tesnsorflow 实现 SSIM 损失函数

    基于深度学习的图像算法的损失函数有很多类型，常见的比方 L1 loss，L2 loss 等。但是对于图像复原工作而言 L2 loss 对于图像的细节结构不易恢复（或者说能恢复，但是相对而言训练的时间比较久），且 L2 对于敏感点的惩罚比较大。

    在实际训练的某个任务中，我发现 L1 loss 收敛后的 loss （0.02）远远大于 L2 loss 收敛后的 loss（0.0004），而且两个对于一些细节的复原都不够，且不足以直观地表达人的认知感受。

那么有没有其他的 loss 呢？

    答案是肯定的。

1 SSIM loss 是啥

    2004年的一篇文献 Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity  提出了一种取代 MSE、用于重建图像和原图相似性的 metric，即 SSIM （Struction Similiarity Metric）指标，从一对图像的三个维度评价图像的相似度。三个维度包含亮度（luminance）、对比度（contrast）和结构（structure），用下式表示：

                                                   

    亮度相似度计算如下：

                                                               

     其中

 代表图像均值；

  为除零保护（K1一般取0.01，L是灰度的动态范围，比方图像是uint8，则L=255）；

    对比度相似度计算如下：

                                                              

    其中

  代表方差；

（K2一般取0.03）；

    结构相似度计算如下：

                                        

                                                          

    其中

 代表协方差；

    ；

    最后推断得到 SSIM 的公式：

    

                                           

                                                                    

    

    其中

    ；

    ；

2 tensorflow 实现 SSIM loss

    tensorflow 中的 fg.image.ssim 函数：

tf.image.ssim(
    img1,
    img2,
    max_val
)

    

参数：

• img1：第一批图像.
• img2：第二批图像.
• max_val：图像的动态范围(即最大允许值与最小允许值之间的差值，例如图像数据为 uint8，则值为255).

返回：

一个包含批处理中每个图像的SSIM值的张量.返回的SSIM值在范围(-1,1)中,当像素值非负时返回形状为：broadcast(img1.shape [： - 3],img2.shape [： - 3])的张量。

图像的尺寸要求至少为11 * 11。

 

    对于归一化后的图像数据，一般用 tensorflow 计算 loss 的时候可以写成这样：

loss = 1 - tf.reduce_mean(tf.image.ssim(gt, y_pre, max_val=1.0))

  gt 是标签图像，y_pre 是预测图像。