多光谱图像评价指标含psnrrmse ergas sam uiqissimDDCCS

含psnr,rmse, ergas, sam, uiqi,ssim,DD,CCS，matlab版图片评估指标，适用与高光谱图像，多波段图像 Computes a number of quality indices from the remote sensing literature, namely the RMSE, ERGAS, SAM and UIQI indices. ground_truth - the original image (3D image),

function ssim  =  cal_ssim（ im1 im2 b_row b_col ）

[h w ch]  =  size（ im1 ）;
ssim  = 0;
if ch==1
    ssim   = ssim_index（ im1（b_row+1:h-b_row b_col+1:w-b_col） im2（ b_row+1:h-b_row b_col+1:w-b_col） ）;
else
    for i = 1:ch
        ssim   = ssim + ssim_index（ im1（b_row+1:h-b_row b_col+1:w-b_col i） im2（ b_row+1:h-b_row b_col+1:w-b_col i） ）;
    end
    ssim   =  ssim/ch;
end
return;




function [mssim ssim_map] = ssim_index（img1 img2 K window L）

%========================================================================
%SSIM Index Version 1.0
%Copyright（c） 2003 Zhou Wang
%All Rights Reserved.
%
%The author was with Howard Hughes Medical Institute and Laboratory
%for Computational Vision at Center for Neural Science and Courant
%Institute of Mathematical Sciences New York University USA. He is
%currently with Department of Electrical and Computer Engineering
%University of Waterloo Canada.
%
%----------------------------------------------------------------------
%Permission to use copy or modify this software and its documentation
%for educational and research purposes only and without fee is hereby
%granted provided that this copyright notice and the original authors‘
%names appear on all copies and supporting documentation. This program
%shall not be used rewritten or adapted as the basis of a commercial
%software or hardware product without first obtaining permission of the
%authors. The authors make no representations about the suitability of
%this software for any purpose. It is provided “as is“ without express
%or implied warranty.
%----------------------------------------------------------------------
%
%This is an implementation of the algorithm for calculating the
%Structural SIMilarity （SSIM） index between two images. Please refer
%to the following paper:
%
%Z. Wang A. C. Bovik H. R. Sheikh and E. P. Simoncelli “Image
%quality assessment: From error measurement to structural similarity“
%IEEE Transactios on Image Processing vol. 13 no. 4 Apr. 2004.
%
%Kindly report any suggestions or corrections to zhouwang@ieee.org
%
%----------------------------------------------------------------------
%
%Input : （1） img1: the first image being compared
%        （2） img2: the second image being compared
%        （3） K: constants in the SSIM index formula （see the above
%            reference）. defualt value: K = [0.01 0.03]
%        （4） window: local window for statistics （see the above
%            reference）. default widnow is Gaussian given by
%            window = fspecial（‘gaussian‘ 11 1.5）;
%        （5） L: dynamic range of the images. default: L = 255
%
%Output: （1） mssim: the mean SSIM index value between 2 images.
%            If one of the images being compared is regarded as 
%            perfect quality then mssim can be considered as the
%            quality measure of the other image.
%            If img1 = img2 then mssim = 1.
%       

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1181  2020-06-07 19:49  SpectAngMapper.m
     文件        6373  2020-06-07 19:49  cal_ssim.m
     文件         645  2020-11-27 17:42  compare.m
     文件         396  2020-06-07 19:49  csnr.m
     文件        4180  2020-06-07 19:49  img_qi.m
     文件        3128  2020-11-26 17:12  quality_assessment.m
     文件         999  2020-06-07 19:49  CC.m