Функция image.ssim

Функция image.ssim вычисляет индекс структурного сходства (Structural Similarity Index Measure) между двумя изображениями. Первым параметром передается первое изображение, вторым - второе изображение. Третьим параметром можно передать максимальное значение пикселей max_val, четвертым - размер фильтра filter_size, пятым - размер шага filter_sigma. Функция возвращает тензор со значением SSIM для каждого изображения в пакете.

Синтаксис

tf.image.ssim(img1, img2, max_val, [filter_size], [filter_sigma], [k1], [k2])

Пример

Давайте вычислим SSIM между двумя одинаковыми изображениями:

import tensorflow as tf

img1 = tf.constant([[[1.0], [2.0], [3.0]], [[4.0], [5.0], [6.0]]])
img2 = tf.constant([[[1.0], [2.0], [3.0]], [[4.0], [5.0], [6.0]]])

res = tf.image.ssim(img1, img2, max_val=6.0)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1.], shape=(1,), dtype=float32)

Пример

Давайте вычислим SSIM между двумя разными изображениями:

import tensorflow as tf

img1 = tf.constant([[[1.0], [2.0], [3.0]], [[4.0], [5.0], [6.0]]])
img2 = tf.constant([[[6.0], [5.0], [4.0]], [[3.0], [2.0], [1.0]]])

res = tf.image.ssim(img1, img2, max_val=6.0)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([0.04000004], shape=(1,), dtype=float32)

Пример

Давайте вычислим SSIM для пакета из двух изображений:

import tensorflow as tf

img1 = tf.constant([
	[[[1.0], [2.0], [3.0]], [[4.0], [5.0], [6.0]]],
	[[[1.0], [1.0], [1.0]], [[1.0], [1.0], [1.0]]]
])
img2 = tf.constant([
	[[[1.0], [2.0], [3.0]], [[4.0], [5.0], [6.0]]],
	[[[6.0], [6.0], [6.0]], [[6.0], [6.0], [6.0]]]
])

res = tf.image.ssim(img1, img2, max_val=6.0)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1. 0.], shape=(2,), dtype=float32)

Смотрите также

функцию psnr,
которая вычисляет пиковое отношение сигнал/шум
функцию ssim_multiscale,
которая вычисляет многомасштабный SSIM
функцию total_variation,
которая вычисляет полную вариацию изображения
функцию per_image_standardization,
которая стандартизирует изображение