MS-SSIM

释义 Definition

MS-SSIM（Multi-Scale Structural Similarity Index Measure，多尺度结构相似性指数）是一种用于评估两幅图像在感知质量上相似程度的指标。它在 SSIM 的基础上引入多尺度（金字塔）思想，综合比较亮度、对比度与结构信息，更贴近人眼对不同尺度细节的感受。常用于图像压缩、去噪、超分辨率与生成模型的结果评价与损失函数设计。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌɛmˌɛs ˈɛsɪm/

例句 Examples

MS-SSIM is often used to compare the quality of two images.
MS-SSIM 常用于比较两张图像的质量差异。

When optimizing the model, we combined L1 loss with MS-SSIM to better preserve both pixel accuracy and perceptual structure across multiple scales.
在优化模型时，我们将 L1 损失与 MS-SSIM 结合，以便在多个尺度上同时更好地保留像素准确性与感知结构。

词源 Etymology

MS-SSIM是由缩写构成：MS 表示 multi-scale（多尺度），SSIM 表示 structural similarity（结构相似性）。它源自图像质量评价研究领域，为了克服单尺度 SSIM 对不同尺寸细节敏感度不足的问题，研究者提出在多个尺度上计算并加权融合，从而更符合视觉感知。

相关词 Related Words

• Ssim
• Psnet
• Mse
• Psnr
• Lpips
• Perceptual Loss
• Image Quality Assessment

文学与文献 Literary Works / References

• Z. Wang, E. P. Simoncelli, A. C. Bovik. “Multiscale Structural Similarity for Image Quality Assessment.”（提出/系统化 MS-SSIM 思路的经典论文）
• Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, E. P. Simoncelli. “Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity.” IEEE TIP, 2004.（SSIM 代表作，MS-SSIM 常与之并提并在相关研究中引用）
• I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. Deep Learning. MIT Press, 2016.（在生成与表征学习相关章节及后续研究语境中，常见将 MS-SSIM 作为感知相似度度量进行讨论与引用）