图片清晰度识别之改进ssim算法
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针对图片的清晰度识别，针对数据量比较大，对性能要求较高时，简单可靠的算法尤为重要，因此，经过对比，发现SSIM的算法可以在结合图片的结构，亮度，对比度三个条件下对图片进行分析。
代码 获取：
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step1：先将图片预处理裁剪
首先说明下我引用的用的python包：
裁剪图片视情况而定，主要结合业务需求将图片的大小裁剪成相同的尺寸，便于比较，因为我处理的大部分是新闻图片，因此将图片裁剪成512*400,并将彩色图片处理灰度化；
step2: 对图像进行分块处理
首先对图片进行分块处理，视情况而定，这里将整个图片均匀分为9块大小，每块为11*11的大小，对每块图片采用ssimFunction函数处理，计算SSIM，与传统的ssim不同的是，我增加了一步利用函数entropyFunc计算信息熵的过程。
（1）在ssimFunction函数中先对每一小块图片进行高斯处理，然后分别对原图和高斯模糊后图片进行sobel边缘提取。
（2）计算每一小块的SSIM和信息熵大小
（3）通过对所有小块，按照信息熵进行片排名，然后取Top（这里取top=10）SSIM做均值。最后1-均值即为清晰度得分。
其中信息熵的求解函数entropyFunc如下所示：
求解ssim的函数如下所示：
效果如下所示：
(越清晰分数越高)
参考文献：
1、https://blog.csdn.net/ecnu18918079120/article/details/60149864
2、https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/70158835
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