SSIM, Structural Similarity, struct

SSIM, Structural Similarity, structural similarity. It is also an index to measure the similarity of two pictures. The basic principle of that natural images are considered highly structured, that is, adjacent pixels are strongly correlated with each other. The human visual system has a strong ability to understand and extract information from images, so when measuring image quality, structural distortion is crucial to take into consideration. When calculating the two pictures For structural similarity, local sliding window processing is used, usually, small blocks of NxN, to calculate the structural similarity in the sliding window, sliding the sliding window in pixels each time until the local structure of each position in the entire picture is similar After all the calculations are completed, averaging all the local structural similarities is the structural similarity of the two pictures. The equation is illustrated in the SSIM loss, Section 3.4.6.4.

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SSIM，结构相似性，结构相似性。它也是衡量两张图片相似度的指标。自然图像的基本原理被认为是高度结构化的，也就是说，相邻像素之间具有很强的相关性。人类的视觉系统具有很强的理解力，可以从图像中提取信息，因此，在测量图像质量时，必须考虑到结构变形。当计算两个图片时，为了结构相似性，通常使用局部滑动窗口处理（通常为NxN的小块）来计算滑动窗口中的结构相似性，每次以像素为单位滑动滑动窗口，直到像素中每个位置的局部结构整个图片都是相似的在完成所有计算之后，对所有局部结构相似度求平均值的平均值是两张图片的结构相似度。该公式在SSIM损耗的第3.4.6.4节中进行了说明。

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SSIM，结构相似性，结构相似性。它也是一个索引来测量两张图片的相似性。自然图像的基本原理被认为是高度结构化的，即相邻像素相互关联性强。人类视觉系统具有很强的理解和从图像中提取信息的能力，因此在测量图像质量时，必须考虑结构失真。在计算两幅图片的结构相似性时，通常使用 NxN 的小块本地滑动窗口处理来计算滑动窗口中的结构相似性，每次以像素滑动滑动窗口，直到整个图片中每个位置的局部结构相似。该方程式在 SSIM 损失（第 3.4.6.4 节）中说明。

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结构相似性，结构相似性。它也是衡量两幅图片相似性的一个指标。自然图像被认为是高度结构化的基本原理，即相邻像素之间具有很强的相关性。人类视觉系统具有很强的理解和提取图像信息的能力，因此在测量图像质量时，必须考虑结构失真。在计算两幅图像的结构相似性时，通常采用局部滑动窗口处理，即NxN的小块来计算滑动窗口中的结构相似性，每次以像素为单位滑动滑动窗口，直到所有计算完成后整个图片中每个位置的局部结构相似为止，取所有局部结构相似性的平均值即为两张图片的结构相似性。SSIM损耗第3.4.6.4节说明了该公式。<br>

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