图像相似性度量标准

小白学视觉 · 公众号 · · 2025-01-03 20:05

正文

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ”

重磅干货，第一时间送达

可学习感知图像块相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS)也称为“感知损失”(perceptual loss)，用于度量两张图像之间的差别。

来源于CVPR2018的一篇论文《The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric》，该度量标准学习生成图像到Ground Truth的反向映射强制生成器学习从假图像中重构真实图像的反向映射，并优先处理它们之间的感知相似度。LPIPS 比传统方法（比如L2/PSNR, SSIM, FSIM）更符合人类的感知情况。LPIPS的值越低表示两张图像越相似，反之，则差异越大。

将左右的两个图像块和中间的图像块进行比较：

如图表示，每一组有三张图片，由传统的评价标准如L2、SSIM、PSNR等评价结果和人体认为的大不相同，这是传统方法的弊端。如果图片平滑，那么传统的评价方式则大概率会失效。而目前GAN尤其是VAE等生成模型生成结果都过于平滑。而最后三行的评价为深度学习的方式，可以看到，通过神经网络（非监督、自监督、监督模型）提取特征的方式，并对特征差异进行计算能够有效进行评价，而且能够和人体评价相似。【LPIPS 比传统方法（比如L2/PSNR, SSIM, FSIM）更符合人类的感知情况。】

代码

原文地址

https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/127664187

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2：Python视觉实战项目52讲
在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。

下载3：OpenCV实战项目20讲
在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。