非局部均值滤波(Non-Local Means，NLM)是一种有效的图像去噪算法．但它仅利用了图像的表面特征而忽略了图像的结构信息，其相似度量标准泛化能力差，相似集合的准确性低．笔者提出一种基于结构相似度(Structure Similarity，SSIM)全参考模型的非局部均值图像去噪方法．由于SSIM能够更好的描述图像块的全局特征和结构特征，基于此模型的相似度量具有较强的泛化能力．实验结果证明，此方法对自然图像的去噪效果优于传统的NLM算法．

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CycleGAN-ssim.rar

python 实施八个评估指标来访问两个图像之间的相似性。这八个指标如下：RMSE、PSNR、SSIM、ISSM、FSIM、SRE、SAM 和 UIQ。 图像相似度测量 实施八个评估指标来访问两个图像之间的相似性。八项指标如下： 均方根误差 (RMSE) , 峰值信噪比 (PSNR) , 结构相似性指数（SSIM）， 基于特征的相似度指数（FSIM）， 基于信息论的统计相似性度量（ISSM）， 信号重构误差比 (SRE) , 光谱角映射器 (SAM)和 通用图像质量指数 (UIQ) 指示 以下分步说明将指导您安装此软件包并使用命令行工具运行评估。 注意：支持的 python 版本为 3.6、3.7、3.8 和 3.9。 安装包 pip install image-similarity-measures 为了更快地评估 FSIM 指标，pyfftw需要该软件包。您可以单独安装它，也可以通过speedups额外的： 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

可以计算数据之间的峰值信噪比、交叉熵、均方差、结构相似性等

计算两幅图片的PSNR和SSIM

图像去噪的评价指标ENL, SSIM, PSNR,SNR,EPI

基于结构相似性SSIM的图像质量评价方法是通过两幅图像的亮度、对比度以及结构相似度的对比来实现评价效果的。

MS-SSIM，全参考图像质量评价经典算法

图像评价SSIM\MSE\PNS\比对C++代码