SSIM

La versión actual de la página aún no ha sido revisada por colaboradores experimentados y puede diferir significativamente de la versión revisada el 23 de diciembre de 2015; las comprobaciones requieren 8 ediciones .

El Índice de similitud estructural ( SSIM ) es uno de los métodos para medir la similitud entre dos imágenes . El índice SSIM es un método de coincidencia completa, en otras palabras, mide la calidad en función de la imagen original (no comprimida ni distorsionada). El índice SSIM es una evolución de los métodos tradicionales como PSNR (relación señal-ruido máxima) y el método del error cuadrático medio MSE , que han demostrado ser incompatibles con la fisiología de la percepción humana.

Una característica distintiva del método, además de las mencionadas anteriormente (MSE y PSNR), es que el método tiene en cuenta la "percepción del error" debido al cambio estructural de la información. La idea es que los píxeles tengan una fuerte relación, especialmente cuando están espacialmente cerca. Estas dependencias contienen información importante sobre la estructura de los objetos y sobre la escena en su conjunto.

La métrica SSIM se calcula para diferentes tamaños de ventana. Diferencia entre dos ventanas y las que tienen el mismo tamaño N × N : $X$ $y$

{\text{SSIM}}(x,y)={\frac {(2\mu _{x}\mu _{y}+c_{1})(2\sigma _{{xy}}+c_{ 2})}{(\mu _{x}^{2}+\mu _{y}^{2}+c_{1})(\sigma _{x}^{2}+\sigma _{y }^{2}+c_{2})}},

dónde

$\mu _{x}$ - promedio , $X$
$\mu _{y}$ - promedio , $y$
$\sigma _{x}^{2}$ - dispersión , $X$
$\sigma _{y}^{2}$ - dispersión , $y$
$\sigma_{xy}$ es la covarianza y , $X$ $y$
$c_{1}=(k_{1}L)^{2}$ , son dos variables: $c_{2}=(k_{2}L)^{2}$
- $L$ - rango dinámico de píxeles (generalmente ), $2^{{\text{(bits por píxel)))}-1$
- $k_{1}=0{,}01$ y son constantes. $k_{2}=0{,}03$

La fórmula anterior es aplicable solo para el brillo de la imagen, según el cual se evalúa la calidad. El índice SSIM resultante varía de -1 a +1. El valor +1 solo se alcanza cuando las muestras son completamente auténticas. Como regla general, la métrica se calcula para una ventana de 8×8 píxeles. La ventana puede moverse por píxel, pero los expertos recomiendan usar grupos de ventanas para reducir la complejidad de los cálculos.

Las diferencias estructurales (DSSIM del inglés Structural dissimilarity ) se pueden expresar a través de la métrica SSIM:

{\text{DSSIM}}(x,y)={\frac {1-{\text{SSIM}}(x,y)}{2}}.

Véase también

Enlaces

Z. Wang, AC Bovik, HR Sheikh y EP Simoncelli, " Evaluación de la calidad de la imagen: de la visibilidad del error a la similitud estructural ", IEEE Transactions on Image Processing , vol. 13, núm. 4, pág. 600–612, abril. 2004.
Loza et al., " Seguimiento de objetos basado en la similitud estructural en secuencias de video ", Proc. de la 9ª Conf. Internacional. sobre Fusión de Información, 2006.

SSIM

Véase también

Enlaces

Fuentes externas