tf.image.ssim_multiscale

Вычисляет MS-SSIM между img1 и img2.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.image.ssim_multiscale

tf.image.ssim_multiscale(
    img1,
    img2,
    max_val,
    power_factors=_MSSSIM_WEIGHTS,
    filter_size=11,
    filter_sigma=1.5,
    k1=0.01,
    k2=0.03
)

Эта функция предполагает, что img1 и img2 являются пакетами изображений, т. е. последние три измерения — это [высота, ширина, каналы].

Примечание: Истинный SSIM определен только для градаций серого. Эта функция не выполняет преобразование цветового пространства. (Если вход уже в формате YUV, то вычисляется среднее значение SSIM в YUV).

Оригинальная статья: Wang, Zhou, Eero P. Simoncelli, and Alan C. Bovik. "Мультимасштабная структурная схожесть для оценки качества изображения." Сигналы, системы и компьютеры, 2004.

Аргументы
`img1`	Первый пакет изображений только с положительными значениями пикселей.
`img2`	Второй пакет изображений только с положительными значениями пикселей. Должен иметь тот же ранг, что и img1.
`max_val`	Динамический диапазон изображений (т.е. разница между максимальным и минимальным разрешенными значениями).
`power_factors`	Итерируемый список весов для каждого из масштабов. Количество используемых масштабов равно длине списка. Индекс 0 соответствует весу несокращенного разрешения, а каждый увеличивающийся масштаб соответствует уменьшению изображения в 2 раза. По умолчанию (0,0448, 0,2856, 0,3001, 0,2363, 0,1333), которые являются значениями, полученными в оригинальной статье.
`filter_size`	Значение по умолчанию 11 (размер гауссовского фильтра).
`filter_sigma`	Значение по умолчанию 1,5 (ширина гауссовского фильтра).
`k1`	Значение по умолчанию 0,01
`k2`	Значение по умолчанию 0,03 (SSIM менее чувствителен к K2 для меньших значений, поэтому лучше, если мы возьмем значения в диапазоне 0 < K2 < 0,4).

Возвращаемое значение
Тензор, содержащий значение MS-SSIM для каждого изображения в пакете. Значения находятся в диапазоне [0, 1]. Возвращает тензор со следующей формой: broadcast(img1.shape[:-3], img2.shape[:-3]).

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image/ssim_multiscale