Функция image.ssim_multiscale

Функция image.ssim_multiscale вычисляет многомасштабную меру структурного сходства (Multiscale Structural Similarity, MS-SSIM) между двумя изображениями. Первым параметром функция принимает первое изображение, вторым - второе изображение. Третьим параметром можно передать максимальное значение пикселей, четвертым - список весов для каждого масштаба. Функция возвращает тензор со значением MS-SSIM, которое тем ближе к единице, чем более похожи изображения.

Синтаксис

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

Пример

Давайте сравним два одинаковых изображения и получим значение MS-SSIM:

import tensorflow as tf

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

res = tf.image.ssim_multiscale(img1, img2, max_val=4.0)
print(res)

Результат выполнения кода:

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

Пример

Давайте сравним два разных изображения и получим значение MS-SSIM:

import tensorflow as tf

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

res = tf.image.ssim_multiscale(img1, img2, max_val=4.0)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([0.00099999], shape=(1,), dtype=float32)

Пример

Давайте передадим собственные веса для масштабов и размер фильтра:

import tensorflow as tf

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

res = tf.image.ssim_multiscale(
	img1, img2, max_val=4.0,
	power_factors=[0.5, 0.5],
	filter_size=3
)
print(res)

Результат выполнения кода:

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

Смотрите также

функцию ssim,
которая вычисляет структурное сходство изображений
функцию psnr,
которая вычисляет пиковое отношение сигнал/шум
функцию total_variation,
которая вычисляет полную вариацию изображения
функцию per_image_standardization,
которая стандартизирует изображение