An efficient estimation of the Structural Similarity index using the GPGPU programming techniques

In the paper a fast implementation of the SSIM index is presented. Because of specific features of the CUDA architecture, the 8×8 pixel sliding window is used. In order to speed up the computations, the vertical passes are limited to the 32-pixels wide fragments, so four pixels margins should be left for each fragment. The verification of the proposed estimation is performed for the LIVE database with images corrupted by five common types of distortions and their subjective evaluations.

W artykule zaprezentowano wydajną technikę implementacji nowoczesnej metody oceny jakości obrazu znanej jako podobieństwo strukturalne (SSIM). Uwzględniając specyficzne uwarunkowania architektury CUDA, obliczenia wykonano przy użyciu okna przesuwnego o rozmiarze 8×8 pikseli, podobnie jak we wcześniejszym wariancie tego wskaźnika określanym jako uniwersalny wskaźnik jakości obrazu (UIQI). W celu przyspieszenia obliczeń, przebiegi pionowe zostały ograniczone do fragmentów obrazu o szerokości 32 pikseli, co przy tym rozmiarze okna wymaga pozostawienia czteropikselowych marginesów z obu stron. Estymowana wartość globalna wskaźnika SSIM jest obliczana jako średnia z wartości lokalnych obliczanych dla każdego fragmentu obrazu. Praktyczna weryfikacja dokładności proponowanej metody została przeprowadzona z wykorzystaniem obrazów ze znanej bazy LIVE Image Quality Assessment Database Release 2 zawierającej obrazy poddane pięciu typowym rodzajom zniekształceń wraz z ich ocenami subiektywnymi (wartościami DMOS).