我使用scikit-image SSIM来比较两个图像之间的相似性。问题是我得到了负值，这对我的目的不利。我知道SSIM值的范围应该在-1到1之间，但我只需要得到一个正值，并且我希望这个值随着两个图像之间的相似性增加而减小。我一直在考虑两种方法来处理这个问题。首先，从1：
中减去SSIM值Similarity Measure=(1-SSIM)
现在，它在完全匹配（SSIM = 1）的情况下给出零，在没有相似性时（SSIM = 0）给出1。但是，由于SSIM也导致-1到0之间的负值，我也得到大于1的值，我不知道如何解释。特别是，我不知道SSIM何时返回负值，这是什么意思。 SSIM值介于-1和0之间的图像是否与SSIM为0的图像相似？因为，如果不是这种情况，那么我的相似性度量将导致问题（当SSIM为负时，其结果为大于1的值，这意味着与SSIM = 0的情况相比较少的相似性）。 我想要使用的另一个衡量标准是结构差异性（DSSIM），其定义如下：
DSSIM=(1-SSIM)/2
当两个图像完全相同时，这将返回0，这是我正在寻找的，但是当SSIM = -1时DSSIM = 1，完全没有相似性，并且返回1/2，当SSIM = 0时。同样，这只有在负值的SSIM显示出比SSIM = 0更少的相似性时才有用，正如我所提到的那样，我不知道并且无法找到任何解释每个对应的东西。 SSIM的值在两个图像之间的相似性方面。我希望有人能帮助我解释这种解释，或者某种方式只能获得SSIM的0和1值。
编辑正如我在评论中提到的那样，SSIM可能是否定的，并且它是由两个图像的协变性引起的，可能是负面的。在Skimage SSIM源代码中，两个图像的Covarience由vxy表示，在某些情况下可能为负。至于SSIM的负值在相似性方面的解释，我还不确定，但是这个paper表明当局部图像结构被反转时会发生这种情况。尽管如此，我还是看到了这些看起来不像是彼此倒置结构的图像。但是，我认为本地在这里很重要，这意味着两个图像可能看起来不像彼此的反转版本，但它们的结构是本地。这是正确的解释吗？
答案 0 :(得分：0)
是的，SSIM = 0的两个图像的相似度优于SSIM = -1，因此可以使用1 - （1 + SSIM）/ 2