1_gray)
    arr_img2 = np.array(img2_gray)

    # 平滑滤波
    window = np.ones((11, 11)) / 121
    arr_img1_smooth = np.convolve(arr_img1, window, mode='same')
    arr_img2_smooth = np.convolve(arr_img2, window, mode='same')

    # 亮度、对比度和结构的计算
    mu1 = np.mean(arr_img1_smooth)
    mu2 = np.mean(arr_img2_smooth)

    sigma1 = np.std(arr_img1_smooth)
    sigma2 = np.std(arr_img2_smooth)

    sigma12 = np.cov(arr_img1_smooth, arr_img2_smooth)[0][1]

    # SSIM的计算
    k1, k2, L = 0.01, 0.03, 255
    C1 = (k1 * L) ** 2
    C2 = (k2 * L) ** 2

    numerator = (2 * mu1 * mu2 + C1) * (2 * sigma12 + C2)
    denominator = (mu1 ** 2 + mu2 ** 2 + C1) * (sigma1 ** 2 + sigma2 ** 2 + C2)

    ssim = numerator / denominator

    return ssim

2.4 调用SSIM函数

# 读取两张图像
img1 = Image.open('image1.jpg')
img2 = Image.open('image2.jpg')

# 调用ssim函数计算SSIM指数
ssim_index = ssim(img1, img2)

print("SSIM指数为:", ssim_index)