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我正在搜索算法来查找两个图像之间的相似性，我找到了 SSIM，甚至是这样的代码：

function [mssim, ssim_map]  = SSIM(img1, img2, K, window, L)
if (size(img1) ~= size(img2))
   ssim_index = -Inf;
   ssim_map = -Inf;
   return;
end

[M N] = size(img1);

if (nargin == 2)
   if ((M < 11) || (N < 11))
       ssim_index = -Inf;
       ssim_map = -Inf;
      return
   end
   window = fspecial('gaussian', 11, 1.5);  %
   K(1) = 0.01;                                   % default settings
   K(2) = 0.03;                                   %
   L = 255;                                  %
end

C1 = (K(1)*L)^2;
C2 = (K(2)*L)^2;
window = window/sum(sum(window));
img1 = double(img1);
img2 = double(img2);

mu1   = filter2(window, img1, 'valid');
mu2   = filter2(window, img2, 'valid');
mu1_sq = mu1.*mu1;
mu2_sq = mu2.*mu2;
mu1_mu2 = mu1.*mu2;
sigma1_sq = filter2(window, img1.*img1, 'valid') - mu1_sq;
sigma2_sq = filter2(window, img2.*img2, 'valid') - mu2_sq;
sigma12 = filter2(window, img1.*img2, 'valid') - mu1_mu2;

if (C1 > 0 && C2 > 0)
   ssim_map = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2))./((mu1_sq + mu2_sq + C1).*(sigma1_sq + sigma2_sq + C2));
else
   numerator1 = 2*mu1_mu2 + C1;
   numerator2 = 2*sigma12 + C2;
    denominator1 = mu1_sq + mu2_sq + C1;
   denominator2 = sigma1_sq + sigma2_sq + C2;
   ssim_map = ones(size(mu1));
   index = (denominator1.*denominator2 > 0);
   ssim_map(index) = (numerator1(index).*numerator2(index))./(denominator1(index).*denominator2(index));
   index = (denominator1 ~= 0) & (denominator2 == 0);
   ssim_map(index) = numerator1(index)./denominator1(index);
end

mssim = mean2(ssim_map);
return

img1=imread (image1);
img2=imread (image2);
[mssim ssim_map] = SSIM(img1, img2);

我可以从这个源代码中得到一些值，但是我可以知道这种方法是否适用于旋转情况，例如我旋转到一定程度的一张图片，这种方法是否会检测到旋转后的图像和原始图像具有相同的形状?

非常感谢，请帮助我！

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SSIM 不是旋转不变的。也就是说，如果 ImgA 是 ImgB 的旋转版本，则 SSIM(ImgA, ImgB)不太可能很高。
因此，如果要检测 ImgA 和 ImgB 之间的相对旋转角度，则必须将 ImgA 旋转所有可能的角度，并将旋转后的版本与 ImgB 进行比较。
这不是一种非常有效的方法，您可能会发现其他更有效地检测旋转的方法。

如果我没记错的话，您主要处理的是封闭曲线的二进制掩码。我相信在您的情况下，更好的旋转检测选择是使用形状上下文描述符的旋转不变版本，并结合一些稳健的刚性变换估计方法（如 Ransac）。

于 2013-09-15T08:07:15.277 回答