图片清晰度识别之改进ssim算法

机器学习AI算法工程

共 2024字,需浏览 5分钟

 ·

2020-08-07 19:40


向AI转型的程序员都关注了这个号???

机器学习AI算法工程   公众号:datayx


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:

关注微信公众号 datayx  然后回复  清晰度  即可获取。


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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