OpenCV进行图像相似度对比的几种办法

1.PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）峰值信噪比，一种全参考的图像质量评价指标。

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

PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，然而它是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价。由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。

SSIM（structural similarity）结构相似性，也是一种全参考的图像质量评价指标，它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。

SSIM取值范围[0,1]，值越大，表示图像失真越小.

在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量，即平均结构相似性MSSIM：

参考资料：

[1] 峰值信噪比-维基百科

[2] 王宇庆，刘维亚，王勇. 一种基于局部方差和结构相似度的图像质量评价方法[J]. 光电子激光，2008。

官方文档的说明，不过是GPU版本的，我们可以修改不用gpu不然还得重新编译
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