tf.image.ssim_multiscale

Вычисляет MS-SSIM между img1 и img2.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

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 — это пакеты изображений, то есть последние три измерения имеют вид [height, width, channels].

Примечание: Истинное значение SSIM определено только для изображений в оттенках серого. Эта функция не выполняет преобразование цветового пространства. (Если на входе уже представлены данные YUV, то будет вычислено среднее значение YUV SSIM.)

Исходная статья: Wang, Zhou, Eero P. Simoncelli и Alan C. Bovik. «Масштабно-пространственное структурное сходство для оценки качества изображений». Signals, Systems and Computers, 2004.

Аргументы
`img1`	Первый пакет изображений, содержащий только положительные значения пикселей.
`img2`	Второй пакет изображений, содержащий только положительные значения пикселей. Должен иметь тот же ранг, что и img1.
`max_val`	Динамический диапазон изображений (то есть разница между максимально и минимально допустимыми значениями).
`power_factors`	Итерируемый объект с весами для каждого масштаба. Количество используемых масштабов равно длине списка. Индекс 0 соответствует весу изображения без изменения масштаба; каждому следующему масштабу соответствует изображение, уменьшенное вдвое. По умолчанию используется значение (0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333), полученное в исходной статье.
`filter_size`	Значение по умолчанию — 11 (размер гауссова фильтра).
`filter_sigma`	Значение по умолчанию — 1.5 (ширина гауссова фильтра).
`k1`	Значение по умолчанию — 0.01
`k2`	Значение по умолчанию — 0.03 (SSIM менее чувствителен к K2 при низких значениях, поэтому лучше использовать значения в диапазоне 0 < K2 < 0.4).

Возвращает
Тензор, содержащий значение MS-SSIM для каждого изображения в пакете. Значения находятся в диапазоне [0, 1]. Возвращает тензор с 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