TensorFlow函數(shù)：tf.image.ssim

tf.image.ssim函數(shù)

tf.image.ssim(
    img1,
    img2,
    max_val
)

定義在：tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.

計算img1和img2之間的SSIM索引.

該功能基于標準的SSIM實現(xiàn)的：Wang,Z.,Bovik,AC,Sheikh,HR和Simoncelli,EP(2004).圖像質(zhì)量評價：從錯誤可見性到結(jié)構(gòu)相似性.IEEE圖像處理事物.

注意：真正的SSIM僅在灰度上定義.此功能不執(zhí)行任何色彩空間轉(zhuǎn)換.(如果輸入已經(jīng)是YUV,那么它將計算平均YUV SSIM.)

由于過濾器尺寸的原因,圖像尺寸必須至少為11x11.

示例：

# Read images from file.
im1 = tf.decode_png('path/to/im1.png')
im2 = tf.decode_png('path/to/im2.png')
# Compute SSIM over tf.uint8 Tensors.
ssim1 = tf.image.ssim(im1, im2, max_val=255)

# Compute SSIM over tf.float32 Tensors.
im1 = tf.image.convert_image_dtype(im1, tf.float32)
im2 = tf.image.convert_image_dtype(im2, tf.float32)
ssim2 = tf.image.ssim(im1, im2, max_val=1.0)
# ssim1 and ssim2 both have type tf.float32 and are almost equal.

參數(shù)：

• img1：第一批圖像.
• img2：第二批圖像.
• max_val：圖像的動態(tài)范圍(即最大允許值與最小允許值之間的差值).

返回：

一個包含批處理中每個圖像的SSIM值的張量.返回的SSIM值在范圍(-1,1)中,當像素值非負時返回形狀為：broadcast(img1.shape [： - 3],img2.shape [： - 3])的張量.