超分辨率指标计算：Python代码用于评估图像质量

超分辨率是一种技术，旨在提高低分辨率图像的分辨率，从而提供更好的图像质量。在评估超分辨率图像的质量时，我们通常需要使用一些评估指标。本篇文章将介绍如何使用Python代码计算图像质量的PSNR、SSIM、LPIPS和NIQE指标。
首先，我们需要安装一些Python库，包括numpy、scipy、scikit-image和opencv。可以使用以下命令安装这些库：

pip install numpy scipy scikit-image opencv-python

接下来，我们将编写一个Python脚本来计算这些指标。以下是计算PSNR（峰值信噪比）的示例代码：

import numpy as np
def calculate_psnr(img1, img2):
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
if mse == 0:
return 100
PIXEL_MAX = 255.0
return 20 * np.log10(PIXEL_MAX / np.sqrt(mse))

这个函数接受两个参数：img1和img2，它们是两个要比较的图像。函数首先计算两个图像之间的均方误差（MSE），然后根据MSE计算PSNR。如果MSE为零，则返回100，表示完美匹配。最后，将PSNR转换为分贝值。
接下来，我们将编写一个函数来计算SSIM（结构相似性指数）：
```python
from scipy.ndimage import gaussian_filter
from scipy.signal import convolve2d
import numpy as np
def gaussian(window_size, sigma):
x, y = np.mgrid[-window_size // 2 + 1:window_size // 2 + 1, -window_size // 2 + 1:window_size // 2 + 1]
g = np.exp(-(x 2 + y 2) / (2 sigma ** 2))
return g / g.sum()
def calculate_ssim(img1, img2, window_size=11, sigma=1.5):
C1 = (0.01 255) 2
C2 = (0.03 * 255) 2
mu1 = gaussian(window_size, sigma)
mu2 = gaussian(window_size, sigma)
mu1_sq = mu1 mu1
mu2_sq = mu2 mu2
mu1_mu2 = mu1 mu2
sigma1_sq = gaussian_filter(img1 img1, sigma) - mu1_sq np.mean(img1 ** 2) - mu1 np.mean(img1) 2 + mu1_sq np.mean(mu1) + mu1 np.mean(mu1) 2
sigma2_sq = gaussian_filter(img2 img2, sigma) - mu2_sq np.mean(img2 2) - mu2 * np.mean(img2) 2 + mu2_sq np.mean(mu2) + mu2 np.mean(mu2) 2
sigma12 = gaussian_filter(img1 img2, sigma) - mu1_mu2 np.mean(img1 img2) - mu1 np.mean(img2) 2 - mu2 np.mean(img1) ** 2 + mu1_mu2 (np.mean(mu1) np.mean(mu2)) + mu1 np.mean(mu2) 2 + mu2 * np.mean(mu1) 2
K1 = 0.01
K2 = 0.03
L = max(np.shape(img1))
C1 = (K1 L) ** 2
C2 = (K2 L) * 2
ssim_map = ((2 mu1_mu2 + C1) (2 sigma12 + C2)) / ((mu1_sq + mu2_sq