Structural similarity
માળખાકીય સમાનતા સૂચકાંક માપ (એસએસઆઈએમ) એ ડિજિટલ ટેલિવિઝન અને સિનેમેટિક ચિત્રો, તેમજ અન્ય પ્રકારની ડિજિટલ છબીઓ અને વીડિયોની કથિત ગુણવત્તાની આગાહી કરવાની એક પદ્ધતિ છે. એસએસઆઈએમનો ઉપયોગ બે છબીઓ વચ્ચેની સમાનતાને માપવા માટે થાય છે. એસએસઆઈએમ અનુક્રમણિકા એ સંપૂર્ણ સંદર્ભ મેટ્રિક છે; બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, છબીની ગુણવત્તાનું માપન અથવા આગાહી સંદર્ભ તરીકે પ્રારંભિક અસંકુચિત અથવા વિકૃતિ-મુક્ત છબી પર આધારિત છે. એસ. એસ. આઈ. એમ. એ એક ધારણા-આધારિત મોડેલ છે જે છબીના અધઃપતનને માળખાકીય માહિતીમાં કથિત પરિવર્તન તરીકે માને છે, જ્યારે લ્યુમિનન્સ માસ્કિંગ અને કોન્ટ્રાસ્ટ માસ્કિંગ શબ્દો બંને સહિત મહત્વપૂર્ણ સમજશક્તિ ઘટનાઓનો પણ સમાવેશ કરે છે. એમએસઈ અથવા પીએસએનઆર જેવી અન્ય તકનીકો સાથેનો તફાવત એ છે કે આ અભિગમો સંપૂર્ણ ભૂલોનો અંદાજ કાઢે છે. માળખાકીય માહિતી એ વિચાર છે કે પિક્સેલ્સ મજબૂત આંતર-નિર્ભરતા ધરાવે છે, ખાસ કરીને જ્યારે તેઓ અવકાશી રીતે નજીક હોય. આ અવલંબન દ્રશ્ય દ્રશ્યમાં પદાર્થોની રચના વિશે મહત્વપૂર્ણ માહિતી ધરાવે છે. લ્યુમિનન્સ માસ્કિંગ એ એક એવી ઘટના છે જેમાં છબીની વિકૃતિઓ (આ સંદર્ભમાં) તેજસ્વી પ્રદેશોમાં ઓછી દૃશ્યમાન હોય છે, જ્યારે કોન્ટ્રાસ્ટ માસ્કિંગ એ એક એવી ઘટના છે જેમાં જ્યાં છબીમાં નોંધપાત્ર પ્રવૃત્તિ અથવા "ટેક્સચર" હોય ત્યાં વિકૃતિઓ ઓછી દૃશ્યમાન થાય છે. એસ. એસ. આઈ. એમ. ના પુરોગામીને યુનિવર્સલ ક્વોલિટી ઇન્ડેક્સ (યુ. ક્યુ. આઇ.) અથવા વાંગ-બોવિક ઇન્ડેક્સ કહેવામાં આવતો હતો, જે ઝોઉ વાંગ અને એલન બોવિક દ્વારા 2001માં વિકસાવવામાં આવ્યો હતો. હમીદ શેખ અને ઈરો સિમોન્સેલી સાથેના તેમના સહયોગથી આ એસએસઆઈએમના વર્તમાન સંસ્કરણમાં વિકસિત થયું, જે એપ્રિલ 2004માં આઈ. ઈ. ઈ. ઈ. ટ્રાન્ઝેક્શન્સ ઓન ઈમેજ પ્રોસેસિંગમાં પ્રકાશિત થયું હતું. એસ. એસ. આઈ. એમ. ગુણવત્તા સૂચકાંકને વ્યાખ્યાયિત કરવા ઉપરાંત, પેપર માનવ દ્રશ્ય ન્યુરોબાયોલોજી અને ધારણા સાથેના જોડાણો અને માનવ વિષય રેટિંગ્સ સામે સૂચકાંકની સીધી માન્યતા સહિત સમજશક્તિ ગુણવત્તાના પગલાં વિકસાવવા અને મૂલ્યાંકન કરવા માટે એક સામાન્ય સંદર્ભ પ્રદાન કરે છે. મૂળભૂત મોડેલ ઓસ્ટિન ખાતે યુનિવર્સિટી ઓફ ટેક્સાસ ખાતે લેબોરેટરી ફોર ઇમેજ એન્ડ વિડિયો એન્જિનિયરિંગ (LIVE) માં વિકસાવવામાં આવ્યું હતું અને ન્યુ યોર્ક યુનિવર્સિટી ખાતે લેબોરેટરી ફોર કોમ્પ્યુટેશનલ વિઝન (એલસીવી) સાથે સંયુક્ત રીતે વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. મોડેલના વધુ પ્રકારો વોટરલૂ યુનિવર્સિટી ખાતે ઇમેજ એન્ડ વિઝ્યુઅલ કમ્પ્યુટિંગ લેબોરેટરીમાં વિકસાવવામાં આવ્યા છે અને વ્યાવસાયિક રીતે તેનું માર્કેટિંગ કરવામાં આવ્યું છે. ત્યારબાદ એસ. એસ. આઈ. એમ. ને ઇમેજ પ્રોસેસિંગ સમુદાયમાં અને ટેલિવિઝન અને સોશિયલ મીડિયા ઉદ્યોગોમાં મજબૂત સ્વીકાર મળ્યો. ગૂગલ સ્કોલર અનુસાર 2004 ના એસએસઆઈએમ પેપરને 40,000 થી વધુ વખત ટાંકવામાં આવ્યું છે, જે તેને ઇમેજ પ્રોસેસિંગ અને વિડિયો એન્જિનિયરિંગ ક્ષેત્રોમાં સૌથી વધુ ટાંકવામાં આવેલા પેપરમાંનું એક બનાવે છે. તેને 2009 માટે આઈ. ઈ. ઈ. ઈ. સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ સોસાયટી બેસ્ટ પેપર એવોર્ડ સાથે માન્યતા આપવામાં આવી હતી. તેને 2016 માટે IEEE સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ સોસાયટી સસ્ટેન્ડ ઇમ્પેક્ટ એવોર્ડ પણ મળ્યો હતો, જે તેના પ્રકાશન પછી ઓછામાં ઓછા 10 વર્ષ સુધી અસામાન્ય રીતે ઊંચી અસર ધરાવતા પેપરનું સૂચક છે. ટેલિવિઝન ઉદ્યોગ દ્વારા તેના ઉચ્ચ સ્વીકારને કારણે, મૂળ એસએસઆઈએમ પેપરના લેખકોને ટેલિવિઝન એકેડેમી દ્વારા 2015 માં પ્રાઇમટાઇમ એન્જિનિયરિંગ એમી એવોર્ડ એનાયત કરવામાં આવ્યો હતો. અલ્ગોરિધમ એસએસઆઈએમ અનુક્રમણિકાની ગણતરી છબીની વિવિધ બારીઓ પર કરવામાં આવે છે. બે બારીઓ અને સામાન્ય કદ વચ્ચેનું માપ છેઃ સાથેઃ પિક્સેલ નમૂનાનો સરેરાશ; પિક્સેલ નમૂનાનો સરેરાશ; તફાવત; તફાવત; અને;, નબળા છેદ સાથે વિભાજનને સ્થિર કરવા માટે બે ચલ; પિક્સેલ-મૂલ્યોની ગતિશીલ શ્રેણી (સામાન્ય રીતે આ છે); અને મૂળભૂત રીતે. સૂત્ર ઘટકો એસએસઆઈએમ સૂત્ર અને ના નમૂનાઓ વચ્ચેના ત્રણ તુલનાત્મક માપન પર આધારિત છેઃ લ્યુમિનન્સ (), કોન્ટ્રાસ્ટ () અને સ્ટ્રક્ચર (). વ્યક્તિગત સરખામણી કાર્યો આ પ્રમાણે છેઃ સાથે, ઉપરોક્ત વ્યાખ્યાઓ ઉપરાંતઃ એસએસઆઈએમ એ પછી તે તુલનાત્મક માપનો ભારિત સંયોજન છેઃ વજનને 1 પર સેટ કરીને, સૂત્રને ઉપર બતાવ્યા પ્રમાણે ઘટાડી શકાય છે. ગાણિતિક ગુણધર્મો એસએસઆઈએમ અવિવેકી અને સમપ્રમાણતા ગુણધર્મોની ઓળખને સંતોષે છે, પરંતુ ત્રિકોણની અસમાનતા અથવા બિન-નકારાત્મકતાને નહીં, અને આમ તે અંતર કાર્ય નથી. જો કે, અમુક શરતો હેઠળ, એસ. એસ. આઈ. એમ. ને સામાન્યીકૃત મૂળ એમ. એસ. ઈ. માપમાં રૂપાંતરિત કરી શકાય છે, જે અંતર કાર્ય છે. આવા કાર્યનો વર્ગ બહિર્મુખ નથી, પરંતુ સ્થાનિક રીતે બહિર્મુખ અને ક્વાસીકોનવેક્સ છે, જે એસએસઆઈએમને ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે શક્ય લક્ષ્ય બનાવે છે. સૂત્રનો ઉપયોગ છબીની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે, આ સૂત્ર સામાન્ય રીતે માત્ર લ્યુમા પર જ લાગુ કરવામાં આવે છે, જો કે તે રંગ (દા. ત., આરજીબી) મૂલ્યો અથવા રંગીન (દા. ત.) મૂલ્યો પર પણ લાગુ થઈ શકે છે. YCbCr) મૂલ્યો. પરિણામી એસએસઆઈએમ સૂચકાંક-1 અને 1 વચ્ચેનું દશાંશ મૂલ્ય છે, જ્યાં 1 સંપૂર્ણ સમાનતા સૂચવે છે, 0 કોઈ સમાનતા સૂચવતું નથી, અને-1 સંપૂર્ણ વિરોધી સહસંબંધ સૂચવે છે. છબી માટે, તેની ગણતરી સામાન્ય રીતે 11x11 કદની સ્લાઇડિંગ ગૌસીયન વિંડો અથવા 8x8 કદની બ્લોક વિંડોનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. છબીનો એસ. એસ. આઈ. એમ. ગુણવત્તાનો નકશો બનાવવા માટે છબી પર પિક્સેલ-બાય-પિક્સેલ વિન્ડોને વિસ્થાપિત કરી શકાય છે. વિડિયો ગુણવત્તાના મૂલ્યાંકનના કિસ્સામાં, લેખકો ગણતરીની જટિલતાને ઘટાડવા માટે સંભવિત બારીઓના માત્ર પેટા જૂથનો ઉપયોગ કરવાની દરખાસ્ત કરે છે. વેરિયન્ટ્સ મલ્ટી-સ્કેલ એસએસઆઈએમ એસએસઆઈએમનું વધુ અદ્યતન સ્વરૂપ, જેને મલ્ટીસ્કેલ એસએસઆઈએમ (એમએસ-એસએસઆઈએમ) કહેવાય છે, તે પેટા-નમૂનાની બહુવિધ તબક્કાઓની પ્રક્રિયા દ્વારા બહુવિધ સ્કેલ પર હાથ ધરવામાં આવે છે, જે પ્રારંભિક દ્રષ્ટિ પ્રણાલીમાં મલ્ટીસ્કેલ પ્રક્રિયાની યાદ અપાવે છે. તે વિવિધ વ્યક્તિલક્ષી છબી અને વિડિયો ડેટાબેઝ પર એસએસઆઈએમ કરતાં સમાન રીતે સારું અથવા વધુ સારું પ્રદર્શન કરતું હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે. બહુ-ઘટક એસએસઆઈએમ (3-એસએસઆઈએમ) એ એસએસઆઈએમનું એક સ્વરૂપ છે જે એ હકીકતને ધ્યાનમાં લે છે કે માનવ આંખ સરળ પ્રદેશો કરતાં ટેક્ષ્ચર અથવા ધારવાળા પ્રદેશો પર વધુ ચોક્કસપણે તફાવતો જોઈ શકે છે. પરિણામી મેટ્રિકની ગણતરી ત્રણ શ્રેણીના પ્રદેશો માટે એસએસઆઈએમની ભારિત સરેરાશ તરીકે કરવામાં આવે છેઃ ધાર, રચના અને સરળ પ્રદેશો. સૂચિત વજન ધાર માટે 0.5 છે, ટેક્ષ્ચર અને સરળ પ્રદેશો માટે 0.25 છે. લેખકો ઉલ્લેખ કરે છે કે 1/0/0 વજન (ધારની વિકૃતિઓ સિવાય કંઈપણ અવગણીને) એવા પરિણામો તરફ દોરી જાય છે જે વ્યક્તિલક્ષી રેટિંગ્સની નજીક હોય છે. આ સૂચવે છે કે ધાર પ્રદેશો છબીની ગુણવત્તાની ધારણામાં પ્રબળ ભૂમિકા ભજવે છે. 3-એસ. એસ. આઈ. એમ. ના લેખકોએ પણ આ મોડેલને (4-એસ. એસ. આઈ. એમ.) માં વિસ્તૃત કર્યું છે. ધારના પ્રકારોને તેમની વિકૃતિ સ્થિતિ દ્વારા સંરક્ષિત અને બદલાયેલી ધારમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે. સૂચિત વજન તમામ ચાર ઘટકો માટે 0.25 છે. માળખાકીય વિસંગતતા માળખાકીય વિસંગતતા (ડી. એસ. એસ. આઈ. એમ.) એ એસ. એસ. આઈ. એમ. માંથી મેળવી શકાય છે, જો કે તે અંતર કાર્યની રચના કરતું નથી કારણ કે ત્રિકોણની અસમાનતા સંતોષાય તે જરૂરી નથી. વિડિયો ગુણવત્તા મેટ્રિક્સ અને અસ્થાયી સ્વરૂપો એ નોંધવું યોગ્ય છે કે મૂળ સંસ્કરણ એસએસઆઈએમ સ્થિર છબીઓની ગુણવત્તાને માપવા માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું. તેમાં માનવ ધારણા અને માનવ નિર્ણયની અસ્થાયી અસરો સાથે સીધા સંબંધિત કોઈ પરિમાણો નથી. એક સામાન્ય પ્રથા એ છે કે વિડિયો ક્રમમાં તમામ ફ્રેમ પર સરેરાશ એસએસઆઈએમ મૂલ્યની ગણતરી કરવી. જો કે, એસએસઆઈએમના કેટલાક અસ્થાયી પ્રકારો વિકસાવવામાં આવ્યા છે. કોમ્પ્લેક્સ વેવલેટ એસએસઆઈએમ એસએસઆઈએમ (સીડબ્લ્યુ-એસએસઆઈએમ) નું કોમ્પ્લેક્સ વેવલેટ ટ્રાન્સફોર્મ વેરિઅન્ટ ઇમેજ સ્કેલિંગ, ટ્રાન્સલેશન અને રોટેશનના મુદ્દાઓ સાથે વ્યવહાર કરવા માટે રચાયેલ છે. આવી પરિસ્થિતિઓ ધરાવતી છબીઓને ઓછા ગુણ આપવાને બદલે, સી. ડબલ્યુ.-એસ. એસ. આઈ. એમ. જટિલ વેવલેટ ટ્રાન્સફોર્મનો લાભ લે છે અને તેથી ઉપરોક્ત છબીઓને વધુ ગુણ આપે છે. સીડબ્લ્યુ-એસએસઆઇએમને નીચે પ્રમાણે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છેઃ સિગ્નલનું જટિલ વેવલેટ ટ્રાન્સફોર્મ ક્યાં છે અને સિગ્નલ માટેનું જટિલ વેવલેટ ટ્રાન્સફોર્મ ક્યાં છે. વધુમાં, કાર્ય સ્થિરતાના હેતુઓ માટે ઉપયોગમાં લેવાતી એક નાની હકારાત્મક સંખ્યા છે. આદર્શ રીતે, તે શૂન્ય હોવું જોઈએ. એસ. એસ. આઈ. એમ. ની જેમ, સી. ડબલ્યુ.-એસ. એસ. આઈ. એમ. નું મહત્તમ મૂલ્ય 1 છે. 1 નું મહત્તમ મૂલ્ય સૂચવે છે કે બે સંકેતો માળખાકીય રીતે સંપૂર્ણપણે સમાન છે જ્યારે 0 નું મૂલ્ય કોઈ માળખાકીય સમાનતા સૂચવતું નથી. એસ. એસ. આઇ. એમ. પી. એલ. એસ. અનુક્રમણિકા એસ. એસ. આઇ. એમ. પર આધારિત છે અને તે વ્યાપારી રીતે ઉપલબ્ધ સાધન છે. તે એસએસઆઈએમની ક્ષમતાઓને વિસ્તૃત કરે છે, મુખ્યત્વે લક્ષ્ય વિડિયો કાર્યક્રમો માટે. તે 0-100 ની શ્રેણીમાં ગુણ પ્રદાન કરે છે, જે માનવ વ્યક્તિલક્ષી મૂલ્યાંકન સાથે રેખીય રીતે મેળ ખાય છે. તે વિવિધ ઠરાવો અને વિષયવસ્તુઓમાં વિડિયોની સરખામણી કરીને, ઇચ્છિત જોવાના ઉપકરણ સાથે સ્કોર્સને અનુકૂળ કરવાની પણ મંજૂરી આપે છે. તેના લેખકોના જણાવ્યા અનુસાર, એસ. એસ. આઇ. એમ. પી. એલ. એસ. અન્ય છબી અને વિડિયો ગુણવત્તાના મેટ્રિક્સ કરતાં વધુ ચોકસાઈ અને વધુ ઝડપ પ્રાપ્ત કરે છે. જો કે, એસ. એસ. આઇ. એમ. પી. એલ. એસ. નું કોઈ સ્વતંત્ર મૂલ્યાંકન કરવામાં આવ્યું નથી, કારણ કે અલ્ગોરિધમ પોતે જાહેરમાં ઉપલબ્ધ નથી. સી. એસ. એસ. આઈ. એમ. સૈદ્ધાંતિક દ્રષ્ટિકોણથી પ્રમાણભૂત સ્વતંત્ર એસ. એસ. આઈ. એમ. ની વધુ તપાસ કરવા માટે, સતત એસ. એસ. આઈ. એમ. (સી. એસ. એસ. આઈ. એમ.) ને રેડિયલ બેઝિસ ફંક્શન ઇન્ટરપોલેશનના સંદર્ભમાં રજૂ કરવામાં આવ્યું છે અને તેનો અભ્યાસ કરવામાં આવ્યો છે. એસ. એસ. એમ. યુ. એલ. એ. સી. આર. એ. અને એસ. એસ. એમ. યુ. એલ. એ. સી. આર. એ. 2 એ એસ. એસ. આઇ. એમ. ના વિવિધ પ્રકારો છે જે વ્યક્તિલક્ષી અભિપ્રાય ડેટાને ફીટ કરવાના ધ્યેય સાથે ક્લાઉડિનરી દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યા છે. આ પ્રકારો XYB રંગ જગ્યામાં કામ કરે છે અને અવરોધિતતા/રિંગિંગ અને સ્મૂથિંગ/બ્લર, સામાન્ય સંકોચન કલાકૃતિઓ માટે બે પ્રકારના અસમપ્રમાણ ભૂલ નકશા સાથે MS-SSIM ને જોડે છે. એસ. એસ. આઈ. એમ. યુ. એલ. એ. સી. આર. એ. 2 એ લિબજેએક્સએલનો ભાગ છે, જે જેપીઇજી એક્સએલનું સંદર્ભ અમલીકરણ છે. અન્ય સરળ ફેરફારો આર * ક્રોસ-સહસંબંધ મેટ્રિક એસએસઆઈએમના ભિન્નતા મેટ્રિક્સ પર આધારિત છે. જ્યારે બંને પ્રમાણભૂત વિચલનો શૂન્ય હોય અને જ્યારે માત્ર એક જ શૂન્ય હોય ત્યારે તેને વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. તેનો ઉપયોગ વિરોધાભાસ-વિગતવાર ફેન્ટોમ્સ પ્રત્યે માનવ પ્રતિક્રિયાના વિશ્લેષણમાં જોવા મળે છે. છબીઓના ઢાળ પર પણ એસએસઆઈએમનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે, જે તેને "જી-એસએસઆઈએમ" બનાવે છે. જી-એસએસઆઈએમ ખાસ કરીને ઝાંખી પડી ગયેલી છબીઓ પર ઉપયોગી છે. ઉપરોક્ત ફેરફારોને જોડી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, 4-જી-આર * એ 4-એસએસઆઈએમ, જી-એસએસઆઈએમ અને આર * નું સંયોજન છે. તે પરીક્ષણ કરાયેલા અન્ય એસએસઆઈએમ પ્રકારો કરતાં વધુ સારી રીતે છબીઓ માટે રેડીયોલોજિસ્ટની પસંદગીને પ્રતિબિંબિત કરવામાં સક્ષમ છે. એપ્લિકેશન એસએસઆઈએમ વિવિધ સમસ્યાઓમાં એપ્લિકેશનો ધરાવે છે. કેટલાક ઉદાહરણો છેઃ છબી સંકોચનઃ નુકસાનકારક છબી સંકોચનમાં, છબીઓ અને વિડિયોની સંગ્રહ જગ્યા ઘટાડવા માટે માહિતીને ઇરાદાપૂર્વક કાઢી નાખવામાં આવે છે. એમ. એસ. ઈ. નો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે આવી સંકોચન યોજનાઓમાં થાય છે. તેના લેખકોના જણાવ્યા અનુસાર, એમ. એસ. ઈ. ને બદલે એસ. એસ. આઈ. એમ. નો ઉપયોગ કરીને વિઘટિત છબીઓ માટે વધુ સારા પરિણામો ઉત્પન્ન કરવાનું સૂચન કરવામાં આવે છે. છબી પુનઃસ્થાપનાઃ છબી પુનઃસ્થાપના સમસ્યાને ઉકેલવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે જ્યાં ઝાંખી છબી છે જેને પુનઃસ્થાપિત કરવી જોઈએ, તે ઝાંખી કર્નલ છે, તે એડિટિવ ઘોંઘાટ છે અને તે મૂળ છબી છે જેને આપણે પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માંગીએ છીએ. આ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે જે પરંપરાગત ફિલ્ટરનો ઉપયોગ થાય છે તે વીનર ફિલ્ટર છે. જોકે, વીનર ફિલ્ટર ડિઝાઇન એમ. એસ. ઈ. પર આધારિત છે. અલ્ગોરિધમ લેખકોના જણાવ્યા અનુસાર, એસ. એસ. આઈ. એમ. પ્રકારનો ઉપયોગ, ખાસ કરીને સ્ટેટ-એસ. એસ. આઈ. એમ., વધુ સારા દ્રશ્ય પરિણામો ઉત્પન્ન કરે છે. પેટર્ન રેકગ્નિશનઃ એસએસઆઈએમ માનવ ધારણાના પાસાઓની નકલ કરે છે, તેથી તેનો ઉપયોગ પેટર્નને ઓળખવા માટે થઈ શકે છે. જ્યારે છબી સ્કેલિંગ, અનુવાદ અને પરિભ્રમણ જેવા મુદ્દાઓનો સામનો કરવો પડે છે, ત્યારે અલ્ગોરિધમના લેખકો દાવો કરે છે કે સીડબ્લ્યુ-એસએસઆઇએમનો ઉપયોગ કરવો વધુ સારું છે, જે આ વિવિધતાઓ પ્રત્યે અસંવેદનશીલ છે અને કોઈપણ તાલીમ નમૂનાનો ઉપયોગ કર્યા વિના સીધા નમૂના મેળ દ્વારા લાગુ કરી શકાય છે. જ્યારે તાલીમ માટે મોટી માત્રામાં ડેટા ઉપલબ્ધ હોય ત્યારે ડેટા-સંચાલિત પેટર્ન માન્યતા અભિગમો વધુ સારું પ્રદર્શન કરી શકે છે, તેથી લેખકો ડેટા-સંચાલિત અભિગમોમાં સીડબ્લ્યુ-એસએસઆઈએમનો ઉપયોગ કરવાનું સૂચન કરે છે. તેની લોકપ્રિયતાને કારણે, એસએસઆઈએમની સરખામણી ઘણીવાર અન્ય મેટ્રિક્સ સાથે કરવામાં આવે છે, જેમાં એમએસઈ અને પીએસએનઆર જેવા વધુ સરળ મેટ્રિક્સ અને અન્ય સમજશક્તિવાળી છબી અને વિડિયો ગુણવત્તાના મેટ્રિક્સનો સમાવેશ થાય છે. એસ. એસ. આઈ. એમ. એ તેના પોતાના લેખકો અને અન્ય લોકો દ્વારા સંશોધન સહિત ચોકસાઈમાં એમએસઈ અને તેના વ્યુત્પન્નને નોંધપાત્ર રીતે પાછળ છોડી દીધું હોવાનું વારંવાર દર્શાવવામાં આવ્યું છે. ડોસેલમેન અને યાંગના એક પેપરમાં દાવો કરવામાં આવ્યો છે કે એસએસઆઈએમની કામગીરી સામાન્ય રીતે ધારવામાં આવે છે તેના કરતા "એમએસઈની ઘણી નજીક" છે. જ્યારે તેઓ એમએસઈ પર એસએસઆઈએમના લાભનો વિવાદ કરતા નથી, ત્યારે તેઓ બે મેટ્રિક્સ વચ્ચે વિશ્લેષણાત્મક અને કાર્યાત્મક નિર્ભરતા દર્શાવે છે. તેમના સંશોધન મુજબ, એસ. એસ. આઈ. એમ. ના સર્જકોના ડેટાબેઝ સિવાયના વ્યક્તિલક્ષી ડેટાબેઝ પર એસ. એસ. આઈ. એમ. સહસંબંધ તેમજ એમ. એસ. ઈ. આધારિત પદ્ધતિઓ હોવાનું જાણવા મળ્યું છે. ઉદાહરણ તરીકે, તેઓ રીબમેન અને પૂલનો ઉલ્લેખ કરે છે, જેમણે શોધી કાઢ્યું હતું કે એમ. એસ. ઈ. એ પેકેટ-લોસ-ઇમ્પેઅર્ડ વિડિયો ધરાવતા ડેટાબેઝ પર એસ. એસ. આઈ. એમ. ને પાછળ છોડી દીધું હતું. અન્ય એક પેપરમાં, પીએસએનઆર અને એસએસઆઈએમ વચ્ચેની વિશ્લેષણાત્મક કડીની ઓળખ કરવામાં આવી હતી. આ પણ જુઓ મીન સ્ક્વેર્ડ એરર પીક સિગ્નલ-ટુ-નોઇઝ રેશિયો વિડિયો ગુણવત્તા સંદર્ભો બાહ્ય લિંક્સ હોમ પેજ રસ્ટ અમલીકરણ C/C + + અમલીકરણ DSSIM C + + અમલીકરણ ક્રિસ લોમોન્ટનું C #અમલીકરણ qpsnr અમલીકરણ (મલ્ટી થ્રેડેડ C + +) પાયથોનમાં VQMT સોફ્ટવેર અમલીકરણમાં અમલીકરણ "સમાનતાના પગલાં MSE અને SSIM પાછળનું રહસ્ય", ગિન્ટાઉટાસ પાલુબિન્સ્કાસ, 2014 ઇમેજ પ્રોસેસિંગ