Structural similarity
http://dbpedia.org/resource/Structural_similarity an entity of type: Software
SSIM (structural similarity) index vyjadřuje podobnost dvou obrazů. Jedná se o metodu srovnání, jež bere v potaz skutečnost, že lidské vidění (vnímání scény) je vysoce přizpůsobeno k extrahování strukturální informace. Tento index nabývá hodnot -1 až 1, kde 1 vyjadřuje shodné obrazy. U barevných obrazů se obvykle počítá jen na jasové složce. Hodnota SSIM je udána vztahem , kde , vyjadřuje dynamický rozsah hodnot pixelů (pro 8 bitů na kanál tedy 255) a jsou malé konstanty. V původní práci používají hodnoty a . Dále značí vážený průměr, váženou varianci, resp. kovarianci signálů.
rdf:langString
Structural SIMilarity ou SSIM est une mesure de similarité entre deux images numériques.
rdf:langString
結構相似性指標（英語：structural similarity index，SSIM index）是一種用以衡量兩張數位影像相似程度的指標。當兩張影像其中一張為無失真影像，另一張為失真後的影像，二者的結構相似性可以看成是失真影像的影像品質衡量指標。相較於傳統所使用的影像品質衡量指標，像是峰值信噪比（英語：PSNR），結構相似性在影像品質的衡量上更能符合人眼對影像品質的判斷。
rdf:langString
L'índex de similitud estructural (SSIM) és un mètode per mesurar la similitud entre dues imatges. SSIM és una , és a dir, mesura la qualitat de la imatge utilitzant una imatge sense comprimir o sense distorsió inicial com a referència. SSIM està dissenyat per millorar els mètodes tradicionals, com la relació de pic de senyal a soroll (PSNR) i l'error quadràtic mig (MSE), que han demostrat ser poc consistents amb la percepció del sistema visual humà. La mètrica SSIM es calcula en diverses finestres d'una imatge. La mesura entre dues finestres x i y de mida comuna N×N és: amb
rdf:langString
Der Index struktureller Ähnlichkeit (englisch structural similarity, SSIM) ist eine Methode zur Schätzung der wahrgenommenen Qualität digitaler Fernseh- und Kinobilder sowie anderer Sorten digitaler Bilder und Videos.
rdf:langString
The structural similarity index measure (SSIM) is a method for predicting the perceived quality of digital television and cinematic pictures, as well as other kinds of digital images and videos. SSIM is used for measuring the similarity between two images. The SSIM index is a full reference metric; in other words, the measurement or prediction of image quality is based on an initial uncompressed or distortion-free image as reference.
rdf:langString
Индекс структурного сходства (SSIM от англ. structure similarity) является одним из методов измерения схожести между двумя изображениями. SSIM-индекс это метод полного сопоставления, другими словами, он проводит измерение качества на основе исходного изображения (не сжатого или без искажений). SSIM-индекс является развитием традиционных методов, таких как PSNR (peak signal-to-noise ratio) и метод среднеквадратичной ошибки MSE, которые оказались несовместимы с физиологией человеческого восприятия. где
rdf:langString
SSIM — це модель, заснована на сприйнятті, яка розглядає погіршення зображення як сприйняту зміну структурної інформації, а також включає важливі явища сприйняття, включаючи як маскування яскравості, так і терміни маскування контрасту. Відмінність від інших методів, таких як середньоквадратична похибка (англ. MSE) або PSNR (англ. peak signal-to-noise ratio), полягає в тому, що ці підходи оцінюють абсолютні похибки. Структурна інформація — це ідея, що пікселі мають сильні взаємозалежності, особливо коли вони просторово близькі. Ці залежності несуть важливу інформацію про структуру об'єктів у візуальній сцені. Маскування яскравості — це явище, при якому спотворення зображення (у цьому контексті) мають тенденцію бути менш помітними в яскравих областях, тоді як контрастне маскування — це явище
rdf:langString
rdf:langString
Índex de similitud estructural
rdf:langString
SSIM
rdf:langString
Strukturelle Ähnlichkeit
rdf:langString
Structural Similarity
rdf:langString
Structural similarity
rdf:langString
SSIM
rdf:langString
Структурна подібність
rdf:langString
結構相似性
xsd:integer
3100948
xsd:integer
1120328078
rdf:langString
L'índex de similitud estructural (SSIM) és un mètode per mesurar la similitud entre dues imatges. SSIM és una , és a dir, mesura la qualitat de la imatge utilitzant una imatge sense comprimir o sense distorsió inicial com a referència. SSIM està dissenyat per millorar els mètodes tradicionals, com la relació de pic de senyal a soroll (PSNR) i l'error quadràtic mig (MSE), que han demostrat ser poc consistents amb la percepció del sistema visual humà. La diferència respecte a altres tècniques esmentades anteriorment, com ara MSE o PSNR, és que aquests enfocaments estimen els errors percebuts; d'altra banda, SSIM considera la degradació de la imatge com el canvi percebut en la informació estructural. La informació estructural és la idea que els píxels tenen estretes relacions d'interdependència, especialment amb els seus veïns. Aquestes dependències aporten informació important sobre l'estructura dels objectes de l'escena visual. La mètrica SSIM es calcula en diverses finestres d'una imatge. La mesura entre dues finestres x i y de mida comuna N×N és: amb
* la mitjana de ;
* la mitjana de ;
* la variància de ;
* la variància de ;
* la covariància de i ;
* , dues variables per estabilitzar la divisió quan el denominador és petit;
* el rang dinàmic dels valors de píxel (normalment és );
* i per defecte. Per tal d'avaluar la qualitat de la imatge s'aplica aquesta fórmula només en luma. L'índex SSIM resultant és un valor decimal entre -1 i 1, i el valor 1 només es pot arribar en el cas de dos conjunts idèntics de dades. En general es calcula sobre finestres de 8×8. La finestra pot ser desplaçada píxel a píxel per la imatge, però generalment s'utilitza només un subgrup de les possibles finestres per reduir la complexitat del càlcul. La dissimilitud estructural (DSSIM) és una distància mètrica derivada de SSIM (tot i que no satisfà necessàriament la desigualtat triangular).
rdf:langString
SSIM (structural similarity) index vyjadřuje podobnost dvou obrazů. Jedná se o metodu srovnání, jež bere v potaz skutečnost, že lidské vidění (vnímání scény) je vysoce přizpůsobeno k extrahování strukturální informace. Tento index nabývá hodnot -1 až 1, kde 1 vyjadřuje shodné obrazy. U barevných obrazů se obvykle počítá jen na jasové složce. Hodnota SSIM je udána vztahem , kde , vyjadřuje dynamický rozsah hodnot pixelů (pro 8 bitů na kanál tedy 255) a jsou malé konstanty. V původní práci používají hodnoty a . Dále značí vážený průměr, váženou varianci, resp. kovarianci signálů.
rdf:langString
Der Index struktureller Ähnlichkeit (englisch structural similarity, SSIM) ist eine Methode zur Schätzung der wahrgenommenen Qualität digitaler Fernseh- und Kinobilder sowie anderer Sorten digitaler Bilder und Videos. SSIM wird zur Messung der Ähnlichkeit zwischen zwei Bildern verwendet. Der SSIM-Index ist eine Metrik mit vollständiger Referenz; in anderen Worten: Die Messung oder Schätzung der Bildqualität basiert auf einem unkomprimierten oder störungsfreien Ursprungsbild als Bezug. SSIM wurde entwickelt um eine Verbesserung gegenüber herkömmlichen Methoden wie Spitzen-Signal-Rausch-Verhältnis (englisch peak signal-to-noise ratio, PSNR) und mittlerer quadratischer Abweichung (englisch mean squared error, MSE) zu bieten, welche wenig Übereinstimmung mit menschlicher visueller Wahrnehmung bewiesen haben. Mittlerweile stehen deutlich leistungsfähigere Verfahren zur Verfügung (zum Beispiel PSNR-HVS-M und ).
rdf:langString
Structural SIMilarity ou SSIM est une mesure de similarité entre deux images numériques.
rdf:langString
The structural similarity index measure (SSIM) is a method for predicting the perceived quality of digital television and cinematic pictures, as well as other kinds of digital images and videos. SSIM is used for measuring the similarity between two images. The SSIM index is a full reference metric; in other words, the measurement or prediction of image quality is based on an initial uncompressed or distortion-free image as reference. SSIM is a perception-based model that considers image degradation as perceived change in structural information, while also incorporating important perceptual phenomena, including both luminance masking and contrast masking terms. The difference with other techniques such as MSE or PSNR is that these approaches estimate absolute errors. Structural information is the idea that the pixels have strong inter-dependencies especially when they are spatially close. These dependencies carry important information about the structure of the objects in the visual scene. Luminance masking is a phenomenon whereby image distortions (in this context) tend to be less visible in bright regions, while contrast masking is a phenomenon whereby distortions become less visible where there is significant activity or "texture" in the image.
rdf:langString
Индекс структурного сходства (SSIM от англ. structure similarity) является одним из методов измерения схожести между двумя изображениями. SSIM-индекс это метод полного сопоставления, другими словами, он проводит измерение качества на основе исходного изображения (не сжатого или без искажений). SSIM-индекс является развитием традиционных методов, таких как PSNR (peak signal-to-noise ratio) и метод среднеквадратичной ошибки MSE, которые оказались несовместимы с физиологией человеческого восприятия. Отличительной особенностью метода, помимо упомянутых ранее (MSE и PSNR), является то, что метод учитывает «восприятие ошибки» благодаря учёту структурного изменения информации. Идея заключается в том, что пиксели имеют сильную взаимосвязь, особенно когда они близки пространственно. Данные зависимости несут важную информацию о структуре объектов и о сцене в целом. SSIM метрика рассчитана на различные размеры окна. Разница между двумя окнами и имеющими одинаковый размер N×N: где
* — среднее ,
* — среднее ,
* — дисперсия ,
* — дисперсия ,
* — ковариация и ,
* , — две переменных:
* — динамический диапазон пикселей (обычно ),
* и — константы. Приведённая формула применима только для яркости изображения, по которой и происходит оценка качества. Полученный SSIM-индекс лежит в пределах от −1 до +1. Значение +1 достигается только при полной аутентичности образцов. Как правило, метрика рассчитана на окно размером 8×8 пикселей. Окно может смещаться через пиксель, но специалисты рекомендуют использовать группы окон для уменьшения сложности вычислений. Структурные отличия (DSSIM от англ. Structural dissimilarity) можно выразить через SSIM-метрику:
rdf:langString
結構相似性指標（英語：structural similarity index，SSIM index）是一種用以衡量兩張數位影像相似程度的指標。當兩張影像其中一張為無失真影像，另一張為失真後的影像，二者的結構相似性可以看成是失真影像的影像品質衡量指標。相較於傳統所使用的影像品質衡量指標，像是峰值信噪比（英語：PSNR），結構相似性在影像品質的衡量上更能符合人眼對影像品質的判斷。
rdf:langString
SSIM — це модель, заснована на сприйнятті, яка розглядає погіршення зображення як сприйняту зміну структурної інформації, а також включає важливі явища сприйняття, включаючи як маскування яскравості, так і терміни маскування контрасту. Відмінність від інших методів, таких як середньоквадратична похибка (англ. MSE) або PSNR (англ. peak signal-to-noise ratio), полягає в тому, що ці підходи оцінюють абсолютні похибки. Структурна інформація — це ідея, що пікселі мають сильні взаємозалежності, особливо коли вони просторово близькі. Ці залежності несуть важливу інформацію про структуру об'єктів у візуальній сцені. Маскування яскравості — це явище, при якому спотворення зображення (у цьому контексті) мають тенденцію бути менш помітними в яскравих областях, тоді як контрастне маскування — це явище, при якому спотворення стають менш помітними там, де є значна активність або «текстура» зображення.
xsd:nonNegativeInteger
25112