OpenCV進行圖像類似度對比的幾種辦法

1.PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）峯值信噪比，一種全參考的圖像質量評價指標。

簡介：
http://www.cnblogs.com/vincent2012/archive/2012/10/13/2723152.html

PSNR是最廣泛和使用最爲普遍的一種圖像客觀評價指標，然而它是基於對應像素點間的偏差，即基於偏差敏感的圖像質量評價。因爲並未考慮到人眼的視覺特性（人眼對空間頻率較低的對比差別敏感度較高，人眼對亮度對比差別的敏感度較色度高，人眼對一個區域的感知結果會受到其周圍鄰近區域的影響等），於是常常出現評價結果與人的主觀感受不一致的狀況。

SSIM（structural similarity）結構類似性，也是一種全參考的圖像質量評價指標，它分別從亮度、對比度、結構三方面度量圖像類似性。

SSIM取值範圍[0,1]，值越大，表示圖像失真越小.

在實際應用中，能夠利用滑動窗將圖像分塊，令分塊總數爲N，考慮到窗口形狀對分塊的影響，採用高斯加權計算每一窗口的均值、方差以及協方差，而後計算對應塊的結構類似度SSIM，最後將平均值做爲兩圖像的結構類似性度量，即平均結構類似性MSSIM：

參考資料：

[1] 峯值信噪比-維基百科

[2] 王宇慶，劉維亞，王勇. 一種基於局部方差和結構類似度的圖像質量評價方法[J]. 光電子激光，2008。

官方文檔的說明，不過是GPU版本的，咱們能夠修改不用gpu否則還得從新編譯
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/highgui/video-input-psnr-ssim/video-input-psnr-ssim.html#videoinputpsnrmssim
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html?highlight=psnr