Structural similarity
কাঠামোগত সাদৃশ্য সূচক পরিমাপ (এসএসআইএম) হল ডিজিটাল টেলিভিশন এবং সিনেমাটিক ছবির পাশাপাশি অন্যান্য ধরনের ডিজিটাল ছবি এবং ভিডিওর অনুভূত মানের পূর্বাভাস দেওয়ার একটি পদ্ধতি। দুটি ছবির মধ্যে সাদৃশ্য পরিমাপের জন্য এস. এস. আই. এম ব্যবহার করা হয়। এসএসআইএম সূচক একটি পূর্ণ রেফারেন্স মেট্রিক; অন্য কথায়, চিত্রের মানের পরিমাপ বা ভবিষ্যদ্বাণী রেফারেন্স হিসাবে প্রাথমিক অসংকুচিত বা বিকৃতি-মুক্ত চিত্রের উপর ভিত্তি করে করা হয়। এস. এস. আই. এম একটি উপলব্ধি-ভিত্তিক মডেল যা চিত্রের অবক্ষয়কে কাঠামোগত তথ্যের অনুভূত পরিবর্তন হিসাবে বিবেচনা করে, পাশাপাশি লুমিন্যান্স মাস্কিং এবং কনট্রাস্ট মাস্কিং উভয় পদ সহ গুরুত্বপূর্ণ উপলব্ধিমূলক ঘটনাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। এম. এস. ই বা পি. এস. এন. আর-এর মতো অন্যান্য কৌশলগুলির সঙ্গে পার্থক্য হল এই পদ্ধতিগুলি নিখুঁত ত্রুটিগুলি অনুমান করে। কাঠামোগত তথ্য হল এই ধারণা যে পিক্সেলগুলির শক্তিশালী আন্তঃনির্ভরতা রয়েছে বিশেষত যখন তারা স্থানিকভাবে কাছাকাছি থাকে। এই নির্ভরতাগুলি দৃশ্যমান দৃশ্যে বস্তুর কাঠামো সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বহন করে। ল্যুমিনেন্স মাস্কিং এমন একটি ঘটনা যেখানে উজ্জ্বল অঞ্চলে চিত্রের বিকৃতি (এই প্রসঙ্গে) কম দৃশ্যমান হয়, অন্যদিকে কনট্রাস্ট মাস্কিং এমন একটি ঘটনা যেখানে ছবিতে উল্লেখযোগ্য ক্রিয়াকলাপ বা "টেক্সচার" থাকলে বিকৃতি কম দৃশ্যমান হয়। ইতিহাস এসএসআইএম-এর পূর্বসূরীকে ইউনিভার্সাল কোয়ালিটি ইনডেক্স (ইউকিউআই) বা ওয়াং-বোভিক ইনডেক্স বলা হত, যা 2001 সালে ঝোউ ওয়াং এবং অ্যালান বোভিক দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। এটি হামিদ শেখ এবং ইরো সাইমনসেল্লির সহযোগিতার মাধ্যমে এসএসআইএম-এর বর্তমান সংস্করণে বিকশিত হয়েছিল, যা 2004 সালের এপ্রিলে আই. ই. ই লেনদেন অন ইমেজ প্রসেসিং-এ প্রকাশিত হয়েছিল। এস. এস. আই. এম গুণমান সূচক সংজ্ঞায়িত করার পাশাপাশি, গবেষণাপত্রটি মানুষের চাক্ষুষ স্নায়বিক জীববিজ্ঞান এবং উপলব্ধির সাথে সংযোগ এবং মানুষের বিষয় রেটিংয়ের বিরুদ্ধে সূচকের সরাসরি বৈধতা সহ উপলব্ধিমূলক গুণমান পরিমাপের বিকাশ ও মূল্যায়নের জন্য একটি সাধারণ প্রসঙ্গ সরবরাহ করে। মৌলিক মডেলটি অস্টিনের টেক্সাস বিশ্ববিদ্যালয়ের ল্যাবরেটরি ফর ইমেজ অ্যান্ড ভিডিও ইঞ্জিনিয়ারিং (লাইভ)-এ তৈরি করা হয়েছিল এবং নিউইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ের ল্যাবরেটরি ফর কম্পিউটশনাল ভিশন (এলসিভি)-এর সাথে যৌথভাবে আরও উন্নত করা হয়েছিল। মডেলটির আরও রূপগুলি ওয়াটারলু বিশ্ববিদ্যালয়ের ইমেজ অ্যান্ড ভিজ্যুয়াল কম্পিউটিং ল্যাবরেটরিতে তৈরি করা হয়েছে এবং বাণিজ্যিকভাবে বাজারজাত করা হয়েছে। পরবর্তীকালে এস. এস. আই. এম ইমেজ প্রসেসিং কমিউনিটি এবং টেলিভিশন ও সোশ্যাল মিডিয়া শিল্পে শক্তিশালী গ্রহণযোগ্যতা খুঁজে পায়। গুগল স্কলারের মতে 2004 সালের এসএসআইএম গবেষণাপত্রটি 40,000 বারের বেশি উদ্ধৃত হয়েছে, যা এটিকে চিত্র প্রক্রিয়াকরণ এবং ভিডিও প্রকৌশল ক্ষেত্রে সর্বোচ্চ উদ্ধৃত গবেষণাপত্রগুলির মধ্যে একটি করে তুলেছে। এটি 2009 সালের আই. ই. ই সিগন্যাল প্রসেসিং সোসাইটি বেস্ট পেপার অ্যাওয়ার্ডের স্বীকৃতি পায়। এটি 2016 সালের জন্য আই. ই. ই সিগন্যাল প্রসেসিং সোসাইটি সাসটেনেড ইমপ্যাক্ট অ্যাওয়ার্ডও পেয়েছে, যা একটি গবেষণাপত্রের প্রকাশের পরে কমপক্ষে 10 বছর ধরে অস্বাভাবিকভাবে উচ্চ প্রভাবের ইঙ্গিত দেয়। টেলিভিশন শিল্প দ্বারা এর উচ্চ গ্রহণযোগ্যতার কারণে, মূল এসএসআইএম গবেষণাপত্রের লেখকদের প্রত্যেককে 2015 সালে টেলিভিশন একাডেমি দ্বারা একটি প্রাইমটাইম ইঞ্জিনিয়ারিং এমি অ্যাওয়ার্ড প্রদান করা হয়েছিল। অ্যালগরিদম এসএসআইএম সূচক একটি ছবির বিভিন্ন উইন্ডোতে গণনা করা হয়। দুটি উইন্ডো এবং সাধারণ আকারের মধ্যে পরিমাপ হলঃ সহঃ পিক্সেল নমুনা গড়; পিক্সেল নমুনা গড়; এর বৈচিত্র্য; এর বৈচিত্র্য; এবং;, দুর্বল হরের সাথে বিভাজনকে স্থিতিশীল করার জন্য দুটি চলক; পিক্সেল-মানগুলির গতিশীল পরিসীমা (সাধারণত এটি হয়); এবং ডিফল্টরূপে। এস. এস. আই. এম সূত্রটি এবং-এর নমুনার মধ্যে তিনটি তুলনামূলক পরিমাপের উপর ভিত্তি করেঃ লুমিনান্স (), কন্ট্রাস্ট () এবং স্ট্রাকচার ()। পৃথক তুলনা ফাংশনগুলি হ 'লঃ সহ, উপরের সংজ্ঞাগুলি ছাড়াওঃ এসএসআইএম তখন সেই তুলনামূলক পরিমাপের একটি ওজনযুক্ত সংমিশ্রণঃ ওজন 1-এ সেট করে, সূত্রটি উপরে দেখানো আকারে হ্রাস করা যেতে পারে। গাণিতিক বৈশিষ্ট্য এস. এস. আই. এম অবিচ্ছেদ্য এবং প্রতিসাম্য বৈশিষ্ট্যগুলির পরিচয়কে সন্তুষ্ট করে, তবে ত্রিভুজ বৈষম্য বা অ-নেতিবাচকতা নয়, এবং তাই এটি কোনও দূরত্ব ফাংশন নয়। যাইহোক, নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, এসএসআইএম একটি স্বাভাবিক মূল এমএসই পরিমাপে রূপান্তরিত হতে পারে, যা একটি দূরত্ব ফাংশন। এই ধরনের ফাংশনের বর্গটি উত্তল নয়, তবে স্থানীয়ভাবে উত্তল এবং কোয়াসিকোভেক্স, যা এস. এস. আই. এম-কে অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি সম্ভাব্য লক্ষ্য করে তোলে। সূত্রটির প্রয়োগ চিত্রের গুণমান মূল্যায়নের জন্য, এই সূত্রটি সাধারণত শুধুমাত্র লুমাতে প্রয়োগ করা হয়, যদিও এটি রঙ (যেমন, আরজিবি) মান বা ক্রোমাটিক (যেমন। YCbCr) মান। ফলস্বরূপ এস. এস. আই. এম সূচক-1 এবং 1-এর মধ্যে একটি দশমিক মান, যেখানে 1 নিখুঁত সাদৃশ্য নির্দেশ করে, 0 কোনও মিল নির্দেশ করে না এবং-1 নিখুঁত বিরোধী সম্পর্ক নির্দেশ করে। একটি ছবির জন্য, এটি সাধারণত 11x11 আকারের একটি স্লাইডিং গাউসিয়ান উইন্ডো বা 8x8 আকারের একটি ব্লক উইন্ডো ব্যবহার করে গণনা করা হয়। ছবির একটি এসএসআইএম মানের মানচিত্র তৈরি করতে উইন্ডোটিকে ছবির পিক্সেল-বাই-পিক্সেল স্থানচ্যুত করা যেতে পারে। ভিডিওর গুণমান মূল্যায়নের ক্ষেত্রে, লেখকরা গণনার জটিলতা কমাতে সম্ভাব্য উইন্ডোগুলির একটি উপগোষ্ঠী ব্যবহার করার প্রস্তাব দিয়েছেন। ভ্যারিয়েন্টস মাল্টি-স্কেল এস. এস. আই. এম. এস. এস. আই. এম-এর আরও উন্নত রূপ, যাকে মাল্টিস্কেল এস. এস. আই. এম (এম. এস-এস. এস. আই. এম) বলা হয়, সাব-স্যাম্পলিংয়ের একাধিক পর্যায়ের প্রক্রিয়ার মাধ্যমে একাধিক স্কেলে পরিচালিত হয়, যা প্রাথমিক দৃষ্টি ব্যবস্থায় মাল্টিস্কেল প্রক্রিয়াকরণের স্মরণ করিয়ে দেয়। এটি বিভিন্ন বিষয়গত চিত্র এবং ভিডিও ডাটাবেসে এস. এস. আই. এম-এর তুলনায় সমানভাবে ভাল বা ভাল পারফর্ম করতে দেখানো হয়েছে। মাল্টি-কম্পোনেন্ট এস. এস. আই. এম (3-এস. এস. আই. এম) হল এস. এস. আই. এম-এর একটি রূপ যা এই সত্যটি বিবেচনা করে যে মানুষের চোখ মসৃণ অঞ্চলের তুলনায় টেক্সচারযুক্ত বা প্রান্ত অঞ্চলে আরও সঠিকভাবে পার্থক্য দেখতে পারে। ফলস্বরূপ মেট্রিকটি তিনটি বিভাগের অঞ্চলের জন্য এসএসআইএম-এর ওজনযুক্ত গড় হিসাবে গণনা করা হয়ঃ প্রান্ত, গঠন এবং মসৃণ অঞ্চল। প্রস্তাবিত ওজন প্রান্তের জন্য 0.5, টেক্সচারযুক্ত এবং মসৃণ অঞ্চলের জন্য 0.25। লেখকরা উল্লেখ করেছেন যে একটি 1/0/0 ওজন (প্রান্ত বিকৃতি ছাড়া অন্য কিছু উপেক্ষা করা) এমন ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে যা বিষয়গত রেটিংয়ের কাছাকাছি। এর থেকে বোঝা যায় যে প্রান্ত অঞ্চলগুলি চিত্রের গুণমান অনুধাবনে একটি প্রভাবশালী ভূমিকা পালন করে। 3-এস. এস. আই. এম-এর লেখকরা মডেলটিকে (4-এস. এস. আই. এম)-এর মধ্যেও প্রসারিত করেছেন। প্রান্তের প্রকারগুলি তাদের বিকৃতি অবস্থা দ্বারা সংরক্ষিত এবং পরিবর্তিত প্রান্তে আরও বিভক্ত করা হয়। চারটি উপাদানের জন্য প্রস্তাবিত ওজন 0.25। স্ট্রাকচারাল ডিসিমিলারিটি স্ট্রাকচারাল ডিসিমিলারিটি (ডিএসএসআইএম) এসএসআইএম থেকে উদ্ভূত হতে পারে, যদিও এটি একটি দূরত্ব ফাংশন গঠন করে না কারণ ত্রিভুজ বৈষম্য অগত্যা সন্তুষ্ট হয় না। ভিডিও মানের মেট্রিক্স এবং সাময়িক রূপগুলি এটি লক্ষণীয় যে মূল সংস্করণ এসএসআইএম স্থির চিত্রের গুণমান পরিমাপ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। এতে মানুষের উপলব্ধি এবং মানুষের বিচারের সাময়িক প্রভাবের সাথে সরাসরি সম্পর্কিত কোনও পরামিতি নেই। একটি সাধারণ অনুশীলন হল ভিডিও ক্রমের সমস্ত ফ্রেমে গড় এসএসআইএম মান গণনা করা। তবে, এস. এস. আই. এম-এর বেশ কয়েকটি সাময়িক রূপ তৈরি করা হয়েছে। কমপ্লেক্স ওয়েভলেট এসএসআইএম এসএসআইএম-এর জটিল ওয়েভলেট ট্রান্সফর্ম বৈকল্পিক (সিডব্লিউ-এসএসআইএম) চিত্র স্কেলিং, অনুবাদ এবং ঘূর্ণনের সমস্যাগুলি মোকাবেলার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই ধরনের পরিস্থিতিতে চিত্রগুলিকে কম স্কোর দেওয়ার পরিবর্তে, সিডব্লিউ-এসএসআইএম জটিল তরঙ্গ রূপান্তরের সুবিধা নেয় এবং তাই উক্ত চিত্রগুলিতে উচ্চতর স্কোর দেয়। সি. ডব্লিউ-এস. এস. আই. এম-কে নিম্নরূপ সংজ্ঞায়িত করা হয়েছেঃ সংকেতের জটিল তরঙ্গ রূপান্তর কোথায় এবং এটি সংকেতের জন্য জটিল তরঙ্গ রূপান্তর। উপরন্তু, ফাংশন স্থায়িত্বের উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত একটি ছোট ধনাত্মক সংখ্যা। আদর্শভাবে, এটি শূন্য হওয়া উচিত। এস. এস. আই. এম-এর মতো সি. ডব্লিউ-এস. এস. আই. এম-এর সর্বোচ্চ মান 1। 1-এর সর্বোচ্চ মান নির্দেশ করে যে দুটি সংকেত সম্পূর্ণরূপে কাঠামোগতভাবে একই রকম, যেখানে 0-এর মান কোনও কাঠামোগত সাদৃশ্য নির্দেশ করে না। এস. এস. আই. এম. পি. এল. এস সূচকটি এস. এস. আই. এম-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং এটি একটি বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ সরঞ্জাম। এটি মূলত ভিডিও অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে লক্ষ্য করার জন্য এস. এস. আই. এম-এর ক্ষমতা প্রসারিত করে। এটি 0-100 পরিসরে স্কোর প্রদান করে, যা মানুষের বিষয়গত রেটিংয়ের সাথে রৈখিকভাবে মিলে যায়। এটি বিভিন্ন রেজোলিউশন এবং বিষয়বস্তু জুড়ে ভিডিওর তুলনা করে স্কোরগুলিকে কাঙ্ক্ষিত দেখার যন্ত্রের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার অনুমতি দেয়। এর লেখকদের মতে, এস. এস. আই. এম. পি. এল. এস অন্যান্য চিত্র এবং ভিডিও মানের পরিমাপের তুলনায় উচ্চতর নির্ভুলতা এবং উচ্চ গতি অর্জন করে। তবে, এস. এস. আই. এম. পি. এল. ইউ. এস-এর কোনও স্বাধীন মূল্যায়ন করা হয়নি, কারণ অ্যালগরিদমটি নিজেই সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ নয়। সিএসএসআইএম তাত্ত্বিক দৃষ্টিকোণ থেকে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্ছিন্ন এসএসআইএম আরও তদন্তের জন্য, রেডিয়াল বেসিস ফাংশন ইন্টারপোলেশন প্রসঙ্গে অবিচ্ছিন্ন এসএসআইএম (সিএসএসআইএম) চালু এবং অধ্যয়ন করা হয়েছে। এস. এস. আই. এম. ইউ. এল. এ. সি. আর এবং এস. এস. আই. এম. ইউ. এল. এ. সি. আর 2 হল এস. এস. আই. এম-এর বিভিন্ন রূপ যা ক্লাউডিনারি দ্বারা তৈরি করা হয়েছে যার লক্ষ্য হল বিষয়গত মতামতের তথ্যের সঙ্গে মানিয়ে নেওয়া। রূপগুলি এক্সওয়াইবি রঙের জায়গায় কাজ করে এবং ব্লকনেস/রিং এবং স্মুথিং/ব্লার, সাধারণ সংকোচন শিল্পকর্মের জন্য দুই ধরনের অসমমিত ত্রুটি মানচিত্রের সাথে এমএস-এসএসআইএমকে একত্রিত করে। এস. এস. আই. এম. ইউ. এল. এ. সি. আর. এ2, জে. পি. ই. জি এক্স. এল-এর রেফারেন্স বাস্তবায়ন, লিবজে. এক্স. এল-এর অংশ। অন্যান্য সহজ পরিবর্তনগুলি আর * ক্রস-কোরিলেশন মেট্রিক এসএসআইএম-এর বৈচিত্র্য মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে। এটি সংজ্ঞায়িত করা হয় যখন, যখন উভয় আদর্শ বিচ্যুতি শূন্য হয়, এবং যখন শুধুমাত্র একটি শূন্য হয়। এটি বৈপরীত্য-বিশদ ফ্যান্টমের প্রতি মানুষের প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণে ব্যবহার খুঁজে পেয়েছে। চিত্রের গ্রেডিয়েন্টেও এস. এস. আই. এম ব্যবহার করা হয়েছে, যা এটিকে "জি-এস. এস. আই. এম" করে তুলেছে। জি-এস. এস. আই. এম অস্পষ্ট চিত্রের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে কার্যকর। উপরের পরিবর্তনগুলি একত্রিত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, 4-জি-আর * হল 4-এস. এস. আই. এম, জি-এস. এস. আই. এম এবং আর * এর সংমিশ্রণ। এটি পরীক্ষিত অন্যান্য এসএসআইএম রূপগুলির তুলনায় চিত্রগুলির জন্য রেডিওলজিস্টের পছন্দকে অনেক ভালভাবে প্রতিফলিত করতে সক্ষম। এস. এস. আই. এম অ্যাপ্লিকেশনের বিভিন্ন সমস্যায় অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। কিছু উদাহরণ হলঃ চিত্র সংকোচনঃ লসি চিত্র সংকোচনে, চিত্র এবং ভিডিওর সঞ্চয় স্থান হ্রাস করার জন্য ইচ্ছাকৃতভাবে তথ্য বাতিল করা হয়। এম. এস. ই সাধারণত এই ধরনের সংকোচন প্রকল্পে ব্যবহৃত হয়। এর লেখকদের মতে, এম. এস. ই-এর পরিবর্তে এস. এস. আই. এম ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয় ডিকম্প্রেস করা চিত্রগুলির জন্য আরও ভাল ফলাফল তৈরি করার জন্য। চিত্র পুনরুদ্ধারঃ চিত্র পুনরুদ্ধার সমস্যা সমাধানের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে যেখানে অস্পষ্ট চিত্রটি পুনরুদ্ধার করা উচিত, অস্পষ্ট কার্নেল, যোগাত্মক শব্দ এবং মূল চিত্রটি আমরা পুনরুদ্ধার করতে চাই। এই সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহৃত ঐতিহ্যবাহী ফিল্টার হল উইনার ফিল্টার। তবে, উইনার ফিল্টার নকশাটি এম. এস. ই-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি। অ্যালগরিদমের লেখকদের মতে, একটি এসএসআইএম বৈকল্পিক, বিশেষত স্ট্যাট-এসএসআইএম ব্যবহার করে আরও ভাল চাক্ষুষ ফলাফল তৈরি করা হয় বলে দাবি করা হয়। প্যাটার্ন রিকগনিশনঃ যেহেতু এসএসআইএম মানুষের উপলব্ধির দিকগুলি অনুকরণ করে, তাই এটি প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। যখন চিত্র স্কেলিং, অনুবাদ এবং আবর্তনের মতো সমস্যার মুখোমুখি হন, তখন অ্যালগরিদমের লেখকরা দাবি করেন যে সিডব্লিউ-এসএসআইএম ব্যবহার করা ভাল, যা এই বৈচিত্রগুলির প্রতি সংবেদনশীল নয় এবং কোনও প্রশিক্ষণের নমুনা ব্যবহার না করে সরাসরি টেমপ্লেট ম্যাচিং দ্বারা প্রয়োগ করা যেতে পারে। যেহেতু তথ্য-চালিত প্যাটার্ন স্বীকৃতি পদ্ধতিগুলি আরও ভাল কর্মক্ষমতা তৈরি করতে পারে যখন প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর পরিমাণে তথ্য উপলব্ধ থাকে, তাই লেখকরা তথ্য-চালিত পদ্ধতিতে সিডব্লিউ-এসএসআইএম ব্যবহার করার পরামর্শ দেন। কর্মক্ষমতার তুলনা এর জনপ্রিয়তার কারণে, এসএসআইএমকে প্রায়শই অন্যান্য মেট্রিকের সাথে তুলনা করা হয়, যার মধ্যে আরও সহজ মেট্রিক যেমন এমএসই এবং পিএসএনআর এবং অন্যান্য উপলব্ধিমূলক চিত্র এবং ভিডিও মানের মেট্রিক রয়েছে। এস. এস. আই. এম বারবার এম. এস. ই এবং এর উৎপত্তির সঠিকতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে ছাড়িয়ে গেছে, যার মধ্যে রয়েছে নিজস্ব লেখক এবং অন্যান্যদের গবেষণা। ডসেলম্যান এবং ইয়াং-এর একটি গবেষণাপত্রে দাবি করা হয়েছে যে, এস. এস. আই. এম-এর কার্যকারিতা সাধারণত অনুমানের চেয়ে "এম. এস. ই-এর অনেক কাছাকাছি"। যদিও তারা এম. এস. ই-এর তুলনায় এস. এস. আই. এম-এর সুবিধা নিয়ে বিতর্ক করে না, তারা দুটি পরিমাপের মধ্যে একটি বিশ্লেষণাত্মক এবং কার্যকরী নির্ভরতা উল্লেখ করে। তাদের গবেষণা অনুসারে, এস. এস. আই. এম-এর নির্মাতাদের কাছ থেকে পাওয়া তথ্যভাণ্ডার ব্যতীত অন্য বিষয়গত তথ্যভাণ্ডারে এস. এস. আই. এম-এর সাথে এম. এস. ই-ভিত্তিক পদ্ধতির সম্পর্ক পাওয়া গেছে। উদাহরণস্বরূপ, তারা রিবম্যান এবং পুলের উদ্ধৃতি দিয়েছেন, যারা দেখেছেন যে এম. এস. ই প্যাকেট-লস-ইম্পেয়ার্ড ভিডিও ধারণকারী একটি ডাটাবেসে এস. এস. আই. এম-কে ছাড়িয়ে গেছে। অন্য একটি গবেষণাপত্রে পি. এস. এন. আর এবং এস. এস. আই. এম-এর মধ্যে একটি বিশ্লেষণাত্মক যোগসূত্র চিহ্নিত করা হয়েছে। আরও দেখুন মিন স্কোয়ারড এরর পিক সিগন্যাল-টু-নয়েজ রেশিও ভিডিও কোয়ালিটি রেফারেন্স এক্সটার্নাল লিঙ্ক হোম পেজ রাস্ট ইমপ্লিমেন্টেশন সি/সি + + ইমপ্লিমেন্টেশন ডিএসএসআইএম সি + + ইমপ্লিমেন্টেশন ক্রিস লোমন্টের সি #ইমপ্লিমেন্টেশন কিউপিএসএনআর ইমপ্লিমেন্টেশন (মাল্টি থ্রেডেড সি + +) পাইথনে ভিকিউএমটি সফ্টওয়্যার ইমপ্লিমেন্টেশন "মিস্ট্রি বিহাইন্ড সিম্যালারিটি মেজারস এমএসই এবং এসএসআইএম", গিন্টাউটাস পালুবিনস্কাস, 2014 ইমেজ প্রসেসিং