multissim3
ボリュームの品質のマルチスケール構造的類似性 (MS-SSIM) 指数
構文
説明
score = multissim3(V,Vref)Vref を参照ボリュームとして使用して、ボリューム V のマルチスケール構造的類似性 (MS-SSIM) 指数 score を計算します。値が 1 に近いほど品質が高いことを示し、値が 0 に近いほど品質が低いことを示します。
3 次元 MS-SSIM 演算は、グレースケール ボリュームに対して定義されています。入力の次元が 3 より大きい場合、multissim3 は、高次元の各要素を個別の 3 次元グレースケール ボリュームとして扱います。multissim3 は、2 次元 RGB イメージを 3 次元グレースケール ボリュームとして扱います。RGB イメージに含まれるカラー チャネルの MS-SSIM を計算するには、関数 multissim を使用します。
score = multissim3( は、1 つ以上の名前と値の引数を使用して計算の特性を制御します。たとえば、引数 V,Vref,Name,Value)'NumScales' を指定してスケールの数を指定します。
[ は、score,qualityMaps] = multissim3(___)V と、V をスケーリングした各バージョンにおける、各ボクセルの局所的な MS-SSIM 指数値も返します。qualityMaps 出力は、V をスケーリングした各バージョンのマップをもつ cell 配列です。各品質マップは、スケーリングした対応するバージョンと同じサイズになります。
例
3 次元ボリュームをワークスペースに読み込みます。
load mri D Vref = squeeze(D);
品質測定の比較のために、元のボリュームにノイズを加えたバージョンを作成します。
V = imnoise(Vref,'salt & pepper',0.05);参照ボリュームと比較した入力ボリュームの品質を測定する MS-SSIM 指数を計算します。
score = multissim3(V,Vref)
score = single
0.7261
ボリュームをワークスペースに読み込みます。このボリュームは参照ボリュームとなります。参照ボリュームのコピーを作成します。
load mri D Vref = squeeze(D); V = Vref;
品質測定の比較のために、ボリュームの局所化部分にノイズを追加します。
V(1:100,1:100,1:10) = imnoise(Vref(1:100,1:100,1:10),"salt & pepper",0.05); figure sliceViewer(V,"Parent",figure);
ボリュームの MS-SSIM 指数を計算し、局所的な構造的類似性マップを取得します。関数 multissim3 は、ボリュームをスケーリングした各バージョンの局所的な構造的類似性マップをもつ cell 配列 qualitymaps を返します。品質マップで値 1 は最高画質を示します。
[score, qualitymaps] = multissim3(V,Vref);
figure
sliceViewer(V,"Parent",figure);
ボリュームをワークスペースに読み込みます。
load mri D Vref = squeeze(D);
品質測定の比較のために、ボリュームにノイズを加えたバージョンを作成します。
V = imnoise(Vref,'salt & pepper',0.05);参照として元のボリュームを使用して、ノイズを含むボリュームの MS-SSIM 指数を計算します。'ScaleWeights' 引数を使用して、スケーリングした各ボリュームの局所的 MS-SSIM 指数の計算にどれだけ重み付けをするか指定します。この例では、Wang、Simoncelli、および Bovik による論文で定義された重みを使用します。
score = multissim3(V,Vref,'ScaleWeights',[0.0448,0.2856,0.3001,0.2363,0.1333]);ボリューム イメージをワークスペースに読み取ります。
VRef = load("mristack.mat");
VRef = im2single(VRef.mristack);4 番目の次元に沿ってイメージを複製し、6 つのイメージのバッチをシミュレートします。
VRefBatch = repmat(VRef,[1 1 1 6]);
ごま塩ノイズを加えたバージョンのイメージ スタックを作成します。
VNoisyBatch = imnoise(VRefBatch,"salt & pepper");スタックに含まれる各ボリュームの MS-SSIM を計算します。
score = multissim3(VNoisyBatch,VRefBatch)
score = 1×1×1×6 single array
score(:,:,1,1) =
0.8341
score(:,:,1,2) =
0.8347
score(:,:,1,3) =
0.8337
score(:,:,1,4) =
0.8333
score(:,:,1,5) =
0.8348
score(:,:,1,6) =
0.8343
ボリューム イメージをワークスペースに読み取ります。
VRef = load("mristack.mat");
VRef = im2single(VRef.mristack);イメージのバッチのコピーを作成し、ごま塩ノイズを加えます。
Vnoisy = imnoise(VRef,"salt & pepper");元のイメージおよびノイズを含むイメージのバッチについて、形式を整えていない dlarray オブジェクトを作成します。
dlref = dlarray(VRef); dlnoisy = dlarray(Vnoisy);
ノイズを含むデータについて、元のデータに対する MS-SSIM スコアを計算します。
score = multissim3(dlnoisy,dlref)
score =
1×1 single dlarray
0.8341
入力引数
名前と値の引数
出力引数
アルゴリズム
構造的類似性 (SSIM) 指数は、ボリュームと参照ボリュームの間の構造的類似性を定量化することで、感性品質を測定します。 (ssim を参照)。関数 multissim3 は、さまざまなスケールの複数バージョンのボリュームの SSIM 指数を組み合わせることで、MS-SSIM を計算します。MS-SSIM 指数は SSIM 指数と比べて、表示条件の変動に対してロバストです。
関数 multissim3 は、double クラスの入力ボリュームには倍精度演算を使用します。その他すべての型の入力ボリュームには単精度演算を使用します。
参照
[1]
