mindspore.nn.MSSSIM

class mindspore.nn.MSSSIM(max_val=1.0, power_factors=(0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333), filter_size=11, filter_sigma=1.5, k1=0.01, k2=0.03)[源代码]

多尺度计算两个图像之间的结构相似性（SSIM）。

基于Zhou Wang、Eero P.Simoncelli和Alan C.Bovik在2004年于Signals, Systems and Computers上发表的 Multiscale structural similarity for image quality assessment 。

\[\begin{split}l(x,y)&=\frac{2\mu_x\mu_y+C_1}{\mu_x^2+\mu_y^2+C_1}, C_1=(K_1L)^2.\\ c(x,y)&=\frac{2\sigma_x\sigma_y+C_2}{\sigma_x^2+\sigma_y^2+C_2}, C_2=(K_2L)^2.\\ s(x,y)&=\frac{\sigma_{xy}+C_3}{\sigma_x\sigma_y+C_3}, C_3=C_2/2.\\ MSSSIM(x,y)&=l^\alpha_M*{\prod_{1\leq j\leq M} (c^\beta_j*s^\gamma_j)}.\end{split}\]

参数：

  • max_val (Union[int, float]) - 像素值的动态范围，即最大值和最小值之间的差值。（8bit灰度图像素为255）。默认值：1.0。

  • power_factors (Union[tuple, list]) - 权重列表。默认值：(0.0448、0.2856、0.3001、0.2363、0.1333)。此处使用的默认值是由Wang等人在论文中提出。

  • filter_size (int) - 高斯滤波器的尺寸大小。默认值：11。

  • filter_sigma (float) - 高斯滤波器的标准差。默认值：1.5。

  • k1 (float) - 在亮度比较函数中，此常量用于生成 \(C_1\) 。默认值：0.01。

  • k2 (float) - 在对比度比较函数中，此常量用于生成 \(C_2\) 。默认值：0.03。

输入：

  • img1 (Tensor) - 格式为’NCHW’的图像。

  • img2 (Tensor) - 格式为’NCHW’的图像。shape和数据类型必须与 img1 相同。

输出：

Tensor，输入图像之间的结构相似性。取值在[0, 1]范围内。它是一个shape为N的一维Tensor，其中N是 img1 的batch size。

异常：

  • TypeError - 如果 max_val 既不是int也不是float。

  • TypeError - 如果 power_factors 既不是tuple也不是list。

  • TypeError - 如果 k1 、 k2 或 filter_sigma 不是float。

  • TypeError - 如果 filter_size 不是int。

  • ValueError - 如果 max_val 或 filter_sigma 小于或等于0。

  • ValueError - 如果 filter_size 小于0。

  • ValueError - 如果 img1 或 img2 的shape长度不等于4。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore import Tensor
>>> net = nn.MSSSIM(power_factors=(0.033, 0.033, 0.033))
>>> img1 = Tensor(np.ones((1, 3, 128, 128)).astype(np.float32))
>>> img2 = Tensor(np.ones((1, 3, 128, 128)).astype(np.float32))
>>> output = net(img1, img2)
>>> print(output)
[1.]