問題タブ [ssim]
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image - 心理視覚画像類似性アルゴリズム/ライブラリ
心理視覚的要因を考慮して、2 つの画像間の認識された類似性を計算するアルゴリズム (理想的には C/C++ 実装) を探しています (たとえば、彩度の違いは明るさの違いほど悪くはありません)。
元の画像とその複数のバリエーション（私の場合は256色の量子化）があり、人間がどの画像を最良のものと判断するかをアルゴリズムで見つけたいと思います。
これまでに見つけた最高のものはSSIMですが、ディザリング (誤差拡散) を「理解」しておらず、実装では線形 RGB を使用しています (独自の を実装することで修正しました)。
あるいは、SSIM/PSNR/MSE または他の一般的なアルゴリズムと比較するために画像を前処理するアルゴリズムである可能性があります。
c - OpenCV なしのオープンソース PSNR/SSIM C 実装?
OpenCV に依存しない、PSNR、SSIM、または MSE 用のオープン ソース C 実装はありますか?
ありがとう。
image-processing - 画像処理-PSNRおよびSSIMメトリックは、平滑化（ノイズリダクション）品質を示していますか？
私の画像処理クラスプロジェクトでは、さまざまなフィルターアルゴリズム（バイラテラルフィルター、NL-Meansなど）を使用して画像をフィルター処理し、パラメーターを変更して結果を比較しようとしています。フィルターの品質を測定するためにPSNRとSSIMのメトリックに出くわしましたが、値の意味を完全には理解できませんでした。誰かが私を助けることができます：
- より高いPSNR値は、より高品質の平滑化（ノイズを取り除く）を意味しますか？
- 高品質のスムージングを行うには、SSIM値を1に近づける必要がありますか？
- 平滑化の品質を測定するための他の測定基準または方法はありますか？
私は本当に混乱しています。どんな助けでも大歓迎です。ありがとうございました。
image-processing - DCをランダム化する方法は？
matlabでDCTを使用して画像スクランブリングを作成したいと思います。グレースケール画像を使用しました。ランダムな値でDCをランダムにしたい。各ブロックのDC係数をランダムな値に設定し、0-255他のすべてを残す方法??これらは実験の手順です：グレー画像をブロックに分割し8x8ます;各ブロックでDCTを実行します;各ブロックのDC係数をランダムな値に設定し0-255ます他のすべてを残す;逆DCTを実行して画像を復元する;復元された画像をSSIMによって元の画像と比較する。ありがとうございました
ffmpeg - 客観的なメトリクスについて: SSIM は PSNR によって予測できますか? (PSNR 対 SSIM)
PSNR に関する結論を含む研究がある場合は、SSIM も考慮してもう一度やり直す必要があると言っている人を読みました。
これは二重の作業、時間 (そしてなぜお金ではないのか) を意味するため、SSIM パラメータを使用してすべてのシミュレーション (既に PSNR を使用して取得) をやり直しますか?
SSIM と PSNR は独立していますか?
matlab - 組み込みの MATLAB 関数を使用するにはどうすればよいですか?
MATLAB には、"sin" や "norm" など、呼び出すことができる組み込み関数が多数あります。ただし、MATLAB の組み込み関数の一部は、直接アクセスできない別のライブラリの一部です。たとえば、関数 "ssim" は MATLAB の画像処理ツールボックスの一部であるため、単純にコード内で "ssim" を呼び出して機能させることはできません。
異なるライブラリにある組み込みの MATLAB 関数を呼び出すにはどうすればよいですか? どういうわけかライブラリをインポートする必要がありますか? もしそうなら、どうすればいいですか？特にssimに対してこれを行うにはどうすればよいですか?
本当にありがとう！
matlab - SSIM コーディング エラー
いくつか質問があります。Mathworks のコーディングに従ってみます。
画像ファイルを変更しただけですがa.jpg、b.jpgMATLAB から次のエラーが発生します。
何故ですか ？誰かがコードとエラーを説明するのを手伝ってくれますか? 私は MATLAB が初めてなので、申し訳ありません。
ありがとうございました。
matlab - 画像構造（またはその他の代替手段）を比較するためにMatlabでssim（）関数を使用する効率的な方法
ランダムに配置された多数のビデオ フレームを正しい順序に並べ替えるタスクが与えられました。各フレームを参照として 1 回使用することでこれを行うことができ、その参照フレームの構造に関して最も近い 2 つのフレームを見つけました。おそらく、これらの最も近い 2 つのフレームは、ビデオ。ビデオ フレームごとに最も近い 2 つのフレームを見つけた後、可能なパスを計算します。
しかし、私の問題はパフォーマンス、特にスコアリングに関してです。残念ながら非常に非効率的で、72 フレーム (320x240) の実行時間だけで、スコアリングだけで約 80 秒かかります。私はMatlab（または同様の言語）にあまり精通していませんが、これは私が今採点のために行っていることです：
最適化のためのヒントや、より良いスコアリング方法の提案を誰かに教えてもらえますか?
編集：画像は正規化され、グレースケールに変換されます
編集 #2: スコアリング ループに parfor を追加してスレッドを使用しようとしましたが、パフォーマンスが約 50% 向上しましたが、問題は実行可能ファイルを作成する必要があり、同じことを達成できるかどうかわかりません。パフォーマンス..